@InProceedings{SilvaCosGomRocRom:2019:HoAnTe,
               author = "Silva, Fabr{\'{\i}}cio Daniel dos Santos and Costa, Rafaela 
                         Lisboa and Gomes, Heliofabio Barros and Rocha J{\'u}nior, Rodrigo 
                         Lins da and Rom{\~a}o, William Max de Oliveira",
          affiliation = "{Universidade Federal de Alagoas (UFAL)} and {Universidade Federal 
                         de Alagoas (UFAL)} and {Universidade Federal de Alagoas (UFAL)} 
                         and {Universidade Federal de Alagoas (UFAL)} and {Universidade 
                         Federal de Alagoas (UFAL)}",
                title = "Homogeneiza{\c{c}}{\~a}o e an{\'a}lise de tend{\^e}ncias de 
                         temperaturas com HOMER – um estudo de caso para 
                         esta{\c{c}}{\~o}es meteorol{\'o}gicas da Bahia",
                 year = "2019",
         organization = "Encontro de Alunos de P{\'o}s-Gradua{\c{c}}{\~a}o em 
                         Meteorologia do CPTEC/INPE, 18. (EPGMET)",
             abstract = "Com certeza, um dos maiores entraves para estudos que 
                         disponibilizem resultados confi{\'a}veis das 
                         altera{\c{c}}{\~o}es clim{\'a}ticas recentes, e coloca em 
                         d{\'u}vida proje{\c{c}}{\~o}es futuras, {\'e} a falta, a 
                         m{\'a} organiza{\c{c}}{\~a}o, ou a pobre disponibilidade 
                         espa{\c{c}}o\−temporal de dados observados. Muitas vezes 
                         observa\−se que os dados existem, mas precisam ser 
                         recuperados, tratados, controlados e homogeneizados. Alguns 
                         estudos realmente negligenciam estas etapas, inferindo 
                         tend{\^e}ncias em s{\'e}ries temporais totalmente brutas. Muitas 
                         vezes a tend{\^e}ncia de aumento ou diminui{\c{c}}{\~a}o em uma 
                         determinada s{\'e}rie est{\'a} relacionada a problemas 
                         estruturais conhecidos como shifts ou pontos de quebra. Estes 
                         pontos podem estar associados a poss{\'{\i}}veis mudan{\c{c}}as 
                         geogr{\'a}ficas do local das esta{\c{c}}{\~o}es, troca de 
                         instrumenta{\c{c}}{\~a}o, entre outras poss{\'{\i}}veis 
                         mudan{\c{c}}as. Uma metodologia alternativa para 
                         homogeneiza{\c{c}}{\~a}o de dados clim{\'a}ticos {\'e} o 
                         software HOMER (HOMogenizaton softwarE in R), que sintetiza alguns 
                         dos melhores aspectos de alguns dos m{\'e}todos mais eficientes e 
                         recentes de homogeneiza{\c{c}}{\~a}o de {\'u}ltima 
                         gera{\c{c}}{\~a}o, como o PRODIGE, ACMANT, CLIMATOL, e o 
                         m{\'e}todo de segmenta{\c{c}}{\~a}o conjunta, tamb{\'e}m 
                         conhecido como m{\'e}todo de detec{\c{c}}{\~o}es emparelhadas. 
                         O HOMER baseia\−se na metodologia de 
                         segmenta{\c{c}}{\~a}o {\'o}tima com programa{\c{c}}{\~a}o 
                         din{\^a}mica, aplicando modelos de dois fatores em toda a rede de 
                         dados para corre{\c{c}}{\~a}o e detec{\c{c}}{\~a}o em escalas 
                         plurianuais a mensais. O HOMER tamb{\'e}m inclui uma ferramenta 
                         para avaliar tend{\^e}ncias em s{\'e}ries de temperatura urbana 
                         (UBRIS). A abordagem do HOMER para os resultados finais de 
                         homogeneiza{\c{c}}{\~a}o {\'e} iterativa, que aproveita os 
                         metadados b{\'a}sicos das s{\'e}ries. O software HOmeR foi 
                         aplicado a s{\'e}ries de temperaturas m{\'a}ximas e 
                         m{\'{\i}}nimas de esta{\c{c}}{\~o}es do INMET na Bahia. O 
                         software apresenta, como algumas de suas vantagens: (1) A 
                         estimativa pode ser realizada com dados faltantes com a 
                         condi{\c{c}}{\~a}o de haver pelo menos um valor n{\~a}o 
                         faltante por ano em toda a rede e um valor n{\~a}o omisso entre 
                         dois intervalos para cada subper{\'{\i}}odo em cada s{\'e}rie; 
                         (2) o sinal clim{\'a}tico {\'e} tratado como um par{\^a}metro 
                         fixo, de modo que nenhuma suposi{\c{c}}{\~a}o {\'e} feita sobre 
                         a forma deste sinal; (3) os desvios em rela{\c{c}}{\~a}o ao 
                         sinal clim{\'a}tico s{\~a}o considerados independentes e (4) se 
                         as variabilidades forem semelhantes entre os dados das 
                         esta{\c{c}}{\~o}es, uma express{\~a}o geral para a 
                         vari{\^a}ncia {\'e} calculada e usada para detectar 
                         inomogeneidades entre as esta{\c{c}}{\~o}es. A t{\'{\i}}tulo 
                         de exemplo, para a esta{\c{c}}{\~a}o de Remanso, no norte da 
                         Bahia, usada como refer{\^e}ncia para quatro esta{\c{c}}{\~o}es 
                         vizinhas, h{\'a} evidencias de quebra de homogeneidade para as 
                         temperaturas m{\'a}ximas de duas esta{\c{c}}{\~o}es, Barra no 
                         ano de 1992, e Monte Santo entre 1961 e 1975. O per{\'{\i}}odo 
                         total de an{\'a}lise de homogeneidade das esta{\c{c}}{\~o}es 
                         foi de 1961 a 2012.",
  conference-location = "Cachoeira Paulista, SP",
      conference-year = "04-08 nov.",
             language = "pt",
           targetfile = "Fabr{\'{\i}}cio_Daniel_et-al.pdf",
                 type = "Estudos de Tempo e Clima",
        urlaccessdate = "02 maio 2024"
}