ResumoAtualmente, é quase consenso que mudanças climáticas estão acontecendo e, provavelmente, se intensificarão no futuro. Com isso, os testes estatísticos para detecção de tendências em séries de observações de variáveis hidrológicas tornaram-se ferramentas importantes para a construção e melhoramento dos modelos de predição e de planos de preparação da sociedade para os possíveis impactos causados por eventos extremos. Sob este foco, o presente artigo busca discutir uma metodologia proposta recentemente para a detecção de tendências, à luz dos erros do tipo I e II associados a testes de significância estatística, e comparar com o teste não paramétrico de Mann-Kendall, complementado pelo estimador de declive de Sen. Contempla, ainda, um estudo de caso nas três principais séries de precipitações diárias máximas anuais do estado do Acre, Brasil. Os resultados evidenciaram tendência significativamente crescente apenas para a série de observações localizada em Tarauacá, um dos municípios do estado em questão, e que dispõe de uma estação meteorológica de referência. Palavras-chave: detecção de tendências, erros do tipo I e tipo II, séries de precipitações máximas.
Detecting Monotonous Time Trends as Related to Type I and Type II Errors: Case Study in Annual Maximum Daily Precipitation Series Observed in the State of Acre
AbstractClimate changes are taking place and will probably be reinforced in the future. In such a context, statistical tests for detecting trends in time series of hydrologic observations are certainly important tools for building and improving prediction models and societal preparedness plans to deal with possible impacts from extreme events. This paper focuses on discussing a recent method proposed for detecting monotonous trends in time series by accounting for both type I and type II errors, and comparing its results with the conventional Mann-Kendall nonparametric test, as complemented by Sen slope estimator, following application to the three main series of annual maximum daily rainfall observed in the Brazilian state of Acre. The results point out a significant increasing tendency for the series observed at the raingauge of Tarauacá.