Observing the Existence of Low-Frequency Variability in Monthly Rainfall Data at Southeastern Brazil using R Package Tools – Neural Networks and Wavelet

Cleber Souza Correa, Haroldo Fraga de Campos Velho

Abstract


ABSTRACT. This study aimed to analyze 70 years historical series in the Brazilian Southeastern region, using monthly rainfall data. Statistical modeling techniques such as cross-wavelet spectra and artificial neural networks (ANN), from the R statistical package, were used to perform the analyses. Two different types of neural networks were employed: the multi-layer perceptron (MLP) and extreme learning machine (ELM). From the cited time series, the analysis shows the existence of a decadal and multi-decadal signal with cycles of 5, 11, and 22 years in the monthly rainfall in Brazilian Southeastern region, observing the existence of low-frequency variability. This shows a significant degree of modulation and association for the precipitation with solar activity. The neural networks were also used as forecasting tools, with a better performance for MLP-NN – smaller root mean square error. However, the MLP-NN presented a greater confidence interval than ELM-NN.

Keywords: monthly rainfall, sunspots, multi-decadal cycles.


Observando a Existência de Variabilidade de Baixa Frequência em Dados Mensais de Chuva no Sudeste do Brasil utilizando Ferramentas do Aplicativo R - Redes Neurais e Ondeletas