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Este capítulo apresenta os principais resultados de um estudo de detecção de tendências de índices de extremos de vazão em 855 estações fluviométricas espalhadas pelo território brasileiro. Esta atividade foi realizada no âmbito doprojeto de pesquisa intituladoIMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS EM EXTREMOS HIDROLÓGICOS (SECAS E CHEIAS), financiado pelas CAPES e Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico por meio doEdital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015,que contou com a participação da Universidade Federal do Ceará, Universidade de Brasília e Universidade Federal de Campina Grande. Este capítulo faz parte do livro abaixo, Souza Filho, Francisco de Assis, Reis Jr, Dirceu Silveira, & Galvão, Carlos de Oliveira. (2022). SECAS E CHEIAS: Modelagem e Adaptação aos extremos hidrológicos no contexto da variabilidade e mudança do clima. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6569311. Organizadores Francisco de Assis de Souza Filho (UFC) Carlos de Oliveira Galvão (UFCG) Dirceu Silveira Reis Junior (UnB) Revisores Daniel Antônio Camelo Cid (UFC) Maycon Breno Macena da Silva (UFCG) Apresentação As mudanças climáticas têm nos recursos hídricos uma de suas dimensões mais relevantes. Os impactos das mudanças climáticas nos extremos hidrológicos (secas e cheias) podem impor aumento significativo da vulnerabilidade das populações humanas e do desenvolvimento social. Avaliar os riscos de aumento da frequência destes eventos e as severidades dos mesmos é passo inicial e necessário para a proposição de estratégias de adaptação que possibilitem maior resiliência da sociedade à variabilidade e mudança climática. Objetivando construir análise deste processo e propostas de mitigação, a Universidade Federal do Ceará (UFC), a Universidade de Brasília (UnB) e a Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) decidiram constituir uma rede de colaboração com outras instituições internacionais e submeter proposta para o Edital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015 CAPES-ANA. A proposta intitulada “Impactos das Mudanças Climáticas em Extremos Hidrológicos (Secas e Cheias)” recebeu financiamento deste edital e os resultados do trabalho de pesquisa financiados por este projeto constituem os capítulos do presente livro. Os grupos de pesquisa da UFCG, UFC e UnB possuem colaboração anterior a este projeto, notadamente na Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças Climáticas Globais – REDE CLIMA, e as atividades desenvolvidas neste projeto podem ser consideradas no contexto desta rede de colaboração. As pesquisas foram desenvolvidas nos Programas de Pós-Graduação em Engenharia Civil (Recursos Hídricos) da Universidade Federal do Ceará, em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos da Universidade de Brasília, em Engenharia Civil e Ambiental, em Gestão e Regulaçã o de Recursos Hídricos, e em Sistemas Agroindustriais, da Universidade Federal de Campina Grande. Alunos de graduação também foram envolvidos no projeto. Diversos pesquisadores deste projeto tiveram bolsas financiadas pelo CNPq, pela CAPES e pela Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FUNCAP), a quem agradecemos. O presente livro é dividido em três partes: (i) modelos climáticos e detecção de mudanças; (ii) impactos das mudanças climáticas e (iii) estratégias de adaptação à mudança climática.

Devido ao distanciamento social adotado em todo o mundo, a fim de amenizar os efeitos da pandemia da COVID-19, houve a necessidade de adequação do modo de vida de todas as pessoas, inclusive nas instituições de ensino, sejam da educação básica ou do ensino superior. Nesse sentido, esta pesquisa tem por objetivo investigar as concepções de professores universitários sobre as atividades experimentais e as dificuldades enfrentadas por eles para o seu desenvolvimento durante o Ensino Remoto Emergencial (ERE). Para tanto, durante os meses de maio a julho de 2020, foram elaborados dois questionários on-line, que abordaram questões relacionadas às atividades experimentais e ao ERE, e encaminhados aos professores responsáveis por ministrar disciplinas experimentais do curso de Química de uma universidade mineira. Através dos resultados, evidenciou-se que a maioria dos professores apontaram concepções muito simplistas sobre as atividades experimentais, ainda centradas na manipulação de vidrarias e comprovação de teorias. Ainda, eles mencionaram que as maiores dificuldades enfrentadas no ERE são o acesso restrito à internet, a alta demanda de atividades nesse período e a dificuldade que os estudantes apresentaram em desenvolver a autonomia no processo de ensino e aprendizagem.

