Dados discrepantes ou outliers: avaliação da quadra chuvosa do Semiárido do RN, Brasil

Autores/as

  • Bruno Claytton Oliveira da Silva Secretaria de Estado da Educação, da Cultura, do Esporte e do Lazer do Rio Grande do Norte (SEEC-RN)
  • Ranyére Silva Nóbrega Universidade Federal de Pernambuco / Departamento de Geografia

DOI:

https://doi.org/10.30612/rel.v12i24.15188

Palabras clave:

Dados Discrepantes, precipitação pluvial, Quadra chuvosa, Semiárido

Resumen

O trabalho teve como objetivo avaliar a presença de dados discrepantes no comportamento da precipitação pluvial acumulada na quadra chuvosa (FMAM) do Semiárido do estado do RN. Para tanto, foram empregadas técnicas tanto Qualitativas (gráficos de Caixa ou Boxplot e de Pontos ou Dotplots) quanto Quantitativas (testes do Escore Z, Escore Z Modificado, Grubbs e Dixon). A partir do emprego de tal arcabouço, não foram identificados dados discrepantes em nenhuma das cinco séries temporais (1998-2017) e estações analisadas. Tal resultado enseja que, apesar de suas diferenças tanto metodológicas quanto em relação aos pressupostos que as sustentam, tais técnicas podem sinalizar para resultados muito próximos (ou mesmo iguais) entre si. Ainda em relação aos resultados, assegura-se que os totais anuais pluviais acumulados na estação chuvosa não apresentaram extremos significativos, sejam eles positivos ou negativos (acima/abaixo do habitual ou do excepcional). Finalmente, entende-se que estes resultados devem ser avaliados com cautela, haja vista que tal “estabilidade” temporo-espacial não necessariamente representa um aspecto favorável, por exemplo, para a gestão das águas – sobretudo, quanto ao abastecimento público – do Semiárido do RN, haja vista que, para este caso, acumulados discrepantes positivos são desejáveis.

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Biografía del autor/a

Bruno Claytton Oliveira da Silva, Secretaria de Estado da Educação, da Cultura, do Esporte e do Lazer do Rio Grande do Norte (SEEC-RN)

Doutor em Geografia.

Ranyére Silva Nóbrega, Universidade Federal de Pernambuco / Departamento de Geografia

Prof. Dr. Programa de Pós-graduação em Geografia UFPE.

Citas

ANDRIOTTI, J. L. S. Técnicas Estatísticas Aplicáveis a Tratamento de Informações Oriundas de Procedimentos Laboratoriais. Porto Alegre: CPRM, 2005. Disponível em: <http://rigeo.cprm.gov.br/xmlui/bitstream/handle/doc/451/Andriotti_Tecnicas_estatisticas.pdf?sequence=1>. Acesso em: 29 abr. 2017.

BEN-GAL, I. Outlier Detection. In: ___. Maimon, O; Rockach, L. (Eds.) Data Mining and Knowledge Discovery Handbook: A Complete Guide for Practitioners and Researchers. Kluwer Academic Publishers, p.1-16, 2005. ISBN 0-387-24435-2. Disponível em: <http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/outlier.pdf>. Acesso em: 15 maio 2017.

BORGES, R. M. H. Introdução à Validação de Métodos. Brasília: CGCRE/DICLA/IMETRO, 2006. 50p. Disponível em: <http://www.inmetro.gov.br/metcientifica/palestras/Renata%20Borges.pdf. Acesso em: 27 maio 017.

CARVALHO, A. T. F. Caracterização climática da quadra chuvosa de município do semiárido brasileiro, entre os anos de 2013 a 2017. Revista Geografia em Atos, v. 2, n. 17, p. 4-23, 2020. Disponível em: <https://revista.fct.unesp.br/index.php/geografiaematos/article/view/7116>. Acesso em: 22 nov. 2021.

CROSBY; T. How to detect and handle outliers. Technometrics. v.3, n.3, p.315-316. ago., 1994. Disponível em: <ftp://ftp.math.utah.edu/pub/tex/bib/toc/technometrics1990.html#36(3):August:1994>. Acesso em: 15 maio 2017.

DIXON, W. J. Analysis of Extreme Values. Institute of Mathematical Statistics, The Annals of Mathematical Statistics, v.21, n.4, p.488-506, 1950. Disponível em: <http://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.aoms/1177729747>. Acesso em: 27 maio 2017.

FETTERMANN, D. C; GUERRA, K. C; MANO, A. P; MARODIN, G. A. Uma Sistemática para Detecção de Fraudes em Empresas de Abastecimento de Água. Interciência, v.40, n.2, p.114-120, 2015.

GRUBBS, F. E. Procedures for detecting outlying observations in samples. American Statistical Association and American Society for Quality, v.11, n.11, p.1-21. Fev. 1969. Disponível em: <http://web.ipac.caltech.edu/staff/fmasci/home/astro_refs/OutlierProc_1969.pdf>. Acesso em: 20 maio 2017.

HAWKINS, D. M. Identification of Outliers. London: Chapman & Hall, 1980. 188p. Disponível em: <http://professor.ufabc.edu.br/~ronaldo.prati/DataMining/Outliers.%20pdf>. Acesso em: 27 maio 2017.

