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文章基本信息

  • 标题:Aplicação da metodologia Box & Jenkins em dados de precipitação na região do sertão do estado de Pernambuco – Brasil
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  • 作者:Rosendo Chagas de Albuquerque ; Ricardo Alves de Olinda ; Ana Luiza Xavier Cunha
  • 期刊名称:Revista Geama
  • 电子版ISSN:2447-0740
  • 出版年度:2020
  • 卷号:6
  • 期号:1
  • 页码:25-30
  • 出版社:Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • 摘要:As mudanças climáticas têm chamado a atenção de muitos pesquisadores nos últimos anos. Sendo o estudo do comportamento da precipitação pluvial de suma importância para o planejamento de várias atividades econômicas, podendo ser realizado por meio de modelos de séries temporais. Assim, objetivou-se com este estudo, identificar padrões de comportamentos, usando a metodologia de Box & Jenkins, aos totais mensais de precipitação das cidades de Arcoverde, Ouricuri e Petrolina, descrevendo o comportamento da série por meio de seu modelo de decomposição, verificando a existência dos componentes de sazonalidade e de tendência para cada cidade estudada, e encontrar o modelo que melhor representa seu caráter preditivo. Os dados foram obtidos na estação meteorológica digital, Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP), registradas no período de 1970 a 2017. No primeiro momento verificaram-se os gráficos da série histórica, no qual permite uma ideia do comportamento da série, esse comprovado através de testes estatísticos na seleção dos modelos o qual é importante fixar os critérios de seleção adotados ao longo desta etapa e por ultimo realizou-se a previsão da série. Com base nos resultados obtidos foi possível concluir que a precipitação teve um comportamento similar nas três cidades, em que os meses entre março e junho são chuvosos e entre julho e fevereiro são meses mais secos e os modelos ARMA (3,3), SARIMA (3,2)(1,1) e SARIMA (2,3)(1,1), são os que apresentaram melhores propriedades estatísticas para prever a precipitação pluviométrica nas cidades de Arcoverde, Oricuri e Petrolina, respectivamente.
  • 关键词:temporary series;model ARIMA;forecast;rainfall index;trend
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