Este capítulo discute como a realização simultânea de múltiplos testes de hipóteses para detectar tendência em séries hidrometeorológicos obtidas em diversas estações de monitoramento numa dada região de interesse pode resultar num número elevado de falsos positivos, caso essa questão não seja adequadamente tratada. Para que se obtenha resultados de detecção que respeitem o nível de significância a nível regional, sugere-se o uso do False Discovery Rate (FDR), um tipo de controle do Erro Tipo Imuito utilizado nas áreas de epidemiologia e genética. O capítulo procura explicar a relação entre a multiplicidade de testes de hipóteses e a tendência de se obter falsos positivos em número mais elevado do que se esperaria com base no nível de significância adotado em cada teste individualmente, fornece uma breve descrição do desenvolvimento históricodessas técnicas de controle, e finalmente emprega a técnica sugerida baseada no FDRnum estudo de detecção de tendência em extremos de precipitação na bacia do Rio São Francisco, no Brasil. Essa atividade de pesquisa foi realizada no âmbito doprojeto de pesquisa entituladoIMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS EM EXTREMOS HIDROLÓGICOS (SECAS E CHEIAS), financiado pelas CAPES e Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico por meio doEdital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015,que contou com a participação da Universidade Federal do Ceará, Universidade de Brasília e Universidade Federal de Campina Grande. Este capítulo faz parte do livro abaixo, Souza Filho, Francisco de Assis, Reis Jr, Dirceu Silveira, & Galvão, Carlos de Oliveira. (2022). SECAS E CHEIAS: Modelagem e Adaptação aos extremos hidrológicos no contexto da variabilidade e mudança do clima. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6569311. Organizadores Francisco de Assis de Souza Filho (UFC) Carlos de Oliveira Galvão (UFCG) Dirceu Silveira Reis Junior (UnB) Revisores Daniel Antônio Camelo Cid (UFC) Maycon Breno Macena da Silva (UFCG) Apresentação As mudanças climáticas têm nos recursos hídricos uma de suas dimensões mais relevantes. Os impactos das mudanças climáticas nos extremos hidrológicos (secas e cheias) podem impor aumento significativo da vulnerabilidade das populações humanas e do desenvolvimento social. Avaliar os riscos de aumento da frequência destes eventos e as severidades dos mesmos é passo inicial e necessário para a proposição de estratégias de adaptação que possibilitem maior resiliência da sociedade à variabilidade e mudança climática. Objetivando construir análise deste processo e propostas de mitigação, a Universidade Federal do Ceará (UFC), a Universidade de Brasília (UnB) e a Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) decidiram constituir uma rede de colaboração com outras instituições internacionais e submeter proposta para o Edital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015 CAPES-ANA. A proposta intitulada “Impactos das Mudanças Climáticas em Extremos Hidrológicos (Secas e Cheias)” recebeu financiamento deste edital e os resultados do trabalho de pesquisa financiados por este projeto constituem os capítulos do presente livro. Os grupos de pesquisa da UFCG, UFC e UnB possuem colaboração anterior a este projeto, notadamente na Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças Climáticas Globais – REDE CLIMA, e as atividades desenvolvidas neste projeto podem ser consideradas no contexto desta rede de colaboração. As pesquisas foram desenvolvidas nos Programas de Pós-Graduação em Engenharia Civil (Recursos Hídricos) da Universidade Federal do Ceará, em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos da Universidade de Brasília, em Engenharia Civil e Ambiental, em Gestão e Regulaçã o de Recursos Hídricos, e em Sistemas Agroindustriais, da Universidade Federal de Campina Grande. Alunos de graduação também foram envolvidos no projeto. Diversos pesquisadores deste projeto tiveram bolsas financiadas pelo CNPq, pela CAPES e pela Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FUNCAP), a quem agradecemos. O presente livro é dividido em três partes: (i) modelos climáticos e detecção de mudanças; (ii) impactos das mudanças climáticas e (iii) estratégias de adaptação à mudança climática.

