Avaliação de Agregação Temporal na Previsão da Temperatura de Superfície do Mar do Oceano Atlântico
Resumo
Eventos ambientais extremos como secas afetam milhões de pessoas em todo o mundo. A sua previsão permite a mitigação de eventuais danos causados por sua ocorrência. Uma variável importante para a identificação de ocorrências de secas é a Temperatura da Superfície do Mar (TSM). No Oceano Atlântico Tropical, dados de TSM são coletados e fornecidos pelo projeto PIRATA, que é uma rede de observação composta por boias com sensores dispostas nesta região. Sensores deste tipo, assim como sensores relacionados a Internet das Coisas (IoT), comumente falham, levando a perda de dados que influencia a qualidade dos conjuntos de dados coletados para o ajustamento de modelos de previsão. Neste contexto, esta pesquisa explora a influência da agregação temporal na previsão de horizontesá frente de TSM considerando diferentes horizontes de previsão e diferentes tamanhos dos conjuntos de dados de treino. Os resultados obtidos apontam cenários para conjuntos de treino e horizontes de previsão indicando se séries temporais agregadas de TSM podem ser vantajosas para a previsão.
