Os sistemas relacionados à gestão e manejo dos recursos hídricos são concebidos e operados em todo o mundo considerando, dentre outras, a hipótese da estacionariedade da precipitação. Sob a hipótese da não estacionariedade, o possível aumento na magnitude e frequência de eventos extremos pode reduzir o nível de proteção das obras hidráulicas e acarretar em prejuízos econômicos, sociais e ambientais significativos. Em metrópoles como São Paulo, onde as bacias hidrográficas sofreram grandes transformações, o aumento da vulnerabilidade da infraestrutura hídrica, como os sistemas de drenagem, pode representar um risco ainda maior. Inserido neste contexto, esta pesquisa possui o objetivo de verificar se a precipitação na cidade de São Paulo apresenta um comportamento não estacionário e quais seriam as suas implicações sobre estudos hidrológicos, projetos de engenharia e custo de obras. Os testes não paramétricos de Mann-Kendall e Mann-Whitney foram aplicados para a detecção de mudanças graduais e abruptas respectivamente. A distribuição generalizada de valores extremos foi ajustada para identificação e quantificação das mudanças na magnitude e frequência da precipitação. A partir dos registros de precipitação em seis postos pluviométricos localizados na cidade de São Paulo, o comportamento não estacionário foi identificado em três séries de precipitação total anual e em duas séries de precipitação máxima diária anual. Para um aumento na precipitação de 9,5% entre 1997 e 2012, o aumento do escoamento superficial é superior a 28% para os tempos de retorno entre 10 e 100 anos. Esta mudança na precipitação pode acarretar em um aumento dos custos das obras de sistemas de micro e macrodrenagem entre 6% e 11%. / Water resources systems are planned and managed under rainfall stationarity hypothesis. Under non-stationarity, possible extreme precipitation magnitude and frequency increase may reduce water structures risk protection and cause several significant economic, social and environmental damage. In metropolises such as São Paulo, water infrastructure vulnerability increase may represent an even important risk, especially of flooding. In this context, this paper aims to verify in the city of São Paulo, if rainfall time series follow a non-stationary behavior and what would be its implications of hydrologic studies, engineering projects and work costs. Mann-Kendall and Mann-Whitney non-parametric tests were performed to detect changes gradually and in moments respectively. GEV distribution was fitted to identify and quantify changes in rainfall magnitude and frequency. From six rainfall series recorded in rain gauges in São Paulo city, non-stationarity was identified in three series of annual total and two of annual maximum daily precipitation. For an observed increase of total precipitation of 9.5% between 1997 and 2012, runoff increases in more than 28% for return periods between 10 and 100 years. This change of rainfall may increase work cost of minor and major drainage systems between 6% to 11%.

Os sistemas relacionados à gestão e manejo dos recursos hídricos são concebidos e operados em todo o mundo considerando, dentre outras, a hipótese da estacionariedade da precipitação. Sob a hipótese da não estacionariedade, o possível aumento na magnitude e frequência de eventos extremos pode reduzir o nível de proteção das obras hidráulicas e acarretar em prejuízos econômicos, sociais e ambientais significativos. Em metrópoles como São Paulo, onde as bacias hidrográficas sofreram grandes transformações, o aumento da vulnerabilidade da infraestrutura hídrica, como os sistemas de drenagem, pode representar um risco ainda maior. Inserido neste contexto, esta pesquisa possui o objetivo de verificar se a precipitação na cidade de São Paulo apresenta um comportamento não estacionário e quais seriam as suas implicações sobre estudos hidrológicos, projetos de engenharia e custo de obras. Os testes não paramétricos de Mann-Kendall e Mann-Whitney foram aplicados para a detecção de mudanças graduais e abruptas respectivamente. A distribuição generalizada de valores extremos foi ajustada para identificação e quantificação das mudanças na magnitude e frequência da precipitação. A partir dos registros de precipitação em seis postos pluviométricos localizados na cidade de São Paulo, o comportamento não estacionário foi identificado em três séries de precipitação total anual e em duas séries de precipitação máxima diária anual. Para um aumento na precipitação de 9,5% entre 1997 e 2012, o aumento do escoamento superficial é superior a 28% para os tempos de retorno entre 10 e 100 anos. Esta mudança na precipitação pode acarretar em um aumento dos custos das obras de sistemas de micro e macrodrenagem entre 6% e 11%. / Water resources systems are planned and managed under rainfall stationarity hypothesis. Under non-stationarity, possible extreme precipitation magnitude and frequency increase may reduce water structures risk protection and cause several significant economic, social and environmental damage. In metropolises such as São Paulo, water infrastructure vulnerability increase may represent an even important risk, especially of flooding. In this context, this paper aims to verify in the city of São Paulo, if