Este capítulo apresenta os principais resultados de um estudo de detecção de tendências de índices de extremos de precipitação em mais de 2450 estações pluviométricas espalhadas pelo território brasileiro. Esta atividade foi realizada no âmbito doprojeto de pesquisa intituladoIMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS EM EXTREMOS HIDROLÓGICOS (SECAS E CHEIAS), financiado pelas CAPES e Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico por meio doEdital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015, que contou com a participação da Universidade Federal do Ceará, Universidade de Brasília e Universidade Federal de Campina Grande. Este capítulo faz parte do livro abaixo, Souza Filho, Francisco de Assis, Reis Jr, Dirceu Silveira, & Galvão, Carlos de Oliveira. (2022). SECAS E CHEIAS: Modelagem e Adaptação aos extremos hidrológicos no contexto da variabilidade e mudança do clima. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6569311. Organizadores Francisco de Assis de Souza Filho (UFC) Carlos de Oliveira Galvão (UFCG) Dirceu Silveira Reis Junior (UnB) Revisores Daniel Antônio Camelo Cid (UFC) Maycon Breno Macena da Silva (UFCG) Apresentação As mudanças climáticas têm nos recursos hídricos uma de suas dimensões mais relevantes. Os impactos das mudanças climáticas nos extremos hidrológicos (secas e cheias) podem impor aumento significativo da vulnerabilidade das populações humanas e do desenvolvimento social. Avaliar os riscos de aumento da frequência destes eventos e as severidades dos mesmos é passo inicial e necessário para a proposição de estratégias de adaptação que possibilitem maior resiliência da sociedade à variabilidade e mudança climática. Objetivando construir análise deste processo e propostas de mitigação, a Universidade Federal do Ceará (UFC), a Universidade de Brasília (UnB) e a Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) decidiram constituir uma rede de colaboração com outras instituições internacionais e submeter proposta para o Edital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015 CAPES-ANA. A proposta intitulada “Impactos das Mudanças Climáticas em Extremos Hidrológicos (Secas e Cheias)” recebeu financiamento deste edital e os resultados do trabalho de pesquisa financiados por este projeto constituem os capítulos do presente livro. Os grupos de pesquisa da UFCG, UFC e UnB possuem colaboração anterior a este projeto, notadamente na Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças Climáticas Globais – REDE CLIMA, e as atividades desenvolvidas neste projeto podem ser consideradas no contexto desta rede de colaboração. As pesquisas foram desenvolvidas nos Programas de Pós-Graduação em Engenharia Civil (Recursos Hídricos) da Universidade Federal do Ceará, em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos da Universidade de Brasília, em Engenharia Civil e Ambiental, em Gestão e Regulaçã o de Recursos Hídricos, e em Sistemas Agroindustriais, da Universidade Federal de Campina Grande. Alunos de graduação também foram envolvidos no projeto. Diversos pesquisadores deste projeto tiveram bolsas financiadas pelo CNPq, pela CAPES e pela Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FUNCAP), a quem agradecemos. O presente livro é dividido em três partes: (i) modelos climáticos e detecção de mudanças; (ii) impactos das mudanças climáticas e (iii) estratégias de adaptação à mudança climática.

