Modelagem estocástica: previsão das temperaturas para a localidade de Pelotas/RS/Brasil.

Autores

  • Claudia Fernanda Almeida Teixeira-Gandra Universidade Federal de Pelotas
  • Rita de Cássia Fraga Damé Universidade Federal de Pelotas
  • Marcia Aparecida Simonete Universidade do Estado de Santa Catarina
  • Luiz Carlos Salgueiro Bacelar Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais/CEMADEN
  • Pamela Bilhafan Disconzi Universidade Federal de Pelotas
  • Jacira Porto dos Santos Universidade Federal de Pelotas

DOI:

https://doi.org/10.18227/1982-8470ragro.v8i1.1618

Palavras-chave:

Séries temporais. Processo estocástico. Modelos autorregressivos

Resumo

O conhecimento da temperatura do ponto de vista agronômico é importante para o crescimento e desenvolvimento das plantas, assim como para a produção agrícola. No entanto, nem sempre tem-se a disponibilidade de séries temporais, de forma que caracterize o comportamento da variável de interesse ao longo do tempo. Nesse sentido, objetivou-se modelar as séries de temperaturas médias mínima, máxima e média anual da estação agroclimatológica localizada em Pelotas, RS, Brasil, no período de 1931 a 2011, utilizando os modelos autorregressivos e, a partir da adequação do modelo selecionado, realizar a predição da variável. Para tanto foram utilizados os testes de Cox-Stuart, Wald-Wolfowitz, Spearman e Mann-Kendall, para comprovar ou não, a existência de tendência das séries de temperatura ao longo do tempo. Para a modelagem foram utilizados os modelos Autorregressivos Integrados Média Móvel e, para a seleção do modelo mais adequado, o teste de Porteau Monteau. O teste não-paramétrico de Spearman foi considerado o mais robusto para a detecção de tendência nas séries temporais, o que permitiu observar um acréscimo de 1,12ºC nas temperaturas médias mínimas anuais da localidade em estudo. As temperaturas médias mínimas anuais de Pelotas, RS, podem ser previstas pelos modelos autorregressivos – AR (1), cuja inclusão de outro parâmetro regressivo não apresentou ganho de informação na previsão das mesmas.

Biografia do Autor

Claudia Fernanda Almeida Teixeira-Gandra, Universidade Federal de Pelotas

Centro de Engenharias, Curso de Engenharia Agrícola/UFPel

Rita de Cássia Fraga Damé, Universidade Federal de Pelotas

Centro de Engenharias, Curso de Engenharia Agrícola/UFPel

Marcia Aparecida Simonete, Universidade do Estado de Santa Catarina

Centro Agroveterinário/UDESC

Pamela Bilhafan Disconzi, Universidade Federal de Pelotas

Mestrando em Manejo e Conservação do Solo e da Água/MACSA, Universidade Federal de Pelotas – UFPel.

Jacira Porto dos Santos, Universidade Federal de Pelotas

Mestrando em Manejo e Conservação do Solo e da Água/MACSA, Universidade Federal de Pelotas – UFPel.

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Publicado

02/05/2014

Edição

Seção

Original Scientific Article