Análise de desempenho de modelos preditivos para determinação do comportamento padrão de séries pluviométricas

O presente estudo trata da verificação de diferentes modelos de análise preditiva a fim de explorar e entender o comportamento padrão de séries pluviométricas, utilizando como área de estudo o reservatório Engenheiro Ávidos. Primeiramente levantou-se os dados pluviométricos e foi realizado o preenchimento das falhas, juntamente com a análise de consistências da série de estudo. Logo após, foi aplicado o método de Thiessen para determinar a precipitação correspondente ao reservatório. Foi obtida uma série histórica equivalente a um período de 57 anos (1963-2019). A segunda etapa do estudo prosseguiu com a análise estatística dos dados históricos, realizada com o auxílio do software R Studio, e por fim a análise preditiva utilizando os modelos Auto-Regressive Integrated Moving Average Model (ARIMA), Suavização Exponencial (SE), Redes Neurais (RN) e Regressão Linear Múltipla (RLM). Com os resultados obtidos, observou-se que todos os modelos apresentaram necessidade de ajustes estatísticos, mas que não os tornaram inviáveis para utilização. A precipitação apresentou uma melhor aderência aos dados observados quando comparadas com a série teste em todos os modelos, sendo o RLM o mais adequado. Em poucas vezes as previsões de precipitação superaram os valores observados, sendo uma característica mais presente para os modelos ARIMA e RN. Dessa forma, a previsão de precipitação obtida é potencialmente útil para estudos que envolvem engenharia hídrica, como para modelos de simulação e otimização.