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Inguane, A.O¹; Saide, B.J²; Mulenga, A.C³

¹ Universidade Eduardo Mondlane, Faculdade de Ciências, Departamento de Matemática e Informática, Moçambique, Maputo. anisioosias2@gmail.com

² Universidade Eduardo Mondlane, Faculdade de Ciências, Departamento de Matemática e Informática, Moçambique, Maputo.  jose.bony@uem.ac.mz

³ Universidade Eduardo Mondlane, Faculdade de Ciências, Departamento de Matemática e Informática, Moçambique, Maputo. alberto.mulenga@uem.ac.mz

Introdução: a variabilidade da precipitação constitui um fator a tomar em conta no planeamento agrícola, na gestão de recursos hídricos e na diminuição do impacto provocado por eventos extremos. Objectivo: modelar e prever a precipitação mensal na região sul de Moçambique, com foco nas cidades de Maputo, Xai-xai e Inhambane. Metodologia: foram utilizadas séries temporais de precipitação mensal, compreendendo o período de 1992 a 2022, fornecidas pelo Instituto Nacional de Meteorologia. Para análise dos dados, foram usados os modelos sazonais autorregressivos integrados e médias móveis (SARIMA). Resultados: da análise, os modelos que ajustaram bem os dados são o modelo SARIMA(3,0,3)(2,0,2)₁₂ para a cidade de Inhambane, o SARIMA(0,0,1)(1,0,1)₁₂ para a cidade de Xai-xai e o modelo SARIMA(1,0,0)(1,0,1)₁₂ para a cidade de Maputo. As previsões dentro da amostra mostraram-se coerentes com o comportamento histórico das séries, sugerindo a aplicação dos modelos para a previsão da quantidade de precipitação nos meses seguintes. Conclusões: do estudo, conclui-se que as séries de precipitação mensal das cidades de Maputo, Xai-Xai e Inhambane ajustaram-se aos modelos SARIMA, captando seus padrões sazonais. Os diagnósticos dos resíduos confirmaram a qualidade dos ajustes e a utilidade dos modelos para a previsão, oferecendo subsídios relevantes para ações de adaptação às mudanças climáticas e redução dos riscos associados a eventos climáticos extremos.

 

Palavras-chave: Box-Jenkins, precipitação, mudanças climáticas, SARIMA.