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

Abstract

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.

This article discusses a combined model to perform climate forecast in a seasonal scale. In it, forecasts of specific stochastic models are aggregated to obtain the best forecasts in time. Stochastic models are used in the auto regressive integrated moving average, exponential smoothing and the analysis of forecasts by canonical correlation. The quality control of the forecast is based on the residual analysis and the evaluation of the percentage of reduction of the unexplained variance of the combined model with respect to the individual ones. Examples of application of those concepts to models developed at the Brazilian National Institute of Meteorology (INMET) show good results and illustrate that the forecast of the combined model exceeds in most cases each component model, when compared to observed data.