Previsão de Níveis Estáticos de Água Subterrânea em Poço de Monitoramento Utilizando Metodologia Estocástica

Abstract

O presente estudo busca modelar e analisar o comportamento natural de uma série temporal de nível estático de água subterrânea e precipitação com o intuito de fazer previsões dos níveis para um horizonte de 6 meses. Para tanto, aplicou-se um modelo estocástico da classe ARMA (autorregressivo e de médias móveis) em dados semanais de nível estático de água subterrânea e precipitação. O ambiente geológico do poço estudado é caracterizado por formações sedimentares da borda da Bacia do Paraná, localizado no município de Alegrete no Estado do Rio Grande do Sul. O poço de monitoramento é dotado de registrador automático de nível onde o espaço temporal considerado foi de pouco mais de 2 anos de medições sem falhas. Testaram-se modelos autorregressivos e de médias móveis até a terceira ordem de autocorrelação. Selecionou-se o melhor modelo com base nos valores de AIC (Akaike Information Criterion) e BIC (Bayesian Information Criterion), onde escolheu-se o ARMA (2, 0) o qual obteve o melhor ajuste. A análise de erros permitiu observar o bom desempenho da modelagem a partir do gráfico de resíduos normalizados, atestando a qualidade preditiva do modelo escolhido. A avaliação dos coeficientes do modelo permitiu estabelecer uma relação em milímetros aproximada de 0,31:1 para as variáveis nível estático e precipitação respectivamente

Keywords

• Séries Temporais
• Modelos Estocásticos
• ARMA