Este capítulo apresenta dois novos elementos que estão em jogo quando se utiliza testes de hipóteses em estudos de detecção de tendência: estimar erroneamente o sinal da estimativa da tendência, chamado de erro tipo S (Sinal), e o viés relativo na estimativa da magnitude da tendência. A probabilidade de se cometer um erro do tipo S e o grau de viés da magnitude da mudança dependem fortemente do poder estatísticodo teste de hipótese, que por sua vez depende do tamanho da amostra, do grau de variabilidade da série, do valor real da mudança, e do grau de assimetria da distriubuição de probabilidades. Este capítulo quantifica a relação entre esses dois elementos, probabilidade de se cometer o erro tio S e a magintude do viés da estimativa da magnitude da tendência para diferentes situações hidrológicoas utilizando simulação Monte Carlo. Os resultados mostram que em situações de baixo poder, relativamente usual em séries hidrológicas, a probabilidade de estimar uma tendência com sinal trocado não é desprezível, o que pode distorcer sobremaneira a interpretação do que acontece na região, enquato que o viés relativo da magnitude da tendência pode ser bastante elevado. Essa atividade de pesquisa foi realizada no âmbito doprojeto de pesquisa entituladoIMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS EM EXTREMOS HIDROLÓGICOS (SECAS E CHEIAS), financiado pelas CAPES e Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico por meio doEdital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015,que contou com a participação da Universidade Federal do Ceará, Universidade de Brasília e Universidade Federal de Campina Grande. Este capítulo faz parte do livro abaixo, Souza Filho, Francisco de Assis, Reis Jr, Dirceu Silveira, & Galvão, Carlos de Oliveira. (2022). SECAS E CHEIAS: Modelagem e Adaptação aos extremos hidrológicos no contexto da variabilidade e mudança do clima. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6569311. Organizadores Francisco de Assis de Souza Filho (UFC) Carlos de Oliveira Galvão (UFCG) Dirceu Silveira Reis Junior (UnB) Revisores Daniel Antônio Camelo Cid (UFC) Maycon Breno Macena da Silva (UFCG) Apresentação As mudanças climáticas têm nos recursos hídricos uma de suas dimensões mais relevantes. Os impactos das mudanças climáticas nos extremos hidrológicos (secas e cheias) podem impor aumento significativo da vulnerabilidade das populações humanas e do desenvolvimento social. Avaliar os riscos de aumento da frequência destes eventos e as severidades dos mesmos é passo inicial e necessário para a proposição de estratégias de adaptação que possibilitem maior resiliência da sociedade à variabilidade e mudança climática. Objetivando construir análise deste processo e propostas de mitigação, a Universidade Federal do Ceará (UFC), a Universidade de Brasília (UnB) e a Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) decidiram constituir uma rede de colaboração com outras instituições internacionais e submeter proposta para o Edital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015 CAPES-ANA. A proposta intitulada “Impactos das Mudanças Climáticas em Extremos Hidrológicos (Secas e Cheias)” recebeu financiamento deste edital e os resultados do trabalho de pesquisa financiados por este projeto constituem os capítulos do presente livro. Os grupos de pesquisa da UFCG, UFC e UnB possuem colaboração anterior a este projeto, notadamente na Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças Climáticas Globais – REDE CLIMA, e as atividades desenvolvidas neste projeto podem ser consideradas no contexto desta rede de colaboração. As pesquisas foram desenvolvidas nos Programas de Pós-Graduação em Engenharia Civil (Recursos Hídricos) da Universidade Federal do Ceará, em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos da Universidade de Brasília, em Engenharia Civil e Ambiental, em Gestão e Regulaçã o de Recursos Hídricos, e em Sistemas Agroindustriais, da Universidade Federal de Campina Grande. Alunos de graduação também foram envolvidos no projeto. Diversos pesquisadores deste projeto tiveram bolsas financiadas pelo CNPq, pela CAPES e pela Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FUNCAP), a quem agradecemos. O presente livro é dividido em três partes: (i) modelos climáticos e detecção de mudanças; (ii) impactos das mudanças climáticas e (iii) estratégias de adaptação à mudança climática. &nbsp

In this paper we discuss some of the key properties of sum-free subsets of abelian groups. Our discussion has been designed with a broader readership in mind, and is hence not overly technical. We consider answers to questions like: how many sum-free subsets are there in a given abelian group $G$? what are its sum-free subsets of maximum cardinality? what is the maximum cardinality of these sum-free subsets? what does a typical sum-free subset of $G$ looks like? among others.

