The reason behind the importance of accurate forecasting of flow of tributaries lies in the fact that they are crucial to hydrological resources planning, which directly impacts many aspects of the economic and social activities. In this work, a hybrid method of combining times series forecasts is applied. Wavelet analysis is implemented, together with SARIMA models and multi-objective nonlinear mathematical programming. At first, the time series to be analyzed is decomposed via Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) up to a certain level of resolution. Subsequently, SARIMA models are used to, individually, model and generate forecasts for every wavelet component. In the last stage, mathematical optimization is used to generate forecasts for the original time series in the form of the optimal linear combination of the wavelet components’ forecasts, previously obtained by SARIMA models. The method was applied to the time series of the monthly flow of tributaries of Samuel’s dam in the state of Rondônia. In terms of predictive gains, pure SARIMA model produced better results.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)A importância de previsão de alta precisão para séries de vazão natural de afluentes pode ser atribuída ao seu papel fundamental no planejamento dos recursos hídricos, devido ao impacto direto desses nos vários aspectos da atividade econômica e social. Neste trabalho foi aplicado um método híbrido de combinação de previsão de séries temporais. O método utiliza a análise de wavelet, modelagem SARIMA e programação matemática não linear multiobjetivo. Em primeiro momento, é realizada a transformação da série temporal analisada utilizando a transformada de wavelet não decimada Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) até um certo nível de resolução. Em seguida, modelos SARIMA são ajustados às componentes wavelet, e previsões são geradas para cada componente wavelet por meio do respectivo modelo SARIMA. Na ultima etapa, otimização matemática é utilizada para combinar as previsões das componentes wavelet, gerando assim a previsão da série temporal original. O método foi aplicado à série mensal de vazão natural de afluentes da barragem de Samuel no estado de Rondônia, no período de março de 1973 a dezembro de 2015. Em termos de ganhos preditivos, o método proposto teve desempenho inferior ao do modelo SARIMA puro.