Modelagem e previsão de vazões médias mensais do rio Potiribu utilizando modelos de séries temporais

Abstract

Este trabalho apresenta uma análise de séries temporais de dados de vazões médias mensais utilizando modelos estocásticos da classe ARIMA (autorregressivo integrado de médias móveis). A análise de séries temporais teve por objetivo modelar e prever as vazões da bacia hidrográfica do rio Potiribu, localizada na região noroeste do Rio Grande do Sul e afluente do rio Ijuí. Para selecionar o de melhor desempenho foram testados diversos modelos do tipo SARIMA, ou seja, modelos ARIMA que consideram a característica sazonal da série. Dentre os modelos candidatos foram selecionados aqueles que obtiveram os menores valores do critério de seleção de modelos AIC (Critério de Informação de Akaike). O modelo escolhido foi o SARIMA(3,0,0)(2,1,2)12, que obteve um bom ajuste à série de vazões observadas, com valor do coeficiente de Nash-Sutcliffe (CNS) de 0,68. O referido modelo foi utilizado para realizar previsões de vazões com antecedência de seis meses à frente. No horizonte previsto foi obtido um valor de 0,81 para o CNS.

This paper considers analyzing and modeling a time series of mean monthly streamflows using the stochastic model ARIMA (autoregressive integrated moving average). This analysis aims to model and forecast the monthly streamflow in the Potiribu river basin, located in the northwest region of Rio Grande do Sul state, Brazil. We tested several models of the SARIMA type, or ARIMA models which take the seasonal characteristics of the data into account. Among all tested models we selected some competing ones that had the lowest Akaike information criteria (AIC). Finally, we chose the SARIMA model (3,0,0) (2,1,2)12 which presented the best fit to the series of flows observed, with the Nash-Sutclife coefficient (NSC) equal to 0.68, as training data. The model was used to make forecasts for the six months forward, resulting in NSC = 0.81 as validating data.