Análise hierárquica para dados de bacias hidrográficas

Abstract

Este trabalho tem como objetivo desenvolver e analisar modelos lineares generalizados para séries temporais, aplicando a metodologia Hierárquica Bayesiana. Utilizamos dois bancos de dados para comparar os modelos, os dados do Rio dos Sinos, que descrevem o índice da qualidade da água e os dados do Rio Colorado, que medem a vazão da água. Iniciamos as análises considerando apenas o efeito aleatório e no final acrescentamos o efeito correlacionado espacialmente para realizar a análise espaço-temporal. Para a comparação da eficiência dos modelos utilizamos diversos critérios de avaliação e gráficos das séries temporais com os estimadores. Com isso, foi possível observar quais modelos descrevem melhor os dados de acordo com suas características. Esse conhecimento pode ser utilizado para facilitar e melhorar a eficiência da modelagem de dados em outras aplicações futuras.

This work aims to develop and analyze generalized linear models for time series, applying the Bayesian Hierarchical methodology. We used two databases to compare the models, data from Rio dos Sinos, that describe the water quality index and data from Rio Colorado, that measure water flow. We started the analysis considering only the random effect and at the end we added the spatially correlated effect to perform the spatio-temporal analysis. To compare the efficiency of the models, we used several evaluation criteria and time series graphs with estimators. With this, it was possible to observe which models best describe the data according to their characteristics. This knowledge can be used to facilitate and improve the efficiency of data modeling in other future applications.