Towards statistical-based prediction models for seasonal precipitation in the southeast of Brazil - Arruda, Helder; Drumond, Anita; Oliveira, Ewerton; Freitas, Julio; Rocha, Rafael; Carneiro, Nikolas; Tedeschi, Renata; Alves, Ronnie; Viademonte, Sergio; Carvalho, Eduardo (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2025.12385, 2025)
Este estudo avalia a previsão de precipitação em 12 pontos de monitoramento no sudeste do Brasil, utilizando cinco modelos estatísticos (MLR, ARIMA, SARIMA, SARIMAX e VARMAX). A acurácia das previsões foi avaliada em dois momentos (M1 e M2), utilizando o RMSE. O modelo MLR apresentou o melhor desempenho no curto prazo (M1) em metade das localidades (50%), enquanto o SARIMAX foi superior em quatro delas (33%). No longo prazo (M2), o VARMAX superou os demais modelos em sete localidades (58%), evidenciando sua capacidade de capturar dinâmicas multivariadas. Os resultados destacam a importância dos modelos estatísticos para a previsão meteorológica local e o planejamento de infraestrutura.