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Under the hypothesis that the presence of climate trends in the annual extreme minimum air temperature series of Campinas (Tminabs; 1891-2010; 22º54'S; 47º05'W; 669 m) may no longer be neglected, the aim of the work was to describe the probabilistic structure of this series based on the general extreme value distribution (GEV) with parameters estimated as a function of a time covariate. The results obtained by applying the likelihood ratio test and the percentil-percentil and quantil-quantil plots, have indicated that the use of a time-dependent model provides a feasible description of the process under evaluation. In this non-stationary GEV model the parameters of location and scale were expressed as time-dependent functions. The shape parameter remained constant. It was also verified that although this non-stationary model has indicated an average increase in the values of the analyzed data, it does not allow us to conclude that the region of Campinas is now free from frost occurrence since this same model also reveals an increasing trend in the dispersions of the variable under evaluation. However, since the parameters of location and scale of this probabilistic model are significantly conditioned on time, the presence of climate trends in the analyzed time series is proven. Sob a hipótese de que a presença de tendências climáticas na série anual de temperatura do ar mínima absoluta de Campinas, Estado de São Paulo (Tminabs; 1891-2010; 22º54'S; 47º05'W; 669 m), não pode mais ser negligenciada, o objetivo do trabalho foi descrever a estrutura probabilística com base na distribuição geral dos valores extremos (GEV), e parâmetros estimados em função da covariável tempo. Os resultados observados após a aplicação dos testes de Mann-Kendall, razão da verossimilhança e gráficos percentil-percentil e quantil-quantil, indicaram que a utilização de um modelo dependente do tempo resulta em uma descrição verossímil do processo sob avaliação. Neste modelo não estacionário, os parâmetros de localização e escala foram expressos como funções do tempo. O parâmetro de forma ou calda permaneceu constante. Observou-se também que embora o modelo tenha indicado aumento médio nos valores de Tminabs, não é possível concluir que a região de Campinas está atualmente livre da ocorrência de geadas, uma vez que o modelo também revela a tendência de elevação na dispersão dos dados da variável sob análise. Contudo, uma vez que os parâmetros de localização e de escala são significativamente condicionados no tempo, a presença de tendência climática, na referida série, está comprovada

Incorporating climate trends in the stochastic modeling of extreme minimum air temperature series of Campinas, state of São Paulo, Brazil