System-on-Chip such as the Zynq UltraScale+ combine multi-core processors (PS), programmable logic (PL) and peripherals in a single device. For space applications, these devices offer the possibility for unprecedented functional integration and performance in a smaller form factor. Challenges arise in mixed-critical use-cases such as onboard computers with payload integration where the dependability of critical functions can not be compromised by adjacent functions. To improve the adoption of the MPSoC technology in space, avionics developers should consider providing a baseline design framework with native functionality and the possibility for users to further exploit other MPSoC resources. For both, a safe level of dependability shall be guaranteed, which can be balanced with performance according to the use-case. One possible solution is to exploit native MPSoC isolation and fault detection features. This is often not sufficient, especially when use-cases require data to be shared across domains with different criticality levels which may lead to failure propagation. EVOLEO and AIRBUS, in the frame of the ESA GSTP project CHICS, are developing an ADHA compatible radiation tolerant 3U computer, based on the Zynq Ultrascale+ for mixed criticality space applications. The solution considers a clear separation between platform and payload functions within the MPSoC. It is oriented towards parallel but independent developments for platform and payload functions, which are often the responsibility of different entities. The platform side includes lockstep ARM R5 cores and peripherals such as DDR4, SpaceWire router, CAN and UART. The solution offers IP cores, drivers, handlers and software to command and control these peripherals. The payload side considers four ARM A53 cores with XEN Hypervisor and cache coloring, high speed serial transceivers, and dedicated DDR4 and PL resources. These elements are connected via a generic AXI infrastructure. Multiple user applications (SW or logic based) can be easily integrated. Both criticality sides are connected via a bespoke “secure data exchange unit” in the PL. Besides the data exchange, this unit supports an “exchange monitor” for fault detection and isolation with the goal of avoiding fault propagation between criticality levels. The complexity of this exchange monitor is scalable to user needs and available FPGA resources. It can range from ECC, contextual aware limit-type checks up to machine learning algorithms. All alarms are collected and managed by a configurable FDIR function running on the secure side. The consortium explores this concept in a scenario with a SAVOIR OBC on the secure side and GNSS, star tracker on the user side. Position, velocity and time (PVT) are shared to an AOCS application running on the secure side. The exchange monitor detects any out-of-range PVT values before these are fed into the AOCS algorithms. Recurrence oriented HW/SW frameworks are a key enabler to explore the functional integration capabilities of state-of-the-art SoC. These have the possibility of simplifying payload integration into avionics systems, reducing overall costs. Fault detection and isolation may be handled by this infrastructure, providing baseline levels of dependability with upper dependability levels still limited by the device itself.

