Previsão de vazão na bacia hidrográfica do rio Manuel Alves da Natividade utilizando o modelo de séries temporais SARIMA

O estudo e simulação do escoamento superficial de uma bacia hidrográfica são fundamentais para o gerenciamento dos recursos hídricos. Os modelos hidrológicos são ferramentas que auxiliam o planejamento do abastecimento hídrico, projetos de uso da água, geração de energia hidrelétrica, sistemas de ir...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Duarte, Victor Braga Rodrigues, Silva, Francisca de Cássia Silva da, Souza, Igor Viana, Silva, Marcos Vinicius Cardoso, Sousa, Hygor Gomes de Almeida, Giongo, Marcos, Viola, Marcelo Ribeiro
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2019
País:Brasil
Institución:Universidade Federal de Lavras (UFLA)
Repositorio:Repositório Institucional da UFLA
Idioma:portugués
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description O estudo e simulação do escoamento superficial de uma bacia hidrográfica são fundamentais para o gerenciamento dos recursos hídricos. Os modelos hidrológicos são ferramentas que auxiliam o planejamento do abastecimento hídrico, projetos de uso da água, geração de energia hidrelétrica, sistemas de irrigação, utilização sustentável e conservação da biodiversidade de uma bacia hidrográfica. A área em estudo é a bacia hidrográfica do rio Manuel Alves da Natividade, uma importante bacia hidrográfica pertencente a região hidrográfica Tocantins-Araguaia, um dos principais afluentes do rio Tocantins. Neste contexto, objetivou-se analisar, modelar e fazer previsões com base nas séries temporais de vazões mensais da bacia hidrográfica do rio Manuel Alves da Natividade utilizando o modelo SARIMA. A metodologia adotada foi a de Box e Jenkins que consiste em: identificar o modelo; estimar seus parâmetros e aplicar o modelo ajustado para previsão. A série foi verificada quanto a tendência, sazonalidade e estacionariedade e a identificação da ordem dos componentes dos modelos se deu por meio da análise gráfica dos correlogramas e periodograma. A seleção do melhor modelo foi realizada com base nos critérios de seleção e medidas de qualidade. O modelo escolhido foi o SARIMA(1,0,1)(1,1,4)12, que apresentou coeficiente de Nash-Sutcliffe de 0,61 e 0,81 para as etapas de calibração e validação, respectivamente, valores estes classificados como “bom”, segundo a classificação para modelos hidrológicos. O modelo mostrou-se eficaz na previsão de períodos de recessão do escoamento, sendo indicado principalmente como ferramenta na gestão de recursos hídricos para a previsão da oferta hídrica em períodos de estiagem críticos.
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Neste contexto, objetivou-se analisar, modelar e fazer previsões com base nas séries temporais de vazões mensais da bacia hidrográfica do rio Manuel Alves da Natividade utilizando o modelo SARIMA. A metodologia adotada foi a de Box e Jenkins que consiste em: identificar o modelo; estimar seus parâmetros e aplicar o modelo ajustado para previsão. A série foi verificada quanto a tendência, sazonalidade e estacionariedade e a identificação da ordem dos componentes dos modelos se deu por meio da análise gráfica dos correlogramas e periodograma. A seleção do melhor modelo foi realizada com base nos critérios de seleção e medidas de qualidade. O modelo escolhido foi o SARIMA(1,0,1)(1,1,4)12, que apresentou coeficiente de Nash-Sutcliffe de 0,61 e 0,81 para as etapas de calibração e validação, respectivamente, valores estes classificados como “bom”, segundo a classificação para modelos hidrológicos. O modelo mostrou-se eficaz na previsão de períodos de recessão do escoamento, sendo indicado principalmente como ferramenta na gestão de recursos hídricos para a previsão da oferta hídrica em períodos de estiagem críticos.Streamflow knowledge and modeling is fundamental for water resources management. Hydrologic models help on water supply planning and projects regarding water budget, hydropower generation, irrigation systems, sustainable use and biodiversity conservation. The study area is Manuel Alves da Natividade (BHMAN) watershed, located in the Tocantins-Araguaia river basin. The BHMAN is one of the main tributaries of the Tocantins river. In this