AVALIAÇÃO DE MODELOS DE SÉRIES TEMPORAIS PARA MODELAGEM E PREVISÃO DE VAZÕES MÉDIAS MENSAIS EM BACIA HIDROGRÁFICA DO PANTANAL

Abstract

As estratégias de previsão e gestão dos recursos hídricos são cada vez mais urgentes devido à crescente demanda por água, impulsionada pelo rápido crescimento populacional e desenvolvimento econômico. A previsão de vazão é um instrumento para garantir a segurança hídrica e mitigar impactos na agricultura, geração de energia e consumo humano. Enquanto os modelos determinísticos baseados no balanço hídrico exigem ampla disponibilidade de dados e esforços para calibração, os modelos estocásticos da classe ARIMA, oferecem alternativas eficazes para a previsão de séries temporais em locais com baixa disponibilidade de dados. O SARIMA é adequado para séries com padrões sazonais, enquanto o SARIMAX se destaca por incluir variáveis explanatórias, dentre elas precipitação e temperatura, que podem melhorar significativamente a precisão das previsões. Neste estudo, foram desenvolvidos modelos sazonais da classe ARIMA para a previsão de vazões médias mensais, considerando como variáveis explanatórias a precipitação e a temperatura. Tais modelos apresentaram excelente capacidade de capturar as oscilações da série temporal. A inclusão da temperatura melhorou o desempenho dos modelos SARIMAX em comparação ao modelo SARIMA, considerando apenas a vazão. No entanto, entre os modelos que incluíram precipitação, a temperatura não apresentou impacto significativo, com desempenhos similares. Destaque para o modelo SARIMAX, que, ao incluir precipitação, alcançou um desempenho superior na etapa de treino, RMSE de 13,20, NSE de 0,77 e PBIAS de -0,3% e para o teste, RMSE de 19,49, NSE de 0,95 e PBIAS DE 6,0%, para um horizonte de 9 meses. Esses resultados reforçam a relevância da inclusão de variáveis climáticas na modelagem, demonstrando o potencial do modelo como uma ferramenta estratégica de apoio à tomada de decisões na gestão de recursos hídricos