Teste de Mann-Kendall aplicado à dados hidrológicos – Desempenho dos filtros TFPW e CV2 na análise de tendências - dos Santos, Thais Vieira; de Freitas, Lília dos Anjos; Gonçalves, Roger Dias; Chang, Hung Kiang (Ciência e Natura, 2020)
Este estudo traz uma comparação inédita no desempenho de dois filtros sobre a análise de tendências em séries de dados hidrológicos. Para a análise de tendência utilizou-se o teste de Mann-Kendall, teste não-paramétrico largamente utilizado em estudos hidrológicos, e o Sen’s slope para extrair a magnitude da tendência. A presença de autocorrelação tende a impactar erroneamente na interpretação de tendência. Como a maioria dos dados em recursos hídricos apresentam autocorrelação, o uso de filtros é essencial para uma análise correta da variação temporal do dado analisado. Foram aplicados os filtros de pré-branqueamento sem tendência (TFPW) e de correção de variância (CV2) em séries de dados mensais de precipitação, vazão, armazenamento e evapotranspiração, de 2002 a 2014, e em oitenta séries de dados sintéticos. A comparação do desempenho dos filtros resultou em uma clara superioridade do TFPW, que diminuiu a autocorrelação em, no mínimo, 71.1%. Enquanto o CV2, apesar de diminuir bastante a variância dos dados, atenua muito pouco a autocorrelação (menos de 1% em quase metade das simulações). A maior discordância recaiu sobre a precipitação, onde CV2 resultou em uma tendência negativa, enquanto o TFPW, além de diminuir drasticamente a autocorrelação, retornou que a série não apresenta tendência estatisticamente significante.