Modelagem estocástica: previsão das temperaturas para a localidade de Pelotas/RS/Brasil

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ISSN: 19828470
Editor Chefe: Sandra Catia Pereira Uchôa
Início Publicação: 30/11/2007
Periodicidade: Quadrimestral
Área de Estudo: Agronomia

Modelagem estocástica: previsão das temperaturas para a localidade de Pelotas/RS/Brasil

Ano: 2014 | Volume: 8 | Número: 1
Autores: C. F. A. Teixeira-Gandra, R. C. F. Damé, M. A. Simonete, L. C. S. Bacelar, P. B. Disconzi, J. P. Santos
Autor Correspondente: C. F. A. Teixeira-Gandra | [email protected]

Palavras-chave: séries temporais, processo estocástico, modelos autorregressivos

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

O conhecimento da temperatura do ponto de vista agronômico é importante para o crescimento e desenvolvimento das plantas, assim como para a produção agrícola. No entanto, nem sempre tem-se a disponibilidade de séries temporais, de forma que caracterize o comportamento da variável de interesse ao longo do tempo. Nesse sentido, objetivou-se modelar as séries de temperaturas médias mínima, máxima e média anual da estação agroclimatológica localizada em Pelotas, RS, Brasil, no período de 1931 a 2011, utilizando os modelos autorregressivos e, a partir da adequação do modelo selecionado, realizar a predição da variável. Para tanto foram utilizados os testes de Cox-Stuart, Wald-Wolfowitz, Spearman e Mann-Kendall, para comprovar ou não, a existência de tendência das séries de temperatura ao longo do tempo. Para a modelagem foram utilizados os modelos Autorregressivos Integrados Média Móvel e, para a seleção do modelo mais adequado, o teste de Porteau Monteau. O teste não-paramétrico de Spearman foi considerado o mais robusto para a detecção de tendência nas séries temporais, o que permitiu observar um acréscimo de 1,12ºC nas temperaturas médias mínimas anuais da localidade em estudo. As temperaturas médias mínimas anuais de Pelotas, RS, podem ser previstas pelos modelos autorregressivos – AR (1), cuja inclusão de outro parâmetro regressivo não apresentou ganho de informação na previsão das mesmas.