PREDICCIÓN DE TEMPERATURA CON MODELOS SARIMA: UN ENFOQUE DE SERIES TEMPORALES

Resumen

En un país como Brasil, exportador agrícola, el análisis y monitoreo climático son esenciales para el éxito de los cultivos. Este estudio analiza la aplicación del modelo SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) en la modelización y pronóstico de series temporales de temperatura del aire (promedio, mínimo y máximo) en el municipio de Francisco Beltrão, Paraná, para el período 2014-2024. Inicialmente, se realizó un análisis exploratorio de las series, seguido de pruebas de estacionariedad, descomposición temporal y evaluación de la estructura de dependencia mediante funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial. Los modelos SARIMA se ajustaron según la metodología de Box-Jenkins, con selección basada en el criterio de información de Akaike. La adecuación de los modelos se evaluó mediante métricas de error y análisis de residuos. Los resultados indican una marcada estacionalidad anual en las series y un resultado predictivo positivo de la modelización, especialmente para pronósticos a corto y mediano plazo. Sin embargo, se observó una limitación en la representación de eventos climáticos extremos. Se concluyó que el modelo SARIMA constituye una herramienta apropiada y eficiente para el análisis y la predicción de la temperatura del aire a escala local, y puede servir de apoyo para la planificación agrícola y la gestión territorial en regiones climáticamente sensibles.