Os dados climáticos são de extrema importância nas diversas atividades humanas, por fornecerem muitas informações relativas ao meio ambiente e aos impactos nele decorrentes. Portanto, há necessidade de informações meteorológicas estatisticamente homogêneas visto que uma série temporal não homogênea pode comprometer a análise e a interpretação desses dados. Assim, este trabalho teve como objetivo estudar metodologias para avaliar a homogeneidade de séries de dados de temperaturas máximas e mínimas no Estado de Minas Gerais. A análise de homogeneidade foi feita por meio de três testes de identificação de pontos de descontinuidade nas séries temporais: Teste de Homogeneidade Normal Padrão (SNHT), teste de Pettitt e teste Buishand. Os testes apresentaram resultados muito similares sendo que a maior parte das séries mensais de temperatura foi considerada homogênea. As heterogeneidades ocorreram na década de 1990, principalmente em torno de 1997.

Climatic data are extremely important in many human activities; they provide much information about the environment and its impacts. So there is a need for weather data information, statistically homogeneous, because heterogeneity can compromise any time series analysis and interpretations of such data. Thus, this work aimed to study methodologies for assessing the homogeneity of data sets of maximum and minimum temperatures in the state of Minas Gerais, Brazil. The analysis of homogeneity was carried out by means of three tests for the identification of points of discontinuity in the series: Standard Normal Homogeneity Test (SNHT), Pettitt test and the Buishand test. The results of the tests were very similar, with most of the monthly series of temperature were considered homogeneous. Heterogeneities occurred in the 1990s, especially around 1997.

RESUMO Objetivou-se, com este trabalho, parametrizar, calibrar e testar o método da Zona Agroecológica (ZAE) para as principais regiões produtoras de cana-de-açúcar do Estado de Minas Gerais. Foram utilizados dados meteorológicos do Instituto Nacional de Meteorologia e da Agência Nacional de Águas e dados de produtividade do Programa de Melhoramento Genético da Cana-de-Açúcar. O método ZAE apresentou bom ajuste, com R2 = 0,89; RMSE = 8,4 t ha-1; MAE = 6,7 t ha-1; MBE = 5,9 t ha-1 e índice de Wilmont (d) = 0,95. Na validação realizada mediante a utilização de uma série temporal de dados de produtividade do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística das safras de 1989/90 a 2007/08, referente à região do Triângulo Mineiro, constatou-se um erro sistemático com tendência de superestimativa da produtividade de aproximadamente 37 t ha-1. Corrigindo-se a tendência de superestimativa o método ZAE apresentou ajuste satisfatório (R2 = 0,55; RMSE = 4,9 t ha-1; MAE = 4,0 t ha-1; MBE = 0,0 t ha-1; índice d = 0,80). Assim, este modelo se apresentou como importante ferramenta para estimar a produtividade da cana-de-açúcar em macroescala no Estado, podendo auxiliar no planejamento da expansão otimizada da atividade na região.

ABSTRACT The objective of this study was to parameterize, calibrate and test the Agroecological Zone (AEZ) method for estimating the yield of sugarcane in the major producing areas of sugarcane in the State of Minas Gerais. Meteorological data from the Instituto Nacional de Meteorologia and the Agência Nacional de Águas, as well as productivity data from Programa de Melhoramento Genético da Cana-de-Açúcar were used. The AEZ method showed good agreement, R2 = 0.89, RMSE = 8.4 t ha-1; MAE = 6.7 t ha-1, MBE = 5.9 t ha-1 and Willmott's coefficient (d) = 0.95. For validation, a series of crop productivity data from the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística from 1989/90 to 2007/08 was used for the Triângulo Mineiro region. A systematic error with a tendency to overestimate the productivity of about 37 t ha-1 was found. After correcting the tendency of overestimating, the AEZ method showed satisfactory agreement (R2 = 0.55, RMSE = 4.9 t ha-1; MAE = 4.0 t ha-1, MBE = 0.0 t ha-1 and d = 0.80). Therefore, the model has revealed to be an important tool for estimating the yield of sugarcane in a large scale in the state, which could be useful to plan the expansion of optimal activity in the region.