Uma análise de Métodos para Detecção de Mudanças na estrutura de Séries Climáticas.
Homogeneidade, mudança de estrutura; dados climáticos.
O estudo de séries temporais tem desempenhado um papel cada vez mais importante em diversas áreas do conhecimento humano. Há um número cada vez maior de aplicações, desde as bolsas de valores, às ciências da vida e às ciências físicas, como a Meteorologia. Em particular, a análise de dados climáticos é de fundamental importância para questões relacionadas a tempo e clima. Uma série de dados climáticos é considerada homogênea quando as variações nos dados se devem somente a mudanças em clima e tempo. No entanto, na maioria das vezes esses dados podem não ser considerados confiáveis devido à falta de homogeneidade. Esta heterogeneidade é causada, geralmente, pela alteração na instrumentação, mudanças no local da estação ou mudanças no ambiente próximo. Quando não são detectadas mudanças nas séries devido a fatores como esses, as análises climáticas podem apresentar resultados errôneos. Nas últimas décadas, muitos pesquisadores estão envolvidos no desenvolvimento de métodos e técnicas para a identificação e ajuste dessas mudanças. Varias técnicas foram desenvolvidas para identificar mudanças na variabilidade, tamanho e integridade dos dados. Diante desse contexto, este trabalho tem o propósito de criar uma rotina automatizada, objetiva, reprodutível e de uso fácil para detecção e ajuste dessas mudanças.