APLICAÇÃO DO MODELO STARIMA PARA DADOS DE TEMPERATURAS MINÍMAS MENSAIS
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Brasileira de Climatologia (Online) |
Texto Completo: | https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/72107 |
Resumo: | O clima tem grande influência nas culturas agrícolas e a temperatura é uma das principais variáveis que afetam seu desenvolvimento e sua produtividade final. A modelagem de dados de temperatura tem se tornado frequente, e este trabalho utiliza a classe de modelos autorregressivos integrados e de médias móveis espaço-temporais (STARIMA), para um conjunto de dados de temperaturas mínimas diárias coletadas na mesorregião Oeste do estado do Paraná, por ser um dos maiores produtores de grãos do país. Utilizando-se as etapas iterativas do método de Box e Jenkins (1970) para análise de séries temporais, concluiu-se que o modelo espaço-temporal STARIMA(1_1,0,1)x(1,1,1)_12 sazonal foi o mais adequado. É importante ressaltar que, o método para determinar a dependência espacial que trouxe melhores resultados foi o inverso da distância euclidiana, a matriz de variâncias e covariâncias dos resíduos, G, não apresentou esfericidade, e o programa computacional utilizado é o R Core Team (2017). |
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APLICAÇÃO DO MODELO STARIMA PARA DADOS DE TEMPERATURAS MINÍMAS MENSAISSéries Temporais; Espaço-temporal; Pesos espaciais; Temperatura; PrevisãoO clima tem grande influência nas culturas agrícolas e a temperatura é uma das principais variáveis que afetam seu desenvolvimento e sua produtividade final. A modelagem de dados de temperatura tem se tornado frequente, e este trabalho utiliza a classe de modelos autorregressivos integrados e de médias móveis espaço-temporais (STARIMA), para um conjunto de dados de temperaturas mínimas diárias coletadas na mesorregião Oeste do estado do Paraná, por ser um dos maiores produtores de grãos do país. Utilizando-se as etapas iterativas do método de Box e Jenkins (1970) para análise de séries temporais, concluiu-se que o modelo espaço-temporal STARIMA(1_1,0,1)x(1,1,1)_12 sazonal foi o mais adequado. É importante ressaltar que, o método para determinar a dependência espacial que trouxe melhores resultados foi o inverso da distância euclidiana, a matriz de variâncias e covariâncias dos resíduos, G, não apresentou esfericidade, e o programa computacional utilizado é o R Core Team (2017).Universidade Federal do ParanáCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Biz, GuilhermeLima Miquelluti, Danielde Oliveira, Eli CarlosOzaki, Vitor Augusto2020-09-21info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/7210710.5380/abclima.v27i0.72107Revista Brasileira de Climatologia; v. 27 (2020)2237-86421980-055X10.5380/abclima.v27i0reponame:Revista Brasileira de Climatologia (Online)instname:ABClimainstacron:ABCLIMAporhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/72107/41610Brasil; Paraná; Oeste-ParanaenseEstações climáticas de superfícieDireitos autorais 2020 Guilherme Biz, Daniel Lima Miquelluti, Eli Carlos de Oliveira, Vitor Augusto Ozakiinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-09-21T11:52:12Zoai:revistas.ufpr.br:article/72107Revistahttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/indexPUBhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/oaiegalvani@usp.br || rbclima2014@gmail.com2237-86421980-055Xopendoar:2020-09-21T11:52:12Revista Brasileira de Climatologia (Online) - ABClimafalse |
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