UM ESTUDO COMPARATIVO DOS MODELOS BOX-JENKINS E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREVISÃO DE VAZÕES E PRECIPITAÇÕES PLUVIOMÉTRICAS DA BACIA ARAGUAIA, TOCANTINS, BRASIL

Estudar a variabilidade dos parâmetros hidroclimaticos locais em baciashidrograficas e importante para melhorar o gerenciamento dos recursos hidricos.Para tal, foram utilizados o modelo estatistico baseado na metodologia Box-Jenkins, adotado por muitas empresas na analise de series temporais, inclusivetodo o setor eletrico brasileiro, e a tecnologia de redes neurais, que se apresentacomo poderosa ferramenta para previsoes. Na comparacao entre as duas tecnicas,foram utilizadas observacoes de medias mensais de duas estacoes meteorologicasda Bacia Araguaia-Tocantins, Brasil, uma de vazoes mensais (m3/s) e outra deprecipitacoes pluviometricas mensais (mm), da Agencia Nacional de Aguas (ANA),com registros continuos nos periodos de 1969 a 2017 e 1974 a 2017. As previsoesforam testadas para 12 e 24 meses. Uma comparacao entre os dois metodos,usando o teste de hipotese a partir de intervalos de confianca de 95%, mostrouque nao houve diferencas estatisticamente significativas nas previsoes individuaistanto de precipitacoes pluviometricas como de vazoes. Entretanto, o uso do rootmean square error (RMSE) mostrou que o metodo de Box-Jenkins apresentamelhores resultados. A maior dificuldade nesse metodo e na construcao domodelo, sobretudo em series com alta variabilidade. O metodo de redes neurais,em geral, consome mais tempo computacional em relacao ao Box-Jenkins.