Aplicação do teste de Mann-Kendall para detecção de tendência no Rio Cuiabá-MT
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v9i9.6560Palavras-chave:
Recursos hídricos; Série temporal; Teste de tendência.Resumo
Séries temporais, também denominadas séries históricas ou cronológicas, são conjuntos de observações coletadas de forma ordenada ao longo do tempo. Os estudos das variáveis meteorológicas, como a vazão, têm sido cada vez mais disseminados em virtude dos eventos extremos de mudanças climáticas. O presente trabalho aplicou a metodologia de série temporal nos dados de vazão do município de Cuiabá (MT) no período de 1933 a 2016, tendo como ferramenta principal o Software R, de forma simples, descrever de que forma alternativa podemos analisar séries temporais utilizando o software livre R, o presente artigo teve, como objetivo, a busca pela verificação de Tendência, usando o teste de Mann-Kendall. Neste contexto, para atingir esse objetivo, a metodologia empregada utilizou-se a pesquisa quantitativa baseada em estudo de caso. Concluiu-se que a utilização do teste não paramétrico de Mann-Kendall no Software livre R satisfez o interesse da pesquisa, cumprindo a execução dos estágios da metodologia.
Referências
ANA – Agencia Nacional de Águas – HIDROWEB. Séries Históricas – estações fluviométricas. 2020
Bayer, F. M., & Souza, A. M. Wavelets, Modelos tradicionais de previsão: um estudo comparativo. Revista Brasileira de Biometria, São Paulo, 28, 40-61, 2010.
Brasil. Ministério do Meio Ambiente, dos Recursos Hídricos e da Amazônia Legal. (1997) Plano de conservação da Bacia do Alto Paraguai: diagnóstico dos meios físicos e biótico. Meio físico. Brasília, Ministério do Meio Ambiente, dos Recursos Hídricos e da Amazônia Legal, Programa Nacional do Meio Ambiente. 2(1), 334.
Canivatto, V. Caracterização Hidrológica da Estado de Mato Grosso. PRODEAGRO/SEPLAN/FEMA, Cuiabá, MT. 1995.
Ehlers, R. S. Análise de séries temporais. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, Brasil. 2009.
Fischer, S. Séries Univariantes de Tempo-Metodologia de box & jenkins. Fundação de Economia e Estatitica, 450, 1982.
Landeiro, V. L. Introdução ao uso do programa R. Recuperado de https://cran.r-project.org/doc/contrib/Landeiro-Introducao.pdf
Maitelli, G. T. Hidrografia. In: Moreno, G., & Higa, T. C. S. Geografia de Mato Grosso. Cuiabá, Entrelinhas. 2005
Morenttin, P. A., & Toloi, C. M. C. Previsão de séries temporais. São Paulo: Atual, 1985.
Morenttin, P. A., & Toloi, C. M. C. Previsão de séries temporais. [S.1.: s.n.], 1987. 400p.
Morenttin, P. A., Toloi C. M. C. Análise de Séries Temporais, (3a ed.), São Paulo: Egard Blücher, 2006.
Novo, E. M. Ambientes Fluviais: Fundamentos de Geomorfologia Fluvial. In:
Geomorfologia: Conceitos e tecnologias atuais. (Org.) Florenzano, T. G. São Paulo: Oficina de textos, 2008.
Parmezan, A. R. S., & Batista, G. E. d. A. P. et al. Descrição de modelos estatísticos e de aprendizado máquina para predição de séries temporais. 2016.
Sáfadi, T. Uso de séries temporais na análise de vazão de água na Represa de Furnas. Ciência e Agrotecnologia, Universidade Federal de Lavras, 28(1), 142-148, 2003.
R Core Team. R. A language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2019. ISBN 3-900051-07-0, Recuperado de http:/www.R-project.org/.
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