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Revista Brasileira de Recursos Hídricos
Brazilian Journal of Water Resources
ISSN 2318-0331
Revista Brasileira de Recursos Hídricos
Brazilian Journal of Water Resources
ISSN 2318-0331
VOLUME. 13 - Nº. 2 - ABR/JUN - 2008
ARTIGO
Modelagem de Séries Temporais Sazonais na Presença de Ooutliers Estudo de Caso da Vazão Máxima Mensal do Rio Jucu, ES, Brasil
Resumo:
Na maioria dos estudos de séries temporais de dados hidrológicos, a informação da existência de observações
atípicas (outliers) não é considerada como parte integrante da modelagem dos dados. A consideração dos dados atípicos nos
processos de modelagem estocástica tem como objetivo melhorar a eficiência do modelo ajustado e proporcionar uma maior
confiabilidade em seus resultados. Por isso, usa-se neste artigo ferramental teórico na modelagem de séries temporais sazonais
com outliers, tendo como estudo de caso a vazão máxima do Rio Jucu, entre os dois principais mananciais responsáveis pelo
abastecimento da Grande Vitória, estado do Espírito Santo. Os resultados mostram que o modelo SARIMA (Auto-Regressivo
Integrado e de Médias Móveis Sazonal), considerando a informação da presença de outliers, representou melhor a dinâmica
da série em estudo, ao prever o ciclo anual de picos máximos de vazão com uma redução de 46% no Erro Quadrático Médio
(EQM) de previsão para 1-passo à frente.
Na maioria dos estudos de séries temporais de dados hidrológicos, a informação da existência de observações
atípicas (outliers) não é considerada como parte integrante da modelagem dos dados. A consideração dos dados atípicos nos
processos de modelagem estocástica tem como objetivo melhorar a eficiência do modelo ajustado e proporcionar uma maior
confiabilidade em seus resultados. Por isso, usa-se neste artigo ferramental teórico na modelagem de séries temporais sazonais
com outliers, tendo como estudo de caso a vazão máxima do Rio Jucu, entre os dois principais mananciais responsáveis pelo
abastecimento da Grande Vitória, estado do Espírito Santo. Os resultados mostram que o modelo SARIMA (Auto-Regressivo
Integrado e de Médias Móveis Sazonal), considerando a informação da presença de outliers, representou melhor a dinâmica
da série em estudo, ao prever o ciclo anual de picos máximos de vazão com uma redução de 46% no Erro Quadrático Médio
(EQM) de previsão para 1-passo à frente.
Palavras-chave: Séries temporais, sazonalidade, outliers.
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Contabilizado a partir de 10/08/2014
ABRHidro - Associação Brasileira de Recursos Hídricos