Imputação Multivariada de Dados Diários de Precipitação e Análise de Índices de Extremos Climáticos (Imputation Multivariate of Precipitation Daily Data and Analysis of Climate Extremes Index)

Neste trabalho utilizou-se a tecnica MICE (do ingles “ Multivariate Imputation by Chained Equations ”) para imputacao de dados diarios de precipitacao em seis series com falhas do Estado da Paraiba: Areia, Campina Grande, Monteiro, Joao Pessoa, Patos e Sao Goncalo, entre periodo de 1979 e 2010, usando como fonte de informacao para o preenchimento dados de pontos de grade proximos a estacao meteorologica selecionada. Com a finalidade de validacao do metodo, foram geradas falhas em dados observados para determinados anos - principio da validacao cruzada. A metodologia apresentou resultados promissores. Foram obtidos altos valores de correlacoes tanto entre os dados diarios observados e imputados, assim como quando estes foram acumulados mensalmente. A partir dos dados imputados, utilizou-se o software R-ClimDex com o objetivo de avaliar possiveis tendencias nos indices climaticos relacionados a precipitacao. As analises das series sem falhas mostraram que das cidades estudadas, Areia foi a unica que apresentou tendencia de reducao no numero de dias com chuvas acima de 1mm, enquanto as demais cidades apresentaram tendencia de aumento. Palavras - chave: dados imputados, MICE, R-ClimDex, tendencias climaticas. Imputation Multivariate of Precipitation Daily Data and Analysis of Climate Extremes Index ABSTRACT This work used the MICE ( Multivariate Imputation by Chained Equations ) technique for daily rainfall data imputation in series with gaps , for six series of Paraiba State: Areia , Campina Grande, Monteiro , Joao Pessoa , Patos and Sao Goncalo, between 1979 and 2010, using as a source of information data grid points near the selected station (nearest neighbors) . In order to validate the method one generates missing values in observed data for certain years– the cross-validation principle . The methodology presented promising results . One obtains high values for both correlations between daily observed and imputed data , as well as when they are monthly accumulates. Based on the imputed data, used the software R-ClimDex with the objective to evaluate possible trends in climate indices related to precipitation. The analysis of the series without flaws of the cities studied showed that Areia was the only one that showed decrease trend in the number of days with precipitation above1 mm , while the other cities showed increase trend. Keywords: imputed data, MICE, R-ClimDex, climatic trends.