Geoestatística no estudo de modelagem temporal da precipitação Geostatistics in the temporal modeling study of precipitation
A análise geoestatística é uma poderosa ferramenta utilizada em estudos de dependência espacial. No que tange à dependência temporal, poucas são as análises realizadas com essa metodologia. Neste trabalho foi utilizada a técnica de geoestatística para ajustar um modelo de série temporal de precipita...
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| Format: | Article |
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| Published: |
Universidade Federal de Campina Grande
2011-04-01
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| Series: | Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental |
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| Online Access: | http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662011000400004 |
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| author | André Q. de Almeida Aristides Ribeiro Yhasmin G. Paiva Nilton Jr. L. Rascon Evaldo P. Lima |
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| description | A análise geoestatística é uma poderosa ferramenta utilizada em estudos de dependência espacial. No que tange à dependência temporal, poucas são as análises realizadas com essa metodologia. Neste trabalho foi utilizada a técnica de geoestatística para ajustar um modelo de série temporal de precipitação, cujo poder é avaliado em predizer valores futuros. O estudo foi realizado na Bacia do Rio Itapemirim em uma série de precipitação mensal de 1940 a 2006. O modelo geoestatístico foi comparado com um modelo de séries temporais de Box e Jenkins. O modelo geoestatístico ajustado foi aquele com 96 vizinhos utilizados na previsão e erro relativo absoluto médio de 80,46. A metodologia de geoestatistica apresentou melhores resultados na estimação da precipitação mensal, em relação ao modelo SARIMA (2,1,1)(0,1,1)12.<br>Geostatistics analysis is a powerful tool which has been used in studies of spatial dependence. With respect to the temporal dependence, few analysis are performed with this kind of methodology. In this study, the geostatistics technique was used to adjust a model to a series of temporal values of precipitation and its performance to predict data was also evaluated. The study was carried out at the Rio Itapemirim Basin in a series of monthly precipitation from 1940 to 2006. The adjusted model was compared to the Box and Jenkins model. The best geostatistics model adjusted was the one which used with 96 neighbors in the prediction and mean relative absolute error of 80.46. Geostatistics methodology showed better results for estimating the monthly precipitation in relation to the SARIMA model (2,1,1)(0,1,1)12. |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1415-4366 1807-1929 |
| language | English |
| publishDate | 2011-04-01 |
| publisher | Universidade Federal de Campina Grande |
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| series | Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental |
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