Detecção de outliers em séries espaço-temporais: análise de precipitação em Minas Gerais

Resumo

Qualquer tipo de variável sob estudo pode ser influenciada pela presença de observações atípicas ou outliers. Essas observações influenciam diretamente na homogeneidade de uma série temporal, ocasionando interpretações e inferências errôneas da variável sob estudo. Em climatologia, os outliers podem ser originados pela mudança do local de observação, por erros instrumentais, por erros dos observadores, pelo fechamento de estações de monitoramento, dentre outros. Assim, com o objetivo de detectar outliers em séries temporais de precipitação, o presente trabalho realizou a junção da modelagem ARIMA com uma das metodologias clássicas da geoestatística: a autovalidação para compor um método de detecção. Esse método compara os resíduos dos ajustes da autovalidação com intervalos de confiança dos resíduos dos ajustes dos modelos de séries temporais. Foram analisadas séries temporais da precipitação média mensal por dias chuvosos de 43 estações pluviométricas localizadas no estado de Minas Gerais, entre os anos de 2000 a 2005.