Análise e Previsão de Séries Temporais na Gestão da Demanda de Água

Resumo

A previsão dos níveis dos reservatórios de água é fundamental para a gestão eficiente dos recursos hídricos, especialmente em áreas urbanas. Este estudo compara os modelos ARIMA, Decision Tree (DT) e Prophet aplicados a dados horários do Bairro Alto, Curitiba, coletados entre 2018 e 2020. As métricas Symmetric Mean Absolute Percentage Error (SMAPE), Mean Absolute Error (MAE) e Root Relative Mean Square Error (RRMSE) foram utilizadas para horizontes de 1, 6, 12 e 24 horas. O DT apresentou melhor desempenho em MAE e RRMSE, principalmente em previsões curtas, enquanto o Prophet obteve menores valores de SMAPE, destacando-se em previsões mais longas. Os resultados indicam que a abordagem adotada melhora a precisão na previsão da demanda, auxiliando a prevenção de escassez e o uso sustentável da água.