PREVISÃO DE TEMPERATURA COM MODELOS SARIMA: UMA ABORDAGEM POR SÉRIES TEMPORAIS

Resumo

Em um país como agroexportador como o Brasil, a análise e o monitoramento climático são essenciais para o êxito das plantações. O presente estudo analisa a aplicação do modelo Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) na modelagem e previsão de séries temporais de temperatura do ar (média, mínima e máxima) no município de Francisco Beltrão, Paraná, referentes ao período de 2014 a 2024. Inicialmente, realizou-se a análise exploratória das séries, seguida de testes de estacionariedade, decomposição temporal e avaliação da estrutura de dependência por meio das funções de autocorrelação e autocorrelação parcial. Os modelos SARIMA foram ajustados conforme a metodologia de Box Jenkins, com seleção baseada no critério de informação de Akaike. A adequação dos modelos foi avaliada a partir de métricas de erro e da análise dos resíduos. Os resultados indicam forte sazonalidade anual nas séries e um resultado preditivo positivo da modelagem, sobretudo para previsões de curto e médio prazo. Contudo, observou-se limitação na representação de eventos climáticos extremos. Concluiu-se que o modelo SARIMA constitui uma ferramenta apropriada e eficiente para a análise e previsão da temperatura do ar em escala local, podendo subsidiar o planejamento agrícola e a gestão territorial em regiões climaticamente sensíveis.