Previsão da temperatura média mensal de Uberlândia, MG, com modelos de séries temporais Forecast of monthly mean temperatures in Uberlândia, Minas Gerais, Brazil using time series models

Previsão da temperatura média mensal de Uberlândia, MG, com modelos de séries temporais Forecast of monthly mean temperatures in Uberlândia, Minas Gerais, Brazil using time series models

Modelos de séries temporais têm sido amplamente usados no estudo de variáveis climatológicas, como temperatura e precipitação. Diversos são os objetivos traçados neste trabalho a fim de se analisar a série de temperatura média mensal da cidade de Uberlândia, MG, descrevendo seus componentes, e fazer...

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Main Authors: Maria I. S. Silva, Ednaldo C. Guimarães, Marcelo Tavares
Format: Article
Language:English
Published: Universidade Federal de Campina Grande 2008-10-01
Series:Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental
Subjects:
modelo SARIMA
regressão
sazonalidade
tendência
regression
SARIMA model
seasonality
trend
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662008000500006
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Summary:Modelos de séries temporais têm sido amplamente usados no estudo de variáveis climatológicas, como temperatura e precipitação. Diversos são os objetivos traçados neste trabalho a fim de se analisar a série de temperatura média mensal da cidade de Uberlândia, MG, descrevendo seus componentes, e fazer previsões para períodos subseqüentes através de modelos ajustados para a série. A análise permitiu identificar, na série, a presença dos componentes, tendência e sazonalidade. Modelos do tipo SARIMA foram ajustados e, por meio dos critérios AIC (Akaike Information Criterion), BIC (Bayesian Information Criterion) e MSE (Mean Square Error) foi selecionado o modelo SARIMA (3,1,0)(0,1,1) para fins de previsão.<br>Time series models have been used for climatological variables such as temperature and rainfall. In this paper, time series of monthly mean temperatures for the municipality of Uberlândia, Minas Gerais, were analyzed describing their components and making forecasts using the SARIMA models. The analysis showed trend and seasonality components. The SARIMA model was adjusted by AIC (Akaike Information Criterion), BIC (Bayesian Information Criterion) and MSE (Mean Square Error) criterion. The results showed that the SARIMA (3,1,0)(0,1,1) was a good model for forecasting.
ISSN:1415-4366
1807-1929

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