Alguns modelos estocásticos sazonais para previsão climática. Estudo de caso: Natal - RN/

Resumo: O objetivo deste trabalho é apresentar um estudo comparativo de modelos de previsões de séries temporais mensais para temperatura média do ar, umidade relativa do ar e precipitação acumulada, com estudo de caso aplicado município de Natal - RN. Para a realização dos ajustes dos modelos de pr...

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Detalhes bibliográficos
Principais autores: Souza, Thiago Rodrigues de., Lucio, Paulo Sérgio., Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
Formato: Monografia UFRN
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Endereço do item:https://app.bczm.ufrn.br/home/#/item/164469
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Descrição
Resumo:Resumo: O objetivo deste trabalho é apresentar um estudo comparativo de modelos de previsões de séries temporais mensais para temperatura média do ar, umidade relativa do ar e precipitação acumulada, com estudo de caso aplicado município de Natal - RN. Para a realização dos ajustes dos modelos de previsões dessas variáveis climatológicas utilizou-se análise univariada de séries temporais através dos métodos de Box-Jenkins e de Holt-Winters. Em todas as séries verificou-se a presença da componente sazonal, com isso, o modelo que melhor se ajustou ao comportamento da temperatura média, umidade relativa do ar e precipitação acumulada foi o SARIMA (1, 1, 1)x(0, 1, 1)12. Devido às dificuldades de previsão, inerentes às séries de precipitação acumulada - devido à pouca continuidade temporal, também foi utilizado o método de regressão múltipla, onde as variáveis regressoras foram as temperaturas da superfície do mar dos oceanos Atlântico e Pacífico. Entretanto, observou-se o efeito de multicolinearidade entre as variáveis regressoras e, com isso, aplicou-se as regressões Ridge e por Componentes Principais. Os dados mensais de temperatura média do ar, umidade relativa do ar e precipitação acumulada foram disponibilizados pelo Instituto Nacional de Meteorologia - INMET da estação climatológica de Natal - RN, enquanto os dados de temperatura superfície do mar foram obtidos pelo National Center for Environmental Prediction (NCEP).