rainfall time series follow a non-stationary behavior and what would be its implications of hydrologic studies, engineering projects and work costs. Mann-Kendall and Mann-Whitney non-parametric tests were performed to detect changes gradually and in moments respectively. GEV distribution was fitted to identify and quantify changes in rainfall magnitude and frequency. From six rainfall series recorded in rain gauges in São Paulo city, non-stationarity was identified in three series of annual total and two of annual maximum daily precipitation. For an observed increase of total precipitation of 9.5% between 1997 and 2012, runoff increases in more than 28% for return periods between 10 and 100 years. This change of rainfall may increase work cost of minor and major drainage systems between 6% to 11%.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Turbulent flow high complexity makes it difficult to describe complex phenomena, such as the transport of vector and scalar quantities at the lower atmosphere, making the analysis of experimental data, such as time series, largely employed. The method mostly used by the micrometeorological community to quantify such turbulent transport is associated with the determination of the statistical covariance between two variables. It is known that the determination of statistical quantities for very long temporal windows leads to a large flux uncertainty. At the same time, the theory indicates that the association between fluxes and statistical covariance is only valid for temporally stationary series. The aim of the present study is to test the hypothesis that the estimate uncertainty is directly related to the series non-stationarity. To better understand this issue, we use a methodology based on a group of parametric and nonparametric statistical tests. The tests considered here are the T-test, F-test, median test, U-test and run test. Furthermore, the test results are compared with the outputs of two signal decomposition procedures: multiresolution analysis and empirical mode decomposition. The results suggest that the flux variability over large temporal scales characterizes the existence of temporal trends and low frequency components in the time series considered, so that it is more associated with an observational limitation of the analysis than with non-stationarity, as this concept should be the property of an ensemble, rather than of a single realization. Such limitation suggests the definition of a practical single order stationarity, associated with temporal trends and low frequency components whose energy is similar or larger to that of the turbulent fluctuations. For that reason, we affirm that the interactions test is, among all considered, the best suited for analyzing atmospheric data, because it is the most sensible to the existence of temporal trends. Furthermore, such test allows obtaining a temporal scale beyond which mesoscale events become important. / A complexidade de escoamentos turbulentos causa dificuldade para a descrição de fenômenos complexos, como o transporte de grandezas vetoriais e escalares na baixa atmosfera, fazendo com que a análise de dados experimentais, principalmente séries temporais, seja amplamente utilizada. O método mais utilizado pela comunidade micrometeorológica para quantificar esse transporte pela turbulência está associado à determinação da covariância entre duas variáveis. Sabe-se que a determinação de quantidades estatísticas para janelas temporais muito longas resulta em uma grande incerteza nos valores dos fluxos obtidos através desse método. Ao mesmo tempo, a teoria indica que o procedimento de associar fluxos a covariâncias estatísticas só vale para séries temporalmente estacionárias. O objetivo deste trabalho é testar a hipótese de que a incerteza das estimativas esteja relacionada diretamente com a não-estacionariedade das séries temporais. Para entendermos melhor isso, usamos uma metodologia baseada em um conjunto de testes estatísticos paramétricos e não-paramétricos de hipótese nula. Os testes considerados são o teste-T, teste-F, teste da mediana, teste-U e o teste das interações. Os resultados dos testes são ainda comparados com os obtidos com dois métodos de decomposição de sinais: a análise de multiresolução e a Decomposição Empírica de Modos. Os resultados sugerem que a variabilidade dos fluxos nas grandes escalas temporais está associada diretamente com a presença de tendências e componentes de baixa frequência nas séries analisadas, e que este fato está mais ligado à limitação observacional em que a análise é realizada do que propriamente com a não-estacionariedade, já que esta última é uma propriedade de ensemble e não de apenas uma realização. Esta limitação sugere a definição de um conceito mais prático de estacionariedade de primeira ordem, que seja associado à presença de tendências ou componentes de baixa frequência com energias da ordem ou maiores que a energia das escalas turbulentas. Por esse motivo podemos afirmar que na análise de dados atmosféricos o teste das interações mostrou-se, entre todos os considerados, o mais sensível à presença de tendências, permitindo inclusive a obtenção de uma escala temporal na qual os eventos de meso/submesoescala ganham importância.