Resumo

A superfície terrestre interage continuamente com a atmosfera por meio de trocas de gases de efeito estufa, água, energia ou precursores de forças climáticas de vida curta (compostos orgânicos voláteis biogênicos, poeira, carbono negro) (JIA et al., 2019). Essas interações podem afetar o comportamento do ciclo hidrológico, dos parâmetros climáticos, influenciando o clima local, regional e global. As alterações nas médias climáticas observadas a longo prazo podem caracterizar mudanças climáticas.

Existem diversos métodos para a detecção e entendimento das mudanças climáticas. Através da aplicação de métodos estatísticos é possível analisar o comportamento dos dados climáticos históricos e essas técnicas podem detectar possíveis tendências crescentes ou decrescentes. Diante da necessidade do estudo periódico do clima para diversos fins, foi realizada uma revisão sistemática para dar suporte e trazer conhecimento acerca dos métodos estatísticos utilizados na detecção de tendências climáticas em dados históricos.

Os autores Gough, Oliver e Thomas (2012) descreveram práticas como o uso de palavras-chave em bibliotecas digitais. As tecnologias de classificação de documentos podem atribuir palavras-chave pré-existentes aos documentos. Nas revisões sistemáticas, essas tecnologias são usadas para determinar se um determinado estudo deve ser incluído ou excluído (GOUGH; OLIVER; THOMAS, 2012). O Google Scholar é uma ferramenta amplamente usada na pesquisa acadêmica, que se destaca por oferecer abrangência, todavia, muitas vezes não possui a capacidade de fornecer conteúdo detalhado.

Através do Science Direct e do Web of Science foram realizadas pesquisas com palavras-chave pertinentes à temática abordada. Na pesquisa realizada no portal do Science Direct, em pesquisas avançadas, na seção “Title, abstract, keywords”, foi usada a seguinte sequência de palavras: “climate trend” and “trend analysis”. No Science Direct o resultado da pesquisa gerou 124 artigos. Foram selecionados artigos do tipo de revisão e pesquisa, sendo 6 artigos de revisão e 114 artigos de pesquisas, totalizando 120 artigos.

A regressão linear foi bastante utilizada para visualizar o comportamento dos dados ao longo do tempo, em 48% dos artigos. Porém, nem sempre foi utilizada uma estatística para validar e quantificar o comportamento dos dados. O teste de Mann-Kendall foi selecionado pelos autores Hartmann e Andresky (2013) por ser menos sensível em comparação aos métodos de detecção de tendência paramétrica, além de ser um procedimento baseado em classificação que testa a hipótese nula de ‘aleatoriedade’ ou ‘nenhuma tendência’.

O uso da regressão linear foi utilizado para visualizar o comportamento dos dados, porém, nem sempre foi aplicada uma estatística para validar e quantificar a presença de possíveis tendências. Baseado nesta revisão existem diversas lacunas nas pesquisas de tendências climáticas históricas, principalmente as relacionadas com o setor energético no Brasil. Para obtenção de energia elétrica baseada em recursos renováveis o impacto do clima deve ser avaliado por se tratar de um setor bastante suscetível às alterações do clima.

ABRAHÃO, R.; PEIXOTO, I. M. B. M.; CARVALHO, M. Solar or wind energy for the Brazilian semiarid? - Climatic characterization and future trends. 30th International Conference on Efficiency, Cost, Optimization, Simulation and Environmental Impact of Energy Systems, ECOS 2017, p. 1–13, 2017. AMIN, A. et al. Evaluation and analysis of temperature for historical (1996–2015) and projected (2030–2060) climates in Pakistan using SimCLIM climate model: Ensemble application. Atmospheric Research, v. 213, n. January, p. 422–436, 2018. ANTARAMIAN, E.; MÚZQUIZ-IRIBE, E. Recent climate trends in Michoacán