Estudo comparativo das metodologias Box e Jenkins e Análise Espectral Singular para previsão de vazões médias mensais

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dc.contributor.advisor1Mendonça, Antonio Sergio Ferreira
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0003-4273-0266
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9841888526169409
dc.contributor.authorBleidorn, Michel Trarbach
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/0000-0003-4773-3546
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7039537339410770
dc.contributor.referee1Brasil, Gutemberg Hespanha
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0002-8148-956X
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0891949094143160
dc.contributor.referee2Pinto, Wanderson de Paula
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0001-5267-227X
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3452133768614018
dc.contributor.referee3Reis, José Antonio Tosta dos
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0001-9916-1469
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/7828468159099998
dc.date.accessioned2024-05-30T01:42:04Z
dc.date.available2024-05-30T01:42:04Z
dc.date.issued2023-04-25
dc.description.abstractFlow forecasting is one of the biggest challenges in hydrology. From the water resources management perspective, flow forecasting is of fundamental importance. The prognosis of liquid discharges can help decision-making about the hydroelectric power generation reservoirs operation and the water multiple uses management, providing information that allows balances computation between availability and future demands of water resources, allowing the contour of potential water use conflicts and the indication of rational use goals. Various forecasting methods have been developed and employed over time. Among them, the one proposed by the statisticians Box and Jenkins stands out, who, in the 1970s, developed the Autoregressive and Moving Averages (ARMA) class of models. One of the most employed in river flow modeling is the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average model (SARIMA) which incorporates seasonality and differentiation to outline nonstationarity. The requirement of assumptions to data and residuals, such as normality, which often makes it necessary to use mathematical transformations, makes its use difficult. On the other hand, methods that do not require distributive assumptions to the data have gained prominence in recent decades, such as Singular Spectral Analysis (SSA). SSA is considered a powerful tool for time series analysis, with its development attributed to the authors Broomhead & King in the 1980s. Despite the technique potential, few applications are observed in the specific literature on forecasting river flows. Therefore, the present study aimed to evaluate the performance of SARIMA time series models and the SSA technique in forecasting flows, in a holistic application for different rivers fluviometric series in Brazil. Based on the performance indicators used in the study (Bias, Mean Squared Error, Mean Absolute Error, Nash and Sutcliffe Coefficients, Pearson Concordance and Correlation Index) and the Relative Percentage Difference of these indicators, it was verified at forecast stage, the superiority of SSA technique in relation to the SARIMA models. The study findings allow inferring that the SSA can be a useful tool to assist in the water resources management.
dc.description.resumoPrevisão de vazões é um dos maiores desafios da hidrologia. Da perspectiva de gerenciamento dos recursos hídricos, a previsão de vazões apresenta fundamental importância. O prognóstico de descargas líquidas pode auxiliar a tomada de decisão sobre a operação de reservatórios de geração de energia hidrelétrica e o gerenciamento dos usos múltiplos da água, fornecer informações que permitem computação de balanços entre disponibilidades e demandas futuras dos recursos hídricos, permitindo o contorno de potenciais conflitos de a indicação de metas de racionalização de uso. Vários métodos de previsão foram desenvolvidos e empregados ao longo do tempo. Dentre eles, destaca-se o proposto pelos estatísticos Box e Jenkins que, na década de 70, desenvolveram a classe de modelos Autorregressivo e de Médias Móveis (ARMA). Um dos mais empregados na modelagem de vazões de rios é o Autorregressivo Integrado e de Médias Móveis Sazonal (SARIMA)que incorpora a sazonalidade e a diferenciação para contorno da não-estacionariedade. O requerimento de suposições aos dados e aos resíduos, como normalidade, que em muitas vezes se torna necessário o uso de transformações matemáticas, dificultam o seu emprego. Em contrapartida, métodos que não requerem suposições distributivas aos dados ganharam destaque nas últimas décadas, como a Análise Espectral Singular (SSA). A SSA é considerada uma ferramenta poderosa de análise de séries temporais com o seu desenvolvimento atribuído aos autores Broomhead & King na década de 80. Apesar do potencial da técnica, poucas aplicações são observadas na literatura específica de previsão de vazões de rios. Diante disso, o estudo em questão objetivou avaliar o desempenho de modelos de séries temporais SARIMA e da técnica SSA na previsão de vazões, em uma aplicação holística para diferentes séries fluviométricas de rios do Brasil. Com base nos indicadores de desempenho utilizados no estudo (Viés, Raiz do Erro Quadrático Médio, Erro Absoluto Médio, Coeficiente de Nash e Sutcliffe, Índice de Concordância e Correlação de Pearson) e da Diferença Relativa Percentual desses indicadores, foi verificado na etapa de previsão, a superioridade da técnica SSA em relação aos modelos SARIMA. As constatações encontradas nesse estudo permitem inferir que, a SSA pode ser uma ferramenta útil para auxiliar a gestão de recursos hídricos.
dc.description.sponsorshipFundação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/17004
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Engenharia Ambiental
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental
dc.rightsopen access
dc.subjectPrevisão de vazões
dc.subjectBox e Jenkins
dc.subjectAnálise Espectral Singular
dc.subject.br-rjbnsubject.br-rjbn
dc.subject.cnpqEngenharia Sanitária
dc.titleEstudo comparativo das metodologias Box e Jenkins e Análise Espectral Singular para previsão de vazões médias mensais
dc.title.alternativetitle.alternative
dc.typemasterThesis
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