Statistical analysis for detectionoftrendsintemperature and precipitation time series in Recife-PE
DOI:
https://doi.org/10.51359/2238-6211.2020.239373Keywords:
climate; simple linear regression; Mann-Kendall; Sen’s curvatureAbstract
This paper sought to identify trends in the time series of temperature and precipitation in the city of Recife-PE. For this, the daily, monthly and annual data of the Recife(Curado)climatological station operated by INMET between 1961 and 2017 were used. Trends were detected through simple linear regression and Mann-Kendall tests (with of 5% and 10% significance) and Sen Curvature,using XLSTAT 2018 statistical software. The results showed a positive trend for the minimum, average and maximum (monthly and annual) time series. In the series of maximum and total precipitations (monthly and annual), simple linear regression did not indicate trend in the data, due to the lowcoefficients of determination. In contrast, the Mann-Kendall and Curvatura de Sen tests showed that for the months of March and September only a negative and statistically significant trend was detected in the time series of precipitated totals. On the other hand, the occurrence of events with extreme precipitations (≥ 100mm/24h) presented a positive and slightly significant trend
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