Este trabalho teve por objetivo realizar uma análise descritiva da precipitação mensal de estações pluviométricas do Estado do Rio de Janeiro, utilizando medidas de posição e de dispersão e análises gráficas, e verificar a presença das componentes de sazonalidade e de tendência nestes dados, por meio de um estudo sobre a aplicação de modelos de séries temporais. A estatÃstica descritiva foi utilizada para caracterizar o comportamento geral das séries históricas de três estações selecionadas em função da melhor consistência dos dados. A metodologia de análise de variância em blocos casualizados e determinação de modelos de regressão linear múltipla, considerando anos e meses como variáveis preditoras, revelaram a presença de sazonalidade, o que permitiu inferir sobre a ocorrência de fenômenos naturais repetitivos ao longo do tempo e ausência de tendência dos dados. Aplicou-se a metodologia de regressão linear múltipla para a remoção da sazonalidade dessas séries temporais. Os dados originais foram subtraÃdos das estimativas feitas pelo modelo ajustado e procedeu-se novamente a análise de variância em blocos casualizados para os resÃduos da regressão. Com base nos resultados obtidos, foi possÃvel concluir que as precipitações pluviais mensais apresentam sazonalidade e não apresentam tendência, que a análise de regressão múltipla foi eficiente na remoção da sazonalidade, e que a precipitação pode ser estudada por meio de séries temporais.
objective of this work was to carry a descriptive analysis in the monthly precipitation of rainfall stations from Rio de Janeiro State, Brazil, using data of position and dispersion and graphical analyses, and to verify the presence of seasonality and trend in these data, with a study about the application of models of time series. The descriptive statistics was to characterize the general behavior of the series in three stations selected which present consistent historical series. The methodology of analysis of variance in randomized blocks and the determination of models of multiple linear regression, considering years and months as predictors variables, disclosed the presence of seasonality, what allowed to infer on the occurrence of repetitive natural phenomena throughout the time and absence of trend in the data. It was applied the methodology of multiple linear regression to removal the seasonality of these time series. The original data had been deducted from the estimates made by the adjusted model and the analysis of variance in randomized blocks for the residues of regression was preceded again. With the results obtained it was possible to conclude that the monthly rainfall present seasonality and they don’t present trend, the analysis of multiple regression was efficient in the removal of the seasonality, and the rainfall can be studied by means of time series.
