Absolute homogeneity assessment of precipitation time series in an arid region of Pakistan

Kamal Ahmed, Shamsuddin Shahid, Tarmizi Ismail, Nadeem Nawaz, Xiao-jun Wang
2018 Atmósfera  
RESUMEN Las evaluaciones de homogeneidad se realizan por lo general mediante datos de precipitación total anual, que a menudo fallan en la detección de homogeneidad en la precipitación estacional. Más aún, es necesario valorar la homogeneidad utilizando varios métodos, ya que el desempeño del método para probar la homogeneidad depende de la distribución de los datos. Esto es particularmente importante en regiones áridas, donde la distribución de la precipitación anual y estacional a menudo no
more » ... ional a menudo no son normales. En este estudio se evaluó la homogeneidad de conjuntos de datos de precipitación mensual y anual de 14 estaciones meteorológicas ubicadas en la región árida de Paquistán, utilizando para ello las pruebas bayesiana, de Pettitt, de homogeneidad normal estándar (SNHT, por sus siglas en inglés), de desviación acumulativa, de proporcionalidad de von Neumann, de verosimilitud de proporciones de Worsley y t de Student a un nivel de confianza de 95%. Las series de precipitación se clasificaron en tres clases, a saber "útiles", "dudosas" y "sospechosas", con base en los resultados de diferentes pruebas de homogeneidad. Los resultados sugieren que las series de tiempo de precipitación para la mayoría de los meses en todas las estaciones son útiles. Las series de tiempo de precipitación resultan dudosas para junio en dos estaciones y para abril en una estación; también se sospecha que sean dudosas para noviembre en otra estación. Por otra parte, se encontró que las series anuales son útiles en 12 estaciones y sospechosas en otras dos. La comparación de diferentes pruebas de homogeneidad reveló que las pruebas SNHT y Worsley son más sensibles, en tanto que la prueba de desviación acumulativa es la menos sensible a los cambios en los datos de precipitación mensual. En el caso de la precipitación anual, se encontró que la prueba de von Neumann es más sensible en comparación con las otras. ABSTRACT Homogeneity evaluations are usually performed on the total annual precipitation data, which often fails to detect non-homogeneity in seasonal precipitation. Furthermore, it is required to assess homogeneity using multiple methods as the performance of homogeneity testing methods depend on the distribution of the data. This is particularly important for the arid region where distributions of seasonal and annual rainfall are often non-normal. The homogeneity of annual and monthly precipitation datasets of 14 meteorological stations located in the arid region of Pakistan was assessed in this study using the Pettitt's test, the standard normal homogeneity test (SNHT), the cumulative deviation test, the von Neumann's ratio test, the Bayesian test, the Worsley's likelihood ratio test, and Student's t-test at a 95% confidence level. The rainfall series were categorized into three classes, namely "useful", "doubtful" and "suspect" based on the results of different homogeneity tests. Results suggest that rainfall time series for most of the months in all the stations are
doi:10.20937/atm.2018.31.03.06 fatcat:54tfmoo4h5fa3akhp45eqdbqhq