| Journal: | RBRH. Revista brasileira de recursos hidricos |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000392745 |
| ISSN: | 1414-381X |
| Authors: | Reisen, Valderio Anselmo1 Molinares, Fabio A. Fajardo2 Teixeira, Edmilson Costa1 |
| Institutions: | 1Universidade Federal do Espirito Santo, Programa de Pos-Graduacao em Engenharia Ambiental, Vitoria, Espirito Santo. Brasil 2Universidade Federal de Minas Gerais, Departamento de Estatistica, Belo Horizonte, Minas Gerais. Brasil |
| Year: | 2008 |
| Season: | Abr-Jun |
| Volumen: | 13 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 45-53 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Portugués |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| English abstract | In most hydrological time series data studies atypical observations (outliers) are not usually considered in the data modelling process. As a result, the performance of stochastic modelling, in terms of liability and accuracy, has not been very good. This paper presents a comparative study of stochastic modelling of the monthly maximum flow rate of River Jucu (one of the two main water suppliers to Great Vitória, State of Espírito Santo, Southeastern Region of Brazil), by considering or not outliers as part of the flow rate time series. Based on the modelling performance indicators MSE (mean square error) and MAPE (mean absolute percentile error), the version of the SARIMA model taking outliers into account presented a much better performance in terms of prediction reliability and accuracy than the SARIMA model in its usual form (without considering outliers). Thus, the case study presented in this paper calls attention to the importance of taking into account the presence of outliers when modelling time series in a variety of water resources problems such as floods and droughts |
| Portuguese abstract | Na maioria dos estudos de séries temporais de dados hidrológicos, a informação da existência de observações atípicas (outliers) não é considerada como parte integrante da modelagem dos dados. A consideração dos dados atípicos nos processos de modelagem estocástica tem como objetivo melhorar a eficiência do modelo ajustado e proporcionar uma maior confiabilidade em seus resultados. Por isso, usa-se neste artigo ferramental teórico na modelagem de séries temporais sazonais com outliers, tendo como estudo de caso a vazão máxima do Rio Jucu, entre os dois principais mananciais responsáveis pelo abastecimento da Grande Vitória, estado do Espírito Santo. Os resultados mostram que o modelo SARIMA (Auto-Regressivo Integrado e de Médias Móveis Sazonal), considerando a informação da presença de outliers, representou melhor a dinâmica da série em estudo, ao prever o ciclo anual de picos máximos de vazão com uma redução de 46% no Erro Quadrático Médio (EQM) de previsão para 1-passo à frente |
| Disciplines: | Geociencias, Ingeniería |
| Keyword: | Hidrología, Ingeniería hidráulica, Descarga fluvial, Series de tiempo, Estacionalidad, Río Jucu, Brasil |
| Keyword: | Earth sciences, Engineering, Hydrology, Hydraulic engineering, River discharge, Time series, Seasonality, Jucu river, Brazil |
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