Um modelo estocástico combinado de previsão sazonal para a precipitação no Brasil

AUTOR(ES)

Lúcio, Paulo Sérgio, Silva, Fabrício Daniel dos Santos, Fortes, Lauro Tadeu Guimarães, Santos, Luiz André Rodrigues dos, Ferreira, Danielle Barros, Salvador, Mozar de Araújo, Balbino, Helena Turon, Sarmanho, Gabriel Fonseca, Santos, Larissa Sayuri Futino Castro dos, Lucas, Edmundo Wallace Monteiro, Barbosa, Tatiane Felinto, Dias, Pedro Leite da Silva

FONTE

Revista Brasileira de Meteorologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

2010-03

RESUMO

Este artigo discute um modelo de previsão combinada para a realização de prognósticos climáticos na escala sazonal. Nele, previsões pontuais de modelos estocásticos são agregadas para obter as melhores projeções no tempo. Utilizam-se modelos estocásticos autoregressivos integrados a médias móveis, de suavização exponencial e previsões por análise de correlações canônicas. O controle de qualidade das previsões é feito através da análise dos resíduos e da avaliação do percentual de redução da variância não-explicada da modelagem combinada em relação às previsões dos modelos individuais. Exemplos da aplicação desses conceitos em modelos desenvolvidos no Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) mostram bons resultados e ilustram que as previsões do modelo combinado, superam na maior parte dos casos a de cada modelo componente, quando comparadas aos dados observados.

ASSUNTO(S)

previsões sazonais modelos estocásticos correlações canônicas modelo agregado

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