context, the objective was to analyze, model and make predictions of the surface runoff based on the time series model SARIMA, with monthly step. The methodology adopted was that of Box and Jenkins which consists of: identifying the model; estimate their parameters and apply the adjusted model for forecasting. The streamflow series was verified for its trend, seasonality and stationarity. The identification of the component orders of the models was made through the graphical analysis of the correlograms and periodograms. The selection of the best model was performed based on the selection criteria and quality measures. The model chosen was the SARIMA(1,0,1)(1,1,4)12, which presented Nash-Sutcliffe coefficients of 0.61 and 0.81 for the calibration and validation steps, respectively, which are considered good according to the classification applied for conceptual hydrological models. The model proved good performance in predicting hydrography recession, being indicated mainly as a tool for water resources management, irrigation planning and water supply.Universidade Federal do Tocantinshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessJournal of Biotechnology and Biodiversityreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLASimulação hidrológicaHidrologiaSéries temporaisEscoamento superficialHydrological simulationHydrologyTime seriesWater flowPrevisão de vazão na bacia hidrográfica do rio Manuel Alves da Natividade utilizando o modelo de séries temporais SARIMAStreamflow forecast in the Manuel Alves da Natividade watershed using SARIMA time series modelinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleporDuarte, Victor Braga RodriguesSilva, Francisca de Cássia Silva daSouza, Igor VianaSilva, Marcos Vinicius CardosoSousa, Hygor Gomes de AlmeidaGiongo, MarcosViola, Marcelo RibeiroORIGINALARTIGO_Previsão de vazão na bacia hidrográfica do rio Manuel Alves da Natividade utilizando o modelo de séries temporais SARIMA.pdfARTIGO_Previsão de vazão na bacia hidrográfica do rio Manuel Alves da Natividade utilizando o modelo de séries temporais SARIMA.pdfapplication/pdf539962https://repositorio.ufla.br/bitstreams/f490c3d4-23ae-4418-8f6e-9173cca2d618/download7a0844cfa7027f5d0fa13cda0be3133aMD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8913https://repositorio.ufla.br/bitstreams/7ba0c283-aaaf-4b47-94bc-93bdcd1fc760/download3ed9dcfcdaa138fb3ca7d7db99308a28MD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/97494294-5fd9-41ad-bc20-cd67ad85e230/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD53falseAnonymousREAD1/409142025-07-17 12:20:53.678http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/acesso abertoopen.accessoai:repositorio.ufla.br:1/40914https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-07-17T15:20:53Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)falseREVDTEFSQcOHw4NPIERFIERJU1RSSUJVScOHw4NPIE7Dg08tRVhDTFVTSVZBCk8gcmVmZXJpZG8gYXV0b3I6CmEpIERlY2xhcmEgcXVlIG8gZG9jdW1lbnRvIGVudHJlZ3VlIMOpIHNldSB0cmFiYWxobyBvcmlnaW5hbCwgZSBxdWUKZGV0w6ltIG8gZGlyZWl0byBkZSBjb25jZWRlciBvcyBkaXJlaXRvcyBjb250aWRvcyBuZXN0YSBsaWNlbsOnYS4KRGVjbGFyYSB0YW1iw6ltIHF1ZSBhIGVudHJlZ2EgZG8gZG9jdW1lbnRvIG7Do28gaW5mcmluZ2UsIHRhbnRvIHF1YW50bwpsaGUgw6kgcG9zc8OtdmVsIHNhYmVyLCBvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBxdWFscXVlciBvdXRyYSBwZXNzb2Egb3UKZW50aWRhZGUuCmIpIFNlIG8gZG9jdW1lbnRvIGVudHJlZ3VlIGNvbnTDqW0gbWF0ZXJpYWwgZG8gcXVhbCBuw6NvIGRldMOpbSBvcwpkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvciwgZGVjbGFyYSBxdWUgb2J0ZXZlIGF1dG9yaXphw6fDo28gZG8gZGV0ZW50b3IgZG9zCmRpcmVpdG9zIGRlIGF1dG9yIHBhcmEgY29uY2VkZXIgw6AgVW5pdmVyc2lkYWRlIEZlZGVyYWwgZGUgTGF2cmFzIG9zCmRpcmVpdG9zIHJlcXVlcmlkb3MgcG9yIGVzdGEgbGljZW7Dp2EsIGUgcXVlIGVzc2UgbWF0ZXJpYWwgY3Vqb3MKZGlyZWl0b3Mgc8OjbyBkZSB0ZXJjZWlyb3MgZXN0w6EgY2xhcmFtZW50ZSBpZGVudGlmaWNhZG8gZSByZWNvbmhlY2lkbwpubyB0ZXh0byBvdSBjb250ZcO6ZG8gZG8gZG9jdW1lbnRvIGVudHJlZ3VlLiBTZSBvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZSDDqQpiYXNlYWRvIGVtIHRyYWJhbGhvIGZpbmFuY2lhZG8gb3UgYXBvaWFkbyBwb3Igb3V0cmEgaW5zdGl0dWnDp8OjbyBxdWUKbsOjbyBhIFVuaXZlcnNpZGFkZSBGZWRlcmFsIGRlIExhdnJhcywgZGVjbGFyYSBxdWUgY3VtcHJpdSBxdWFpc3F1ZXIKb2JyaWdhw6fDtWVzIGV4aWdpZGFzIHBlbG8gcmVzcGVjdGl2byBjb250cmF0byBvdSBhY29yZG8uCgo=
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