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FFTSint: A tool for recurrence analysis of peaks in the spectral analysis of daily hydrologic series
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This article discusses methodologies for describing fluctuations in flow and in flood levels of aquatic ecosystems. It discusses the role of how significant a recurrence must be for a process to have adaptive value. The available methods for testing periodicities are discussed, together with the limitations where it is assumed that time series are reversible, as in applications of traditional methods for significance testing of peaks. As time series of flows and water levels are irreversible, an alternative method is proposed for testing the significance of periodogram peaks, based on probabilities obtained by generating synthetic series. Given these probabilities, significant frequencies can be identified by filtering and the original series can be reconstructed by means of the inverse Fourier transform. In this process the proportion of total variance remaining in the filtered series can be adjusted, thus simulating signal amplification. The program FFTSint is presented which uses the methodology for generating significant hydrologic series filtered for different levels of significance (α) and for different levels of signal amplification. The methodology was tested using a flow series from the gauging station at Rosário do Sul, on the Rio Santa Maria, Rio Grande do Sul, Brazil.
Este artigo discute metodologias para descrever flutuações em vazões e cotas de ecossistemas aquáticos. Discute o papel que recorrências significativas devem ter para o processo ter valor adaptativo. Os métodos disponíveis para testar periodicidades são discutidos, assim como as limitações devidas ao pressuposto de reversibilidade das séries temporais, como ocorre nos métodos tradicionais para teste de significância de picos. Como as séries temporais de vazões e cotas de inundação são irreversíveis, é proposto um método alternativo para testar a significância de picos no periodograma, baseado em probabilidades obtidas por geração de séries sintéticas. Dadas estas probabilidades, frequências significativas podem ser identificadas por filtragem e a série original pode ser reconstruída por meio da transformação inversa de Fourier. Neste processo, a proporção da variância total remanescente na série filtrada pode ser ajustada, simulando uma amplificação de sinal. O programa FFTSint é apresentado. Este usa a metodologia para gerar séries hidrológicas filtradas significantes para diferentes níveis de significância (α) e para diferentes níveis de amplificação do sinal. A metodologia foi testada usando uma série de vazões da estação fluviométrica Rosário do Sul, no rio Santa Maria, Rio Grande do Sul, Brasil.
Este artigo discute metodologias para descrever flutuações em vazões e cotas de ecossistemas aquáticos. Discute o papel que recorrências significativas devem ter para o processo ter valor adaptativo. Os métodos disponíveis para testar periodicidades são discutidos, assim como as limitações devidas ao pressuposto de reversibilidade das séries temporais, como ocorre nos métodos tradicionais para teste de significância de picos. Como as séries temporais de vazões e cotas de inundação são irreversíveis, é proposto um método alternativo para testar a significância de picos no periodograma, baseado em probabilidades obtidas por geração de séries sintéticas. Dadas estas probabilidades, frequências significativas podem ser identificadas por filtragem e a série original pode ser reconstruída por meio da transformação inversa de Fourier. Neste processo, a proporção da variância total remanescente na série filtrada pode ser ajustada, simulando uma amplificação de sinal. O programa FFTSint é apresentado. Este usa a metodologia para gerar séries hidrológicas filtradas significantes para diferentes níveis de significância (α) e para diferentes níveis de amplificação do sinal. A metodologia foi testada usando uma série de vazões da estação fluviométrica Rosário do Sul, no rio Santa Maria, Rio Grande do Sul, Brasil.
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CRUZ, R. C. et. al. FFTSint: A tool for recurrence analysis of peaks in the spectral analysis of daily hydrologic series. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 33, n. 4, p. 426-444, jan. 2016.
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