Modelo de series temporales de precipitación para la ciudad de Chimoio, Mozambique

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.55761/abclima.v37i21.18615

Palabras clave:

Climatología; Modelos SARIMA; Variabilidad

Resumen

Desde 1970, el mundo ha observado un aumento en la temperatura y una intensificación del ciclo hidrológico, lo que resulta en una mayor cantidad de vapor de agua en la atmósfera y hace que la disponibilidad de agua sea menos predecible y más variable. La identificación de cambios en los registros meteorológicos es de gran importancia para las simulaciones hidrológicas mediante el uso de modelos estocásticos, con el objetivo de predecir y preparar a la sociedad para los impactos de posibles eventos extremos o raros. Así, este trabajo tuvo como objetivo estudiar la variabilidad temporal de la precipitación mensual en la ciudad de Chimoio, ajustando un modelo de series temporales para el período de 1989 a 2022. La metodología consistió en analizar la variabilidad mensual de la precipitación a través del coeficiente de variación y la tendencia. El ajuste del modelo de series temporales de precipitación se basó en el método propuesto por Box y Jenkins (1976). Los resultados indicaron una relación entre el fenómeno de El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) y la variabilidad de la precipitación, con la mayor variabilidad registrada en los meses de noviembre, diciembre, enero y febrero. En términos anuales, el año 2008 mostró la mayor variabilidad. El análisis de tendencia reveló significancia estadística para el mes de agosto, y dicha tendencia se volvió significativa a partir de 1994. Se seleccionó el modelo SARIMA (7,0,1)(0,1,1)12 para predecir futuras observaciones. Todos los pronósticos realizados para el año 2022 se encontraron dentro del intervalo de confianza del 95% establecido por el modelo, incluso considerando imprevistos e incertidumbres asociadas a factores climáticos.

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Biografía del autor/a

Jone Chacuinda Sumbulero, Universidade Federal de Lavras (UFLA)

Possui mestrado em Engenharia e Gestao de Aguas pela Universidade Zambeze(2015).

Noé Osório Macário , Universidade Federal de Lavras (UFLA)

Sou estudante de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (UFLA), onde também concluí o mestrado na mesma área. Possuo Licenciatura e Bacharelado em Ensino de Matemática pela Universidade Pedagógica de Moçambique. Tenho ampla experiência como docente no Ministério da Educação e Cultura de Moçambique (UPM), atuando no ensino de Matemática e Estatística em diferentes instituições de ensino. Ao longo da minha trajetória, também exerci funções de gestão académica, com responsabilidades como o cadastro e gerenciamento de dados de estudantes e funcionários, além da elaboração de avaliações e pautas. Minha formação é complementada por competências em informática, programação e liderança. Busco aplicar meus conhecimentos de forma estratégica, contribuindo para o desenvolvimento institucional e promovendo o crescimento mútuo e contínuo, tanto no âmbito profissional quanto pessoal.

Luiz Otávio de Oliveira Pala , Universidade Federal de Lavras (UFLA)

Possui graduação em Ciências Atuariais, mestrado em Estatística Aplicada e Biometria e doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária. Seus interesses de pesquisa concentram-se em Estatística Aplicada, com ênfase em modelagem de risco, análise de séries temporais e inferência Bayesiana. É professor do Departamento de Estatística (DES) da Universidade Federal de Lavras (UFLA) e atua no Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária da mesma instituição.

Luiz Fernando Coutinho de Oliveira , Universidade Federal de Lavras (UFLA)

Possui graduação em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Lavras (1986), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Lavras (1992) e doutorado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (1999). Ex-Coordenador do curso de graduação em Engenharia Ambiental e Sanitária e dos Programas de Pós-graduação em Tecnologias e Inovações Ambientais e Engenharia Ambiental da Universidade Federal de Lavras. Professor Titular do Departamento de Recursos Hídricos (DRH), atuando na ministração disciplinas para os cursos de Graduação em Engenharia Agrícola, Engenharia Ambiental e Sanitária e Engenharia Civil e no Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos em Sistemas Agrícola da UFLA e, atualmente é o Coordenador Adjunto do Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos PPGRH/UFLA. Área de atuação: Engenharia de Água e Solo e Recursos Hídricos. Orcid 0000-0001-5260-3258

Thelma Sáfadi , Universidade Federal de Lavras (UFLA)

Possui graduação (Licenciatura e Bacharelado) em Matematica pela Universidade Federal de Minas Gerais (1979), especialização em Matemática pela Universidade Federal de Minas Gerais, mestrado em Matemática pela Universidade Federal de Minas Gerais (1987) e doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (1997). Possui pós-doutoramentos na Universidad Carlos III de Madrid (2003/2004) , na Universidade de São Paulo (2010) e na Georgia Institute of Technology (2015) . É professora titular da Universidade Federal de Lavras. Foi coordenadora do curso de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária da Universidade Federal de Lavras no período de 2008/2009 e 2011. Áreas de interesse são: Análise de Séries Temporais, Econometria e Wavelets

Paulo Henrique Sales Guimarães , Universidade Federal de Lavras (UFLA)

Graduado em Administração pela Universidade Federal de Lavras (UFLA) em 2008. Graduado em Matemática (UFLA) em 2015. Especialista em Matemática pela Universidade Federal de São João del-Rey (UFSJ) em 2012 . Especialista em Planejamento, Implementação e Gestão da Educação a Distância pela Universidade Federal Fluminense (UFF) em 2017. Mestre em Estatística e Experimentação Agropecuária (UFLA) em 2010. Doutor em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (julho de 2014). Professor Adjunto IV do Departamento de Estatística da Universidade Federal de Lavras. Atua na área de Séries Temporais, Econometria Financeira, Data Science e Aprendizado de Máquinas. Fui primeiro primeiro tesoureiro da RBras no período de 2020 a 2024.

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Publicado

16/09/2025

Cómo citar

Sumbulero, J. C., Macário , N. O., Pala , L. O. de O., Oliveira , L. F. C. de, Sáfadi , T., & Guimarães , P. H. S. (2025). Modelo de series temporales de precipitación para la ciudad de Chimoio, Mozambique. Revista Brasileña De Climatología, 37(21), 302–329. https://doi.org/10.55761/abclima.v37i21.18615

Número

Vol. 37 (2025)

Sección

Artigos

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