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Previsão da Precipitação Média Mensal em Beira, Moçambique: Uma Abordagem com Modelos de Séries Temporais

A previsão da precipitação é essencial para o planejamento agrícola, a gestão de recursos hídricos e a adaptação às mudanças climáticas. Este estudo apresenta uma análise detalhada da previsão da precipitação mensal na cidade de Beira, Moçambique, utilizando modelos de séries temporais. Foram aplicados testes estatísticos, como Shapiro-Wilks para normalidade, Mann-Kendall para detecção de tendências e Fisher para identificação de sazonalidade. O modelo SARIMA foi utilizado para projeções futuras e avaliado por meio dos critérios AIC (Akaike Information Criterion), BIC (Bayesian Information Criterion), RMSE (Root Mean Square Error) e MAE (Mean Absolute Error). O modelo SARIMA (1,1,1)(1,1,2) demonstrou o melhor desempenho, capturando com precisão a sazonalidade da precipitação. Os resultados deste estudo fornecem uma base científica relevante para políticas de mitigação climática e estratégias de resiliência na região costeira de Moçambique.
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Previsão da Precipitação Média Mensal em Beira, Moçambique: Uma Abordagem com Modelos de Séries Temporais

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.2652526038

  • Palavras-chave: Agrometeorologia, Séries Temporais, SARIMA, Modelagem Climática, Previsão Sazonal

  • Keywords: Agrometeorology, Time Series, SARIMA, Climate Modelling, Seasonal Forecasting

  • Abstract: Rainfall forecasting is imperative for agricultural planning, water resource management and adaptation to climate change. This study presents a detailed analysis of monthly rainfall forecasting in the city of Beira, Mozambique, using time series models. Statistical tests were applied, including Shapiro-Wilks for normality, Mann-Kendall for detecting trends and Fisher for identifying seasonality. The SARIMA (1,1,1)(1,1,2) model was employed for future projections, and its performance was evaluated using the AIC (Akaike Information Criterion), BIC (Bayesian Information Criterion), RMSE (Root Mean Square Error) and MAE (Mean Absolute Error) criteria. The results indicated that the SARIMA (1,1,1) (1,1,2) model exhibited the optimal performance, accurately capturing the seasonality of rainfall. The results of this study provide a relevant scientific basis for climate mitigation policies and resilience strategies in the coastal region of Mozambique.

  • Francisco José Noris
  • Domingos Mário Zeca Fernando
  • Valéria Cristina Rodrigues Sarnighausen
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