A estatística no monitoramento - detectar tendências e correlações

Base de conhecimento · 2 de agosto de 2026

«Parece que está subindo» não basta - no monitoramento vale a pena verificar numericamente se uma tendência é real e se os indicadores estão de fato relacionados. Isso não exige estatísticas avançadas; bastam alguns métodos consagrados e a consciência das armadilhas comuns.

Há uma tendência

• O teste de Mann-Kendall - um teste de tendência não paramétrico difundido, que lida bem com os dados ambientais (não exige uma distribuição normal e suporta os valores anômalos).
• A inclinação de Sen - uma medida da velocidade de mudança, robusta aos valores anômalos.

Juntos, respondem às perguntas «está subindo/descendo» e «a que velocidade».

Os indicadores estão relacionados

• A correlação de Pearson - uma relação linear,
• A correlação de Spearman - uma relação monotônica (de posto), mais robusta aos valores extremos.

Ajudam, por exemplo, a confirmar que o oxigênio cai quando a temperatura sobe, ou que a turbidez sobe depois da chuva (ver combinar com os dados públicos).

Pergunta → método → limitação

O método decorre da pergunta, não do que o programa calcula por padrão. Cada um responde a algo diferente e cada um tem o seu limite de aplicação:

⚠️ Uma correlação calculada juntando estações pode inverter o sinal. Nos nossos próprios dados o par pH × temperatura deu −0,54 com as estações juntas e +0,30 e +0,44 dentro de cada uma separadamente. O motivo: juntar estações mistura a pergunta sobre o processo na água com a pergunta sobre as diferenças de nível entre lugares. Calcule as correlações dentro da estação e só depois pergunte se as estações podem ser juntadas.

As armadilhas mais frequentes

• A sazonalidade que se passa por tendência - remova ou leve antes em conta o ritmo anual (ver séries temporais).
• A autocorrelação - medições sucessivas podem depender das anteriores; infla a «significância».
• Correlação ≠ causa - uma relação entre dois indicadores não prova que um cause o outro.
• Lacunas e valores abaixo do limite - influem nos resultados; devem ser tratados com consciência.

Com o que calculá-lo

Análises simples fazem-se no Excel, as mais complexas em R ou Python - a chave são dados bem preparados.

📊 Veja ao vivo: Global Rivers & Lakes Watch - um painel público com três estações em três países: o rio Maumee (Ohio, EUA), o Meno em Frankfurt e a plataforma de pesquisa LéXPLORE no lago Léman. Temperatura da água, oxigênio dissolvido, pH, condutividade, turbidez e clorofila a são coletados automaticamente (USGS Water Services, WSV Pegelonline, Eawag Datalakes), com blocos de correlação e mapa das estações. Sem login.

Fontes

• Teste de tendência de Mann-Kendall: Mann H.B. (1945), Nonparametric tests against trend, Econometrica 13(3), 245-259 - DOI.
• Declive de Sen (medida robusta do ritmo de mudança): Sen P.K. (1968), Estimates of the regression coefficient based on Kendall’s tau, Journal of the American Statistical Association 63(324), 1379-1389 - DOI.
• Correção para autocorrelação - por que uma série “com memória” exagera a significância de uma tendência: Hamed K.H., Rao A.R. (1998), A modified Mann-Kendall trend test for autocorrelated data, Journal of Hydrology 204(1-4), 182-196 - DOI.

(Endereços verificados em 18 de agosto de 2026.)

Na prática

O ponto de partida é uma série ordenada e contínua. No LimnoLog as medições formam logo gráficos (com uma comparação das estações), o que permite um julgamento preliminar da tendência e das relações, e para estatísticas mais pesadas você pode exportar os dados prontos para o processamento.