Forecast of sea surface temperature off the Peruvian coast using an autoregressive integrated moving average model

• Autores: Quispe, Carlos, Purca, Sara
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2007
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revista UNMSM - Revista Peruana de Biología
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.csi.unmsm:article/2164
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/rpb/article/view/2164
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: ENSO; ARIMA model; sea surface temperature; time series; Peru; ENOS; modelo ARIMA; temperatura superficial del mar; series temporales; Perú.

El Niño connects globally climate, ecosystems and socio-economic activities. Since 1980 this event has been tried to be predicted, but until now the statistical and dynamical models are insuffi cient. Thus, the objective of the present work was to explore using an autoregressive moving average model the effect of El Niño over the sea surface temperature (TSM) off the Peruvian coast. The work involved 5 stages: identifi cation, estimation, diagnostic checking, forecasting and validation. Simple and partial autocorrelation functions (FAC and FACP) were used to identify and reformulate the orders of the model parameters, as well as Akaike information criterium (AIC) and Schwarz criterium (SC) for the selection of the best models during the diagnostic checking. Among the main results the models ARIMA(12,0,11) were proposed, which simulated monthly conditions in agreement with the observed conditions off the Peruvian coast: cold conditions at the end of 2004, and neutral conditions at the beginning of 2005.
El evento El Niño conecta globalmente el clima, los ecosistemas y las actividades socioeconómicas. Desde 1980 se ha intentado predecir este evento, pero hasta la fecha los modelos estadísticos y dinámicos aún son insufi cientes. Por tal motivo, el objetivo del presente trabajo fue explorar mediante un modelo autoregresivo integrado de media móvil el efecto de El Niño en la temperatura superfi cial del mar (TSM) frente a la costa peruana. El trabajo comprendió 5 etapas: identifi cación, estimación, verifi cación diagnóstica, previsión y validación. Se usaron las funciones de autocorrelación simple y parcial (FAC y FACP) para identifi car y reformular los órdenes de parámetros en los modelos, así también los criterios de información de Akaike (AIC) y de Schwarz (SC) para la selección de modelos en la verifi cación diagnostica. Entre los principales resultados se propuso modelos ARIMA(12,0,11) que simularon condiciones mensuales similares a las observadas en el litoral peruano: condiciones frías a fi nes del 2004, y condiciones neutrales a inicios del 2005.