Modelagem e previsão da produção brasileira de biodiesel utilizando séries temporais

Autores

  • Erika Fialho Morais Xavier Universidade Federal Rural de Pernambuco - DEINFO - Programa de Pós Graduação em Biometria e Estatística Aplicada.
  • Nyedja Fialho Morais Barbosa Universidade Estadual da Paraíba - CCBSA
  • Sílvio Fernando Alves Xavier Júnior Universidade Estadual da Paraíba - Depto de Estatística- Centro de Ciências e Tecnologia-Campina Grande/PB. http://orcid.org/0000-0002-4832-0711
  • Jader da Silva Jale Universidade Federal Rural de Pernambuco - DEINFO - Programa de Pós Graduação em Biometria e Estatística Aplicada.
  • Tiago Alessandro Espínola Ferreira Universidade Federal Rural de Pernambuco - DEINFO.

DOI:

https://doi.org/10.22478/ufpb.1981-1268.2018v12n3.37324

Resumo

Os biocombustíveis são, atualmente, as melhores alternativas para a redução do uso de combustíveis fósseis, que representam a maior parte da matriz energética brasileira. Oriundo principalmente a partir de biomassa vegetal, o biodiesel é um combustível limpo e renovável que pode substituir quase todos os derivados de petróleo sem modificações nos motores, diminuindo a dependência dos combustíveis fósseis e causando menores prejuízos ao meio ambiente, se comparado aos prejuízos ocasionados por combustíveis derivados do petróleo. Com base na preocupação ambiental e através de análises de séries temporais, foram propostos possíveis modelos de predição para a produção de brasileira de biodiesel, utilizando dados da produção nacional em m³ no período entre janeiro de 2005 e abril de 2018, disponibilizados livremente através do site da ANP - Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis. Os modelos de previsão foram estimados considerando a sazonalidade apresentada pela série temporal, através da metodologia de Box e Jenkins e do algoritmo de alisamento exponencial de Holt-Winters. Os modelos propostos responderam satisfatoriamente às expectativas, mostrando erros de predição relativamente pequenos, bem como um bom ajuste aos dados. O trabalho apresentou resultados que contribuem positivamente para a sociedade, na busca de recursos cada vez mais ecologicamente sustentáveis.

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Biografia do Autor

Erika Fialho Morais Xavier, Universidade Federal Rural de Pernambuco - DEINFO - Programa de Pós Graduação em Biometria e Estatística Aplicada.

Graduação em Estatística (UEPB). Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada (UFRPE). Doutorado (em andamento) em Biometria e Estatística Aplicada (UFRPE).

Nyedja Fialho Morais Barbosa, Universidade Estadual da Paraíba - CCBSA

Graduação em Estatística (UEPB). Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada (UFRPE). Professora de Estatística (CCBSA/UEPB)

Sílvio Fernando Alves Xavier Júnior, Universidade Estadual da Paraíba - Depto de Estatística- Centro de Ciências e Tecnologia-Campina Grande/PB.

Licenciado em Matemática (UFPE). Possui Mestrado em Biometria e Estatísitica Aplicada (UFRPE). Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada (UFRPE). Realizou estágio sanduíche na Texas A & M University (duração de 6 meses), United States, Biological and Agricultural Engineering Department. Áreas de interesse: Estatística Aplicada, Séries Temporais, Inferência Estatística, MF-DFA, Entropia e Análise de Tendências.

Jader da Silva Jale, Universidade Federal Rural de Pernambuco - DEINFO - Programa de Pós Graduação em Biometria e Estatística Aplicada.

Graduação em Estatística (UFC). Mestrado e doutorado em Biometria e Estatística Aplicada (UFRPE). Pós doutorado (em andamento) em Biometria e Estatística Aplicada (UFRPE).

Tiago Alessandro Espínola Ferreira, Universidade Federal Rural de Pernambuco - DEINFO.

Possui graduação em Bacharelado em Física - Departamento de Física (1995), mestrado em Física pela Universidade Federal de Pernambuco (1998), doutorado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2006). Atualmente é professor associado da Universidade Federal Rural de Pernambuco. É um dos fundadores do Programa de Pós-graduação em Informática Aplicada da UFRPE, onde encontra-se com coordenador. Também é membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada da UFRPE. Tem experiência na área de Ciência da Computação e Física, com ênfase em Inteligência Artificial, computação Quântica e computação científica, atuando principalmente nos seguintes temas: previsão, sistemas híbridos, algoritmos de busca, aprendizagem de máquina, séries temporais, redes neurais artificiais e econofísca. Bolsista de Produtividade CNPq.

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Publicado

2018-12-28

Como Citar

XAVIER, E. F. M.; BARBOSA, N. F. M.; XAVIER JÚNIOR, S. F. A.; JALE, J. da S.; FERREIRA, T. A. E. Modelagem e previsão da produção brasileira de biodiesel utilizando séries temporais. Gaia Scientia, [S. l.], v. 12, n. 3, 2018. DOI: 10.22478/ufpb.1981-1268.2018v12n3.37324. Disponível em: https://periodicos.ufpb.br/index.php/gaia/article/view/37324. Acesso em: 19 dez. 2024.

Edição

Seção

Ciências Ambientais