PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DE BRASÍLIA POR MEIO DO MODELO BETA AUTORREGRESSIVO DE MÉDIAS MÓVEIS

• Main Authors: DÉBORA MISSIO BAYER, FÁBIO MARIANO BAYER
• Format: Article
• Language: English
• Published: Sociedade Brasileira de Meteorologia 2015-09-01
• Series: Revista Brasileira de Meteorologia
• Subjects: βARMA; predição; séries temporais; umidade relativa do ar
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862015000300319&lng=en&tlng=en

O monitoramento da umidade relativa do ar (UR) tem grande importância no gerenciamento de recursos hídricos, na área agrícola, em estudos climáticos, assim como para a gestão da saúde pública. Este trabalho tem o objetivo de analisar, modelar e prever os valores mensais de UR da cidade de Brasília, Distrito Federal. Como a UR se dá em termos percentuais, ou seja, assume valores contínuos no intervalo (0,1), os modelos de séries temporais tradicionais da classe ARIMA não são adequados. Com isso, a utilização do modelo beta autorregressivo de médias móveis (βARMA) se faz necessária. Esse modelo para taxas e proporções, que assume distribuição beta para a variável de interesse, foi proposto recentemente por Rocha e Cribari-Neto. Para realização deste trabalho o modelo βARMA foi implementado em linguagem R. Sua aplicação aos dados de UR mostrou-se adequada, captando o comportamento da série e gerando previsões coerentes.