IGLEWICZ, B; HOAGLIN, D. How to detect and handle outliers. ASQC Quality Press, 1993. Disponível em: <http://www.worldcat.org/title/how-to-detect-and-handle-outliers/oclc/901847172?referer=di&ht=edition>. Acesso em: 20 maio 2017.

IDEMA. INSTITUTO DE DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL E MEIO AMBIENTE. Anuário Estatístico do Rio Grande do Norte. Natal: IDEMA, 2015. Disponível em: <http://www.idema.rn.gov.br/Conteudo.asp?TRAN=ITEM&TARG=1357&ACT=null&PAGE=0&PARM=null&LBL=Socioecon%C3%B4micos>. Acesso em: 12 nov. 2017.

INMET. INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGIAIDE. Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP). Brasília: INMET, 2015. Disponível em: <http://www.inmet.gov.br/projetos/rede/pesquisa/>. Acesso em: 30 out. 2015.

MAGALHÃES, M. N; LIMA, C. A. P. Noções de Probabilidade e Estatística. 7. ed. São Paulo: Editora da Universidade de São Paulo, 2013.

MARENGO, J. A. Vulnerabilidade, impactos e adaptação à mudança do clima no semi-árido do Brasil. Parcerias Estratégicas, v. 13, n.27, p.149-176, 2008. Disponível em: <http://seer.cgee.org.br/index.php/parcerias_estrategicas/article/view/329>. Acesso em: 14 ago. 2018.

NIST/SEMATECH. NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY. Quantitative Techniques - Detection of Outliers. In: _____. e-Handbook of Statistical Methods: Exploratory Data Analysis (EDA). April, 2012. Disponível em: <http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35h.htm>. Acesso em: 27 maio 1981.

PORTAL ACTION. Boxplot. Disponível em: <http://www.portalaction.com.br/estatistica-basica/31-boxplot>. Acesso em: 26 abr. 2017a.

PORTAL ACTION. Dotplot. Disponível em: <http://www.portalaction.com.br/estatistica-basica/32-dotplot>. Acesso em: 02 maio 2017b.

RAMALHO, M. F. J. L.; GUERRA, A. J. T. O risco climático da seca no semiárido brasileiro. Territorium, p.61-74, v. 25, n. 1, 2018. Disponível em: <https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6229238>. Acesso em: 22 nov. 2021.

SEO, S. A Review and Comparison of Methods for Detecting Outliers in Univariate Data Sets. 2006. 53p. Dissertação (Mestrado em Saúde Pública) – Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública, University of Pittsburgh. 53 p.

SHIFFLER, R. E. Maximum Z Scores and Outliers. The American Statistician, v.42, n.1, p.79-80, fev., 1988. Disponível em: <http://wweb.uta.edu/faculty/ricard/Classes/KINE5305/Shiffler%20(1988)%20Maximum%20Z%20scores%20and%20outliers.pdf>. Acesso em: 15 maio 2017.

SILVESTRE, M. R; SANT’ANNA NETO, J. L; FLORES, E. F. Critérios Estatísticos para Definir de Anos Padrão: uma contribuição a Climatologia Geográfica. Revista Formação, v.2, n.20, p.23-53, 2013. Disponível em: http://revista.fct.unesp.br/index.php/formacao/article/view/2360/2398. Acesso em: 02 maio 2017.

SILVA, B. C. O. Precipitação Pluviométrica e Precipitação: análises do período chuvoso norte-rio-grandense fundamentadas em métodos e técnicas quantitativas. Campina Grande: EPTEC, 2021. 82 p.

SILVA, B. C. O. As Ablepsias dos Métodos Quantitativos Clássicos: ênfase na caracterização da quadra chuvosa do Semiárido Potiguar. 2019. 330 p. Tese (Doutorado) - Programa de Pós-Graduação em Geografia, Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Campus de Recife, 2019.

SOUZA, C. L. O.; NOGUEIRA, V. F. B.; NOGUEIRA, V. S. Variabilidade interanual da precipitação em cidades do semiárido brasileiro entre os anos de 1984 e 2015. Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável, v. 12, n. 4, p. 740-747, 2017. Disponível em: <https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7161853>. Acesso em: 22 nov. 2021.

TAVARES, V. C.; ARRUDA, I. R. P.; SILVA, D. G. Desertificação, mudanças climáticas e secas no semiárido brasileiro: uma revisão bibliográfica. Geosul, v. 34, n. 70, p. 385-405, 2019. Disponível em: <https://periodicos.ufsc.br/index.php/geosul/article/view/2177-5230.2019v34n70p385/38526>. Acesso em: 22 nov. 2021.

TUKEY, J. W. Exploratory Data Analysis. 1. ed. Massachusetts: Addison-Wesely, Series in Behavioral Science, 1977. 688p. Disponível em: <http://www.popline.org/node/499313>. Acesso em: 20 maio 2017.

metro.gov.br/metcientifica/palestras/Renata%20Borges.pdf. Acesso em: 27 mai. 017.

Publicado

2021-12-30

Cómo citar

da Silva, B. C. O., & Nóbrega, R. S. (2021). Dados discrepantes ou outliers: avaliação da quadra chuvosa do Semiárido do RN, Brasil. ENTRE-LUGAR, 12(24), 346–366. https://doi.org/10.30612/rel.v12i24.15188

Número

Sección

Seção Temática