Precipitation and streamflow forecasting based on time series modeling

Authors

DOI:

https://doi.org/10.55761/abclima.v36i21.18885

Keywords:

SARIMA Models. Seasonality. Hydrological Models. Water Resources.

Abstract

Time series modeling is an essential tool for forecasting the behavior of hydrological variables and can therefore be applied to urban planning to anticipate and mitigate the negative impacts of natural disasters. This study aimed to analyze, model, and generate forecasts based on the time series of monthly streamflow and precipitation data from stations located in the microregion of Caratinga, part of the Rio Doce watershed. The modeling steps included data acquisition, identification of potential models, parameter estimation, diagnostics, and, finally, forecasting. Models were selected based on achieving the lowest values in at least two of the selection criteria adopted: Akaike, Hannan-Quinn, and Schwarz. Regarding model fit, although challenges were encountered in capturing peak values in the series, the SARIMA(1,1,2)(0,1,1)12 model demonstrated good adherence to observed minimum streamflows and effectively represented historical drought periods. Residual analysis indicated that all models were suitable for forecasting purposes. For the year 2020, most models showed satisfactory performance. The SARIMA(0,0,0)(0,1,1)12 and SARIMA(1,1,2)(0,1,1)12 models were the most appropriate for forecasting precipitation and streamflow, respectively. Despite limitations, the results underscore the relevance of modeling as a support tool for water resource management in the region, providing insights into water availability during drought periods.

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Author Biographies

Alice Raquel Caminha, Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos, Universidade Federal de Lavras (UFLA)

Engenheira ambiental e sanitarista, mestre em Recursos Hídricos e atualmente cursa doutorado na mesma área.

Lucas Ribeiro Guimarães, Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos, Universidade Federal de Lavras (UFLA)

 Graduado em Engenharia Ambiental e Sanitária pela Universidade Federal de Lavras em 2018. Mestre em Tecnologias e Inovações Ambientais, na área de Conservação e Restauração de Ecossistemas pela Universidade Federal de Lavras em 2021. Doutorando em Recursos Hídricos pela Universidade Federal de Lavras (UFLA).

Flávia Vilela Corrêa, Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos, Universidade Federal de Lavras (UFLA)

Engenheira ambiental e sanitarista pela UFLA, mestre e doutoranda em Recursos Hídricos (UFLA).

Gabriela Rezende de Souza, Departamento de Engenharia Civil, Universidade Federal de Viçosa (UFV)

 Bacharela em Engenharia Ambiental e Sanitária, Mestre e Doutora em Recursos Hídricos pela UFLA.

Luiz Fernando Coutinho de Oliveira, Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos, 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).

Thelma Sáfadi, Departamento de Estatística, Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal de Lavras (UFLA)

Possui graduação (Licenciatura e Bacharelado) em Matemática 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).

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Published

05/02/2025

How to Cite

Caminha, A. R., Guimarães, L. R., Corrêa, F. V., Souza, G. R. de, Oliveira, L. F. C. de, & Sáfadi, T. (2025). Precipitation and streamflow forecasting based on time series modeling. Brazilian Journal of Climatology, 36(21), 264–290. https://doi.org/10.55761/abclima.v36i21.18885

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Vol. 36 (2025)

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