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dc.contributor.advisorMüller, Ivanor
dc.creatorNunes, Juliana dos Santos
dc.date.accessioned2018-04-18T13:01:34Z
dc.date.available2018-04-18T13:01:34Z
dc.date.issued2007-08-17
dc.date.submitted2007
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/13001
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatistica e Modelagem Quantitativa, RS, 2007.por
dc.description.abstractAmong the natural resources, water is the most important element for the species’ survival. With the population growth, the demand for water increases. This, allied to the waste and the pollution of the water springs, generates a problem of great proportions: for how much time will water be available in nature. It is necessary to develop technologies that allow us a better planning for the use of water resources, investing in public policies of environmental education and awareness to the water issue. In this context, this work presents an analysis of the Distribution Series and Water Consumption in the city of Santa Maria – RS, in the period from January 2000 to December 2005, using Box and Jenkins Methodology, aiming to make forecasts twelve steps ahead. The data was collected by Companhia Riograndense de Saneamento – CORSAN. The series analysis showed that both have data homogeneity and pointed the SARIMA(1,1,2)(1,0,0)12 as the best model for the distribution series and SARIMA(1,1,2)(0,0,1)12 for the consumption series. Comparing the predicted values with the real ones, it was concluded that the two series presented variations. It is due to the fact that in the year of 2006, there was a significant decrease in the water volume of the Dam of DNOS, one of the city’s of water supply. Considering this, CORSAN made a differentiated planning for this year in order to avoid extended water rationing, and disruptions to the population.eng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectSéries temporaispor
dc.subjectMetodologia Box & Jenkinspor
dc.subjectÁguapor
dc.titleAnálise das séries de distribuição e consumo de água em Santa Maria – RS utilizando a metodologia de Box & Jenkinspor
dc.title.alternativeWater consumption and distribution series analysis in Santa Maria – RS using Box & Jenkins’ methodologyeng
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso de Especializaçãopor
dc.degree.localSanta Maria, RS, Brasilpor
dc.degree.specializationEstatistica e Modelagem Quantitativapor
dc.description.resumoEntre os recursos naturais, a água é o elemento mais importante para a subsistência das espécies. Com o crescimento da população, a demanda por água aumenta. Isso aliado ao desperdício e poluição dos mananciais, gera um problema de grandes proporções: por quanto tempo mais teremos água disponível na natureza. É preciso desenvolver tecnologias que permitam um melhor planejamento para a utilização dos recursos hídricos, investindo em políticas públicas de educação ambiental e conscientização para o cuidado com a água. Dentro desse contexto, o trabalho aqui apresenta uma análise das séries de Distribuição e Consumo de Água na cidade de Santa Maria – RS, no período de janeiro de 2000 a dezembro de 2005, utilizando a Metodologia de Box & Jenkins, objetivando fazer previsões doze passos à frente. Os dados foram coletados pela Companhia Riograndense de Saneamento - CORSAN. A análise das séries mostrou que ambas possuem homogeneidade nos dados e apontou como melhor modelo para a série distribuição o SARIMA(1,1,2)(1,0,0)12 e para a série consumo o SARIMA(1,1,2)(0,0,1)12. Comparando os valores previstos com os reais, concluiu-se que as duas séries apresentaram variações. Isso se explica pelo fato de que, no ano de 2006, houve uma diminuição significativa no volume de água da Barragem do DNOS, uma das fontes de abastecimento da cidade. Por isso, a Corsan fez um planejamento diferenciado para esse ano, a fim de evitar racionamentos prolongados e transtornos para a população.por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApor
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências Naturais e Exataspor


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