MEDEIROS, P. P. Avaliação da importância da autocorrelação para a análise de tendências das séries históricas de vazão do Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) no Brasil. 2015. 103 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil: Recursos Hídricos) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-08-10T17:27:26Z No. of bitstreams: 1 2015_dis_ppmedeiros.pdf: 4048935 bytes, checksum: 34b1db69327762e7929302494c3e8926 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2015-08-11T11:49:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_dis_ppmedeiros.pdf: 4048935 bytes, checksum: 34b1db69327762e7929302494c3e8926 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-11T11:49:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_dis_ppmedeiros.pdf: 4048935 bytes, checksum: 34b1db69327762e7929302494c3e8926 (MD5) Previous issue date: 2015-05-29 / Brazil has majority share of hydroelectric power in its generation matrix electricity, depending on the rainy seasons and settlement of multiannual reservoirs to ensure safety in the generation and distribution system power national power. In this context, time series analysis can provide information useful for planning and more efficient operation of the reservoirs, identifying possible trends in the flow of data or precipitation of the integrated stations hydroelectric plants. The trend analysis in hydrological series is held traditionally using non-parametric tests such as the Mann-Kendall test, and You can treat both monotonic trends or abrupt as in various ways. Such tests, although not require information about the distribution of data, require data to be independent, which rarely occurs in series hydrologic variables. Thus, new tests have arisen in the trend analysis, with objective of taking the autocorrelation of the series under consideration. This paper proposes trend analysis of historical streamflow series of major basins contribute to the National Interconnected System (SIN), obtained from data National Electric System Operator (ONS). The analysis will aim check importance of considering the autocorrelation of the data to detect trends, analyzing the first series without considering the autocorrelation - the nonparametric method Traditional Mann-Kendall with Sen estimator - and then applying filters Pre-Whitening and Trend-Free Pre-Whitening. The tests were implemented through the MatLab program to analyze the average natural flow monthly provided by the ONS. The spatial distribution of trends found It was presented through maps created the Free Software QGIS. The results found for the ONS posts corroborated the theory that the autocorrelation influences the detection of trends. Keywords: autocorrelation, trend analysis, hydropower se / O Brasil possui participação majoritária de energia hidroelétrica em sua matriz de geração de energia elétrica, dependendo das estações chuvosas e da regularização plurianual dos reservatórios para garantir a segurança na geração e distribuição de energia do sistema elétrico nacional. Nesse contexto, a análise de séries temporais pode oferecer informações úteis para o planejamento e a operação mais eficientes dos reservatórios, identificando possíveis tendências nos dados de vazão ou de precipitação dos postos integrados às usinas hidrelétricas. A análise de tendências em séries hidrológicas é realizada tradicionalmente através de testes não-paramétricos, como o teste de Mann-Kendall, e pode tratar tanto de tendências monotônicas, quanto de abruptas ou de formas diversas. Esses testes, apesar de não requererem informações sobre a distribuição dos dados, requerem que os dados sejam independentes, o que raramente ocorre nas séries de variáveis hidrológicas. Assim, novos testes surgiram na análise de tendências, com o objetivo de levar a autocorrelação das séries em consideração. O presente trabalho propõe a análise de tendências das séries históricas de vazões das principais bacias que contribuem para o Sistema Interligado Nacional (SIN), obtidas a partir de dados do Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS). A análise terá por objetivo verificar a importância da consideração da autocorrelação dos dados na detecção de tendências, analisando as séries primeiramente sem considerar a autocorrelação - pelo método nãoparamétrico tradicional de Mann-Kendall com estimador de Sen - e, em seguida, aplicando os filtros do Pre-Whitening e do Trend-Free Pre-Whitening. Os testes foram implementados através do programa MatLab, para análise das vazões naturais médias mensais disponibilizadas pelo ONS. A distribuição espacial das tendências encontradas foi apresentada através de mapas criados no software livre QGIS. Os resultados encontrados para os postos do ONS corroboraram a teoria de que a autocorrelação influencia na detecção de tendências