Precipitation pattern in Viçosa-MG: a case study via time series

Revista Agrogeoambiental

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ISSN: 23161817
Editor Chefe: Saul Jorge Pinto de Carvalho
Início Publicação: 31/03/2009
Periodicidade: Trimestral
Área de Estudo: Ciências Agrárias, Área de Estudo: Multidisciplinar

Precipitation pattern in Viçosa-MG: a case study via time series

Ano: 2022 | Volume: 14 | Número: Não se aplica
Autores: M. S. Lacerda, H. de S. R. Martins, A. da S. Temoteo, e P. C. Emiliano.
Autor Correspondente: M. S. Lacerda | [email protected]

Palavras-chave: rainfall, environmental preservation, prediction, SARIMA; ARCH.

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Este trabalho compreende um estudo da série histórica da precipitação pluviométrica mensal de Viçosa-MG. Foi desenvolvido com o objetivo de detectar padrões da série como tendência e sazonalidade, além de realizar uma previsão para o ano de 2019. O estudo decorreu da motivação em entender a falta de água que ocorre em Viçosa, bem como os desafios enfrentados pela população urbana no abastecimento hídrico e da população rural que precisam de água em boa qualidade e quantidade para otimizar a produtividade agrícola e agropecuária. Adotou-se uma abordagem via séries temporais e o modelo SARIMA (1,0,0) x (0,1,1), que foi selecionado pelo critério de informação bayesiano (BIC) e de Akaike (AIC). Adicionalmente, o modelo ARCH (2), selecionado por meio do AIC, foi utilizado para ajustar os resíduos do SARIMA (1,0,0) x (0,1,1) que apresentou heterocedasticidade. Os resultados apontaram que não houve mudanças no padrão das chuvas na cidade de Viçosa, apenas algumas variações elevadas em determinados períodos.



Resumo Inglês:

This paper studies monthly precipitation time series in Viçosa MG, Brazil. We aimed to detect serial patterns in precipitation such as trend and seasonality and make predictions for the 2019 year. The idea was to understand water shortage events that occur in Viçosa as well as the water supply challenges for human consumption and agricultural production faced by urban and rural population. We used time series and SARIMA (1,0,0) x (0,1,1) model approaches selected based on Bayesian and Akaike Information criteria values (BIC and AIC, respectively). In addition, the ARCH (2) model, selected through AIC, was used to fit SARIMA (1,0,0) x (0,1,1) residues with heteroscedasticity. Our results reveal no changes in precipitation for Viçosa, MG, Brazil, with large variations observed only for specific periods.