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Título: Previsão sazonal da precipitação para o Nordeste do Brasil: um contraste entre as metodologias de Box-Jenkins e Box-Tiao
Título(s) alternativo(s): Sazonal forecast for precipitation for Northeast Brazil: a contrast between Box-Jenkins and Box-Tiao methodologies
Autor(es): Souza, Thiago Rodrigues de
Palavras-chave: Classificação climática de Köppen;Método ARIMA;Método ARIMAX
Data do documento: 21-Fev-2017
Referência: SOUZA, Thiago Rodrigues de. Previsão sazonal da precipitação para o Nordeste do Brasil: um contraste entre as metodologias de Box-Jenkins e Box-Tiao. 2017. 85f. Dissertação (Mestrado em Ciências Climáticas) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017.
Abstract: The objective this work is realize a comparative study with adjustment of previsions models by Box-Jenkins (ARIMA) and Box-Tiao (ARIMAX) methods for monthly accumulated precipitation in six cities of Brazilian northeast, choosing the cities according with Köppen climatic classification. We've exogenes variables: sea surface temperature of Atlantic and Pacific Ocean.In all precipitations accumulated series were observerd the presence of sazonal component, besides that, due to assumption of the constante variance and data normality isn't reached, was applied in original serie the Box Cox transformation.By the measures of quality of the models adjustments by ARIMA and ARIMAX method, we've the ARIMAX model evidencied like the better adjustment to data, showing lower values to AIC information criteria, mean error and mean square error.
Resumo: O objetivo deste trabalho é realizar um estudo comparativo com ajustes de modelos de previsões pelo método de Box-Jenkins (ARIMA) e Box-Tiao (ARIMAX) para precipitação acumulada mensal em seis cidades do Nordeste do Brasil, sendo escolhida de acordo com a classificação climática de Köppen. Tendo como variáveis exógenas: temperaturas da superfície do mar do oceano Atlântico e Pacífico. Em todas as séries de precipitação acumulada verificou-se a presença do componente sazonal, além disso, devido ao pressuposto de variância constante e normalidade dos dados não serem atendida, foi aplicado na série original à transformação Box Cox. Através das medidas de qualidade dos ajustes dos modelos pelo método ARIMA e ARIMAX, temos que o modelo ARIMAX evidenciou como o melhor ajuste aos dados em estudo, apresentando menores valores para os critérios de informação AIC, erro médio e erro quadrático médio.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/23459
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