???jsp.display-item.social.title??? |
|
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8161
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.creator | ALBUQUERQUE, Rosendo Chagas de | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6097444019331287 | por |
dc.contributor.advisor1 | CUNHA FILHO, Moacyr | - |
dc.contributor.advisor-co1 | OLINDA, Ricardo Alves de | - |
dc.contributor.referee1 | CUNHA FILHO, Moacyr | - |
dc.contributor.referee2 | OLINDA, Ricardo Alves de | - |
dc.contributor.referee3 | MOREIRA, Guilherme Rocha | - |
dc.date.accessioned | 2019-08-13T13:27:30Z | - |
dc.date.issued | 2018-11-30 | - |
dc.identifier.citation | ALBUQUERQUE, Rosendo Chagas de. Modelagem em séries temporais : aplicação em dados de precipitação na região do sertão de Pernambuco - Brasil. 2018. 40 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife. | por |
dc.identifier.uri | http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8161 | - |
dc.description.resumo | Uma das grandes preocupações dos especialistas em ciências climáticas e meteorologistas, nos últimos anos, diz respeito às alterações climáticas e seus impactos para a humanidade. Este trabalho apresenta uma análise de séries temporais de dados de precipitação mensal, utilizando modelos da classe ARIMA (Autorregressivo Integrado de Médias Móveis). Objetivou-se modelar e prever a precipitação de três municípios (Arcoverde, Ouricuri e Petrolina), localizados na região do sertão de estado de Pernambuco, Brasil. Foram testados modelos do tipo SARIMA, ou seja, modelos ARIMA que consideram a característica sazonal da série. Os modelos selecionados foram aqueles que obtiveram os menores valores do critério de seleção de modelos Erro Quadrado Médio (EQM). Os modelos selecionados foram ARMA(3,3) município de Arcaverde, SARIMA (3,2)(1,1) município de Ouricuri e SARMA (2,3)(1,1) município de Petrolina, os quais, obtiveram um bom ajuste as séries de dados de precipitação estudadas. Os modelos selecionados e devidamente verificados, foram utilizados para realizar previsões de precipitação dos proximos mêses, os resultados obtidos estão de acordo com o fato das séries serem todas estacionarias, sendo assim, sua média e variância são constantes no decorrer do tempo. | por |
dc.description.abstract | One of the major concerns of climate scientists and meteorologists in recent years is climate change and its impacts on mankind. This work presents an analysis of time series of monthly precipitation data, using models of the class ARIMA (Integrated Autoregressive of Moving Averages). The objective was to model and predict the precipitation of three municipalities (Arcoverde, Ouricuri and Petrolina), located in the hinterland region of Pernambuco State, Brazil. SARIMA models were tested, that is, ARIMA models that consider the seasonal feature of the series. The selected models were those that obtained the lowest values the criterion of selection of models Medium Square Error (EQM). The selected models were ARMA (3.3) municipality of Arcaverde, SARIMA (3.2) (1.1) municipality of Ouricuri and SARMA (2,3) (1,1) municipality of Petrolina, which obtained a good adjusted the series of precipitation data studied. The selected and duly verified models were used to perform precipitation forecasts of the next months, the results obtained are in agreement with the fact that the series are all stationary, so that their mean and variance are constant over time. | eng |
dc.description.provenance | Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2019-08-13T13:27:29Z No. of bitstreams: 1 Rosendo Chagas de Albuquerque.pdf: 1404107 bytes, checksum: a597dd0547071b177ed373694d7c0786 (MD5) | eng |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2019-08-13T13:27:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rosendo Chagas de Albuquerque.pdf: 1404107 bytes, checksum: a597dd0547071b177ed373694d7c0786 (MD5) Previous issue date: 2018-11-30 | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.format | application/pdf | * |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal Rural de Pernambuco | por |
dc.publisher.department | Departamento de Estatística e Informática | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFRPE | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Precipitação (Meteorologia) | por |
dc.subject | Modelagem estatística | por |
dc.subject | Série temporal | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA | por |
dc.title | Modelagem em séries temporais : aplicação em dados de precipitação na região do sertão de Pernambuco - Brasil | por |
dc.type | Dissertação | por |
Appears in Collections: | Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Rosendo Chagas de Albuquerque.pdf | Documento principal | 1,37 MB | Adobe PDF | Download/Open Preview |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.