NÃO ESTACIONARIDADE EM EXTREMOS DE PRECIPITAÇÃO NO ESTADO DO RIO DE JANEIRO: DETECÇÃO, PROJEÇÕES CLIMÁTICAS E IMPLICAÇÕES HIDROLÓGICAS
Documento
Informações da Dissertação
Título
NÃO ESTACIONARIDADE EM EXTREMOS DE PRECIPITAÇÃO NO ESTADO DO RIO DE JANEIRO: DETECÇÃO, PROJEÇÕES CLIMÁTICAS E IMPLICAÇÕES HIDROLÓGICAS
Autor
Breno de Almeida Santos Oliveira
Resumo
Este estudo investiga a presença de não estacionariedades em séries pluviomé- tricas no Estado do Rio de Janeiro, avaliando evidências de não estacionariedade a partir de dados observacionais. Para isso, foram analisados dados do Sistema Alerta Rio (1997–2024) e da Agência Nacional de Águas (1950–2024). Aplicaram-se testes estatísticos para identificar tendências e possíveis mudanças de regime nas séries, e modelos probabilísticos foram ajustados para estimar níveis de retorno para períodos de 5, 10, 25, 50 e 100 anos, considerando abordagens estacionárias e não estacionárias nos locais onde essas mudanças foram detectadas. Nesse contexto, avaliou-se inicialmente a capacidade de modelos climáticos do Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) em reproduzir os padrões observados no período histórico, após correção de viés. Em seguida, esses modelos foram utilizados para analisar projeções futuras de precipitação extrema na região de estudo. Os resultados indicam sinais de não estacionariedade em parte das estações analisadas nos dados observacionais, com predominância de tendências crescentes detectadas pelos testes estatísticos. As projeções climáticas sugerem ainda intensificação dos extremos de precipitação em diferentes regiões do estado, com evidências de redução sistemática dos tempos de retorno futuros para eventos associados aos diferentes períodos de recorrência analisados. Esses resultados destacam a importância de incorporar a não estacionariedade das precipitações extremas em análises hidrológicas, contribuindo para estimativas mais realistas e para o aprimoramento de soluções de engenharia e da gestão do risco hidrológico.
Abstract
This study investigates the presence of non-stationarity in rainfall time series in the State of Rio de Janeiro, Brazil, by assessing evidence of non-stationary behavior based on observational data. For this purpose, rainfall records from the Alerta Rio System (1997–2024) and the Brazilian National Water Agency (1950–2024) were analyzed. Statistical tests were applied to identify trends and possible regime shifts in the series, and probabilistic models were fitted to estimate return levels for return periods of 5, 10, 25, 50, and 100 years, considering both stationary and non-stationary approaches in locations where such changes were detected.
In this context, the ability of climate models from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) to reproduce the observed patterns during the historical period was first evaluated after bias correction. Subsequently, these models were used to analyze future projections of extreme precipitation in the study region. The results indicate signals of non-stationarity in part of the analyzed stations in the observational dataset, with predominantly increasing trends detected by the statistical tests. Climate projections further suggest an intensification of extreme precipitation across different regions of the state, with evidence of a systematic reduction in future return periods for events associated with the analyzed recurrence intervals. These findings highlight the importance of incorporating nonstationarity in extreme rainfall analyses, contributing to more realistic estimates and to the improvement of engineering design and hydrological risk management.
Ano
2026
Orientadores
Daniel Andres Rodriguez | Fabricio Polifke da Silva
