Uma aplicação de cadeias de Markov de alta ordem com dados de precipitação no estado da Paraíba

Abstract

O presente trabalho aborda alguns dos principais conceitos de Cadeia de Markov discreta em três estágios: modelos de Markov Clássico, Ocultos e Multivariados de Alta Ordem. Introduziu-se uma forma de se obter as probabilidades de transição Clássica e de Alta Ordem e a partir delas gerar as respectivas matrizes de transição com suas probabilidades. O algoritmo foi implementado no ambiente de programação computacional estatística e gráfica R e RStudio, onde foi analisado um banco de dados da precipitação de chuva diária da cidade de Campina Grande e João Pessoa no período de 1963 a 2017 da estação de Campina Grande-PB de código OMM: 82795 e João Pessoa-PB de código OMM: 81918 - INMET(Instituto Nacional de Meteorologia). O estudo teve o principal foco em avaliar estatisticamente utilizando a modelagem de cadeias de Markov no âmbito climático para responder se os k dias têm influência no clima do próximo dia. Dessa forma, a modelagem avaliou o comportamento da precipitação da cidade de Campina Grande e João Pessoa a partir da precipitação dos dias anteriores com a utilização dos três estados definidos. Resultados preliminares evidenciaram a influência do estado (seco, úmido e chuvoso) de k dias anteriores na ocorrência do estado do dia subsequente.