Density-based clustering is the task of discovering high-density regions of entities (clusters) that are separated from each other by contiguous regions of low-density. DBSCAN is, arguably, the most popular density-based clustering algorithm. However, its cluster recovery capabilities depend on the combination of the two parameters. In this paper we present a new density-based clustering algorithm which uses reverse nearest neighbour (RNN) and has a single parameter. We also show that it is possible to estimate a good value for this parameter using a clustering validity index. The RNN queries enable our algorithm to estimate densities taking more than a single entity into account, and to recover clusters that are not well-separated or have different densities. Our experiments on synthetic and real-world data sets show our proposed algorithm outperforms DBSCAN and its recent variant ISDBSCAN., Accepted in: Computing Conference 2019 in London, UK. http://saiconference.com/Computing

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2018. Os efeitos da alteração na frequência e intensidade de eventos hidrológicos extremos (cheias e secas) têm motivado a realização de estudos de detecção de tendências para subsidiar o processo de gestão dos recursos hídricos. Diversos fatores influenciam a capacidade de detecção de tendências verdadeiras, tais como a presença de autocorrelação temporal, a questão da multiplicidade de testes em análises regionais, e o fato de que o poder do teste empregado na análise e o grau de tendenciosidade na estimativa da magnitude da tendência dependem de características da série histórica (tamanho, graus de variabilidade e assimetria, distribuição geradora, e magnitude real de tendência). A falta de conhecimento sobre como tais fatores afetam a análise de detecção resulta em equívocos na identificação de estacionariedade. Este trabalho é dividido em três partes. Na primeira parte, procura-se avaliar, com base em estudos de Simulação Monte Carlo, como o tamanho da série histórica (n), magnitude da tendência (b), o coeficiente de variação (Cv) e o coeficiente de assimetria da série histórica, este último função do parâmetro de forma (k) da distribuição Generalizada de Valores Extremos (GEV), influenciam, numa análise local, o poder do teste Mann- Kendall (MK), a probabilidade de se obter uma estimativa da magnitude da tendência com sinal oposto ao real (erro tipo S) empregando o estimador sugerido por Sen (1968) e o grau de tendenciosidade dessa estimativa (erro tipo M). A segunda parte, também baseada em Simulação Monte Carlo, foca na questão da análise regional de tendência, procurando avaliar o desempenho de metodologias baseadas no conceito do False Discovery Rate (FDR), sugeridas na literatura (Benjamini e Hockberg, 1995, 200) para amenizar o problema da multiplicidade de testes de hipóteses, que tendem a resultar em número exagerado de resultados falso positivos. A terceira parte do trabalho ilustra o uso de tais metodologias num estudo de detecção de tendências monotônicas em extremos de variáveis hidrometeorológicas na bacia do Rio São Francisco. Os resultados da primeira parte permitiram mapear o poder do teste MK para diferentes combinações de n, Cv, κ e b para séries de extremos do tipo GEV, possibilitando um melhor entendimento da probabilidade de se identificar uma estação com tendência quando de fato a tendência está presente. Por exemplo, uma série com 30 anos, Cv = 1, k = -0,3 e tendência relativa anual de 2%, a probabilidade do teste MK identificar essa tendência é de apenas 0,45. Se essa mesma série tivesse um comprimento de 50 anos, a probabilidade de detecção aumentaria para 0,90. Esses mesmos resultados sugerem que a probabilidade de se estimar uma tendência com o sinal oposto ao real, quando a estação é declarada significativa, depende do poder do teste e pode assumir valores superiores a 5%, podendo chegar a até mesmo 40% para poder do teste inferior a 10%. Verificou-se também que existe uma tendência de superestimação da magnitude das tendências, e que o valor estimado, em média, pode ser 1,5 vezes maior que o valor real quando o poder do teste é igual a 0,40, podendo ainda ser até 5 vezes maior do que o valor real, em média, quando o poder do teste é igual a 0,05. Em relação à análise regional, os resultados mostram que o teste MK aplicado de forma independente em cada estação resulta em um número elevado de falsos positivos, muito além do que seria razoável. Por exemplo, numa série com n = 40 anos, relação b/Cv = 0,02, e k = -0,3, a proporção de falsos negativos chega a 39%, enquanto que os métodos baseados no FDR resultam em proporções menores do que 4%. Essa diferença possui um custo, já que o MK empregado de forma independente consegue identificar corretamente 92% das estações com tendência, enquanto os métodos baseados no FDR atingem um pouco mais de 50%. Na análise da bacia do Rio São Francisco, verificou-se um elevado número de estações com tendências decrescentes nas séries de vazões mínimas, com uma proporção de aproximadamente 50%. Na maioria dessas estações, a magnitude da tendência ultrapassa a taxa de 10% por década. Esses resultados foram obtidos com o emprego da técnica de Trend-Free Pre-Whitening (TFPW) para lidar com a autocorrelação temporal e com o uso dos métodos baseados no conceito de FDR para manter a proporção de falsos positivos menor do que 5%. The effects of a change in the frequency and intensity of hydrologic events (floods and droughts) have motivated trend detection studies to support water resources management planning. Several factors influence the ability to detect true trends, such as the presence of temporal autocorrelation, the question of multiplicity of tests in regional analyses, and the fact that the utility of the test used in the analysis and the degree of bias in the estimation of the magnitude of the trend depend on characteristics of the historical series (size, degrees of variability and asymmetry, chosen distribution, and actual magnitude of the trend). The lack of knowledge about how these factors affect the detection analysis leads to errors in the identification of stationarity. This work is divided into three parts. In the first part, an evaluation of trends is completed based on Monte Carlo simulation studies, which vary the size of the historical series (n); the magnitude of the trend (b); the coefficient of variance (Cv) and the coefficient of asymmetry of the historical series; the form of the function (k) of the distribution of Generalized Extreme Values (GEV); local influence of the power of the Mann-Kendall (MK) test; the probability of obtaining an estimate of the magnitude of the trend with an opposite sign of the actual (error type S) employing the estimator suggested by Sen (1968); and the degree of bias of this estimate (type M error). The second part of this work is also based on Monte Carlo simulations, which focus on the issue of regional trend analysis, seeking to analyze the performance of methodologies based on the concept of False Discovery Rate (FDR), suggested in the literature (Benjamini and Hockberg, 1995, 200) to mitigate the problem of multiplicity of hypothesis tests, which tend to result in higher numbers of false positives. The third part of the work illustrates the use of these methodologies in a case study to detect monotonic tendencies in extreme hydrometeorological variables in the São Francisco River basin. The results of the first part allowed mapping of the power of the MK test to different combinations of n, Cv, κ and b for extreme series of GEV, enabling a better understanding of the likelihood of identifying a season with a tendency when a true trend it is present. For example, a series with 30 years, Cv = 1, k = -0.3 and an annual relative trend of 2%, the likelihood of the MK test identifying this trend is only 0.45. If this same series had a length of 50 years, the likelihood of detection would increase to 0.90. These same results suggest that the likelihood of estimating a trend with the opposite sign of the true trend (when the station is determined to be significant) depends on the power of the test and can assume values greater than 5%, and can reach 40% for test powers less than 10%. It was also verified that there is a tendency of overestimation of the magnitude of the trends, and that the estimate value (on average) can be 1.5 times greater than the actual value when the test power is equal to 0.40, and can still be up to 5 times great than the actual value (on average) when the power of the test is equal to 0.05. In relation to the regional analysis, the results show that the MK test applied independently at each station results in a high number of false positives, far beyond what would be reasonable. For example, in a series with n = 40 years, ratio of b/Cv = 0.02, and k = -0.3, the proportion of false negatives reaches 39%, while FDR-based methods result in proportions less than 4%. This difference has a cost, since MK employed independently manages to correctly identify 92% of the seasonal trends, while the FDR-based methods reach a litter over 50%. In the analysis of the São Francisco River basin, a large number of stations with declining trends in the minimum flow series were verified, with a ratio of approximately 50%. In most of these stations, the magnitude of the trend exceeds the rate of 10% per decade. These results were obtained with the use of the Trend-Free Pre-Whitening (TFPR) technique to deal with temporal autocorrelation and using methods based on the concept of FDR to maintain the proportion of false positives to less than 5%.

In this paper we fully describe a novel clustering method for malware, from the transformation of data into a manipulable standardised data matrix, finding the number of clusters until the clustering itself including visualisation of the high-dimensional data. Our clustering method deals well with categorical data and clusters the behavioural data of 17,000 websites, acquired with Capture-HPC, in less than 2 minutes.