ESTIMAÇÃO DA VAZÃO DO RIO ACRE ATRAVÉS DE MODELOS DE SÉRIES TEMPORAIS ARIMA(P,Q)

NAYARA DE SOUZA MOREIRA; Raimundo Nonato Castro da Silva

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Título do Trabalho

ESTIMAÇÃO DA VAZÃO DO RIO ACRE ATRAVÉS DE MODELOS DE SÉRIES TEMPORAIS ARIMA(P,Q)

Autores

NAYARA DE SOUZA MOREIRA
Raimundo Nonato Castro da Silva

Modalidade

Comunicação Oral

Área temática

Engenharia Ambiental e Sanitária

Data de Publicação

16/05/2016

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

www.even3.com.br/Anais/viimostradevry/30357-ESTIMACAO-DA-VAZAO-DO-RIO-ACRE-ATRAVES-DE-MODELOS-DE-SERIES-TEMPORAIS-ARIMA(PQ)

ISSN

2238-2208

Palavras-Chave

vazão, series temporais, modelos

Resumo

Os fenômenos hidrológicos são de difícil modelagem devido a sua: intensidade, variabilidade temporal e espacial, uma vez que esses fatores determinam o armazenamento e o transporte da água. Estimar a de um rio de acordo com Genzet al.(2008) é de suma importância para os períodos de seca/cheia, onde a precipitação da água possui uma menor/maior intensidade o que pode acarretar problemas relacionados ao abastecimento de água urbano e de pequenas centrais hidrelétricas. No presente trabalho foi feita uma análise de séries temporais, através da vazão média do Rio Acre, para tanto foram coletadas 510 medidas de vazão durante o período de janeiro de 2012 até junho de 2015 obtidas no site HdiroWeb(2016), para se estimar modelos de series temporais é necessário que se tenha um grande número de observações, por essa razão escolheu-se esse período. Os modelos de series temporais são do tipo estocásticos, ou seja, as observações x_(t-1) ex_tsão correlacionados, por essa razão os modelos clássicos de regressão não podem serem utilizados, e como o tempo tem influência nas observações, dessa forma foi proposto utilizar os modelos de series temporais do tipo ARIMA (autorregressivo integrado de médias móveis), uma vez que o mesmo mostrou um bom ajuste a trabalhos recentes, como os de Benetti et al (2003) e TUCCI (2001). Para a análise do modelo num primeiro instante foi feita uma análise gráfica com o intuito de verificar a estacionariedade da mesma,sendo observados indícios da não estacionariedade, pois os modelos ARIMA, pressupõem que as series sejam estacionarias, caso não sejam, deve-se torna-las estacionaria de alguma maneira. O passo seguinte foi testar a estacionariedade da série de acordo com Box e Cox (1964) o teste mais adequado é o de Dick Fuller, onde mesmo mostrou que a serie não era estacionaria em primeira ordem, por tanto foi necessário utilizar a primeira diferença sendo feito a análise gráfica e testado o modelo, onde sendo verificada a estacionariedade da vazão em segunda ordem. Como a série é estacionaria, o passo seguinte foi selecionar o melhor modelo das classes SARIMA, ou seja, modelos ARIMA que consideram a característica sazonal da série. O critério utilizado para selecionar o melhor modelo foi o de menor AIC (Critério de Informação de Akaike).Tendo sido selecionado o modelo ARIMA(2,0,2), que mostram um bom ajuste aos dados. Por fim o modelo ajustado foi: y_t= -0.1043+ 10.7430x_t, como o modelo ajustado, foram feitas simulações de Monte Carlo, com a geração dos dados originais para testar a qualidade do ajuste do modelo, onde o mesmo mostrou um bom desempenho.

Título do Evento: VII Mostra de Pesquisa em Ciência e Tecnologia DeVry Brasil
Cidade do Evento: Fortaleza
Título dos Anais do Evento: Anais da VII Mostra de Pesquisa em Ciência e Tecnologia DeVry Brasil
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital
DOI: Obter o DOI

Como citar

MOREIRA, NAYARA DE SOUZA; SILVA, Raimundo Nonato Castro da. ESTIMAÇÃO DA VAZÃO DO RIO ACRE ATRAVÉS DE MODELOS DE SÉRIES TEMPORAIS ARIMA(P,Q).. In: Anais da VII Mostra de Pesquisa em Ciência e Tecnologia DeVry Brasil. Anais... BELÉM, CARUARU, FORTALEZA, JOÃO PESSOA, MANAUS, RECIFE, SALVADOR, SÃO LUÍS, SÃO PAULO, TERESINA: DEVRY BRASIL, 2016. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/viimostradevry/30357-ESTIMACAO-DA-VAZAO-DO-RIO-ACRE-ATRAVES-DE-MODELOS-DE-SERIES-TEMPORAIS-ARIMA(PQ). Acesso em: 16/04/2024