Entrevista com prof. Robin Clarke

Estamos inaugurando a sessão de entrevistas com o prof. Robin Clarke. Ele é formado em matemática e estatística em Oxford e Cambridge (graduação e doutorado), com mais de 35 anos de experiência em métodos quantitativos na hidrologia e recursos hídricos. Trabalhou na década de 70 e parte dos 80s no conhecido Institute of Hydrology em Wallingford, Inglaterra, e depois por seis anos como Diretor do Freshwater Biological Association (agora parte do Centre for Ecology and Hydrology, CEH, do UK Natural Environment Research Council). Publicou três livros na área de hidrologia estatística e muitos artigos em revistas científicas. Desde 1989 vem atuado como professor no IPH, intercalando períodos no exterior na NASA, IBM Yorktown Heights e a University of Plymouth, Inglaterra.

Tucci: Einstein dizia que “Deus” não jogava dados, Einstein estava errado ou “Deus” aprendeu?
Clarke: Os desenvolvimentos na física do século passado mostraram que Einstein, como o restante da humanidade, às vezes cometeu erros: um deles ocorreu quando ele disse que Deus não joga dados. Conforme a opinião do Professor Stephen Hawking, numa palestra muito divertida, (http://www.hawking.org.uk/lectures/dice.html) “toda a evidência indica que o Deus é um jogador viciado, que lança um dado sempre que seja possível.” Assim, parece que Deus não aprendeu jogar dados, mas sempre jogava!

Tucci: Na sua opinião quais as maiores contribuições da estatística em hidrologia e recursos hídricos?
Clarke: Acho que a maior contribuição de estatística em hidrologia e recursos hídricos é a quantificação da incerteza de eventos que possam ocorrer no futuro, ou que possam ocorrer em locais onde não existem dados. A teoria de decisão, que é intimamente vinculada à estatística, também apresenta métodos para a tomada de decisão no contexto do planejamento de recursos hídricos, a partir dos conceitos de utilidade e a seleção da decisão que maximiza a utilidade esperada. Um livro muito interessante sobre a quantificação de incerteza (não especialmente na área de recursos hídricos, mas também em muitas outras áreas de ciência e da vida pessoal) é “Understanding Uncertainty” (2006) por D V Lindley. Este autor foi o meu professor de estatística quando estudava na University of Cambridge, e é famoso por introduzir os métodos bayesianos que são extensivamente utilizados tanto em recursos hídricos como em outras áreas de ciência. (Ele era o único professor, na minha experiência, que recebeu uma ovação espontânea dos seus alunos, todos em pé, ao fim da última aula de uma disciplina de estatística.)

Tucci: Com a alteração do uso do solo e as mudanças climáticas o desafio moderno é projetar o futuro com séries não-homogêneas, além de revisar os projetos em funcionamento, Como fazer isto com a Estatística de hoje?
Clarke: Na hidrologia estatística clássica, as freqüências de eventos ocorridos fornecem informações sobre a freqüência dos mesmos no futuro, porque foi razoável supor que os registros hidrológicos de precipitação e de vazão eram “estacionários”, com as medições flutuando em torno de um valor médio constante, e com dispersão que também foi homogênea. Mas na presença de mudanças climáticas, a suposição básica de estacionaridade não é mais apropriada: as freqüências (por exemplo, a freqüência de enchentes e de chuvas intensas) estão mudando, e o nosso conhecimento das causas é limitado demais para prever como as características da vazão e da precipitação mudarão no futuro. Mesmo que, no passado, fosse razoável falar de uma inundação com período de retorno 100 anos, a utilidade da medida de freqüência é muito menor na presença de mudanças climáticas. Ainda é possível utilizar as (três) axiomas da teoria de probabilidade para calcular a probabilidade dos eventos que não ocorreram no passado (por exemplo, o rompimento de uma barragem de grande porte, ou a falha de um sistema de distribuição de água ou de energia). Com tais eventos, a estimativa “freqüentista” não é possível. A obtenção das suas probabilidades é um pouco mais complicada, porque estamos entrando no campo de probabilidades subjetivas. A abordagem mais útil é pela introdução de eventos adicionais que são relacionados ao evento de interesse, e pela aplicação das leis de probabilidade condicional. Isto é muito semelhante ao método utilizado para determinar as coordenadas de um ponto na preparação de um mapa regional (pelo menos antes da invenção de GPS): foi necessário conhecer outros pontos na região, e calcular os ângulos até o ponto de interesse. Assim o local do ponto foi determinado a partir de um processo de triangulação, e o calculo de probabilidades (ou “graus de crença”) é semelhante.
Algumas pessoas opinam que uma probabilidade obtida “subjetivamente” tem valor menor que a probabilidade “freqüentista” baseada no uso de dados. Mas a “objetividade” de uma probabilidade de um evento calculada a partir da sua freqüência de ocorrência no passado também é sujeita a críticas por ser subjetiva. Isto é porque uma freqüência calculada a partir de uma amostra de dados – suposta uma amostra aleatória – é usada como uma estimativa da probabilidade numa população. Mas qual população? Um exemplo da vida quotidiana ocorre quando eu quero comprar seguro de vida; o assessor de seguros pode consultar uma tabela que mostra o número esperado de anos de vida, na população, de uma pessoa da minha idade. Mas qual população? A população de brasileiros? De europeus? De europeus que moram na América do Sul? De europeus que moram no Brasil com o meu padrão de vida? Logo a população consiste de uma pessoa, eu. Assim os conceitos de uma “população” e de uma “amostra aleatória” tirada desta população são muito questionáveis.

Tucci: Com a redução do risco e da incerteza é possível chegar ao determinísmo?
Clarke: Não: veja a palestra do Hawking mencionada acima. Einstein, como o filósofo Laplace do século anterior, acreditava que, dadas as posições e velocidades de todas os partículas no universo, seria possível – teoricamente! – calcular as suas posições e velocidades em qualquer tempo do futuro. Mas agora sabemos que isto nunca é possível (mesmo se existisse um computador suficientemente grande para fazer os cálculos, antes do fim do nosso universo!).

About Prof. PhD Carlos E. M. Tucci

Engenheiro civil, MSc, PhD, professor aposentado do IPH-UFRGS, sócio-fundador da Rhama Consultoria Ambiental. Autor de mais de 300 artigos científicos, livros, capítulos de livros. Experiência de mais de 40 anos na área, com atuação junto a empresas e entidades nacionais e internacionais como: Unesco, Banco Mundial, BID, ANEEL, ANA, Itaipu, entre outros. Premiado em 2011 pela International Association of Hydrological Sciences.

3 Comments

  1. jerson kelman

    Tucci como entrevistador e Clarke como entrevistado discutem com brilho a aplicação da hipótese da estacionariedade.para uso da estatística na avaliação da probabilidade de ocorrência de eventos hidrológicos. Vale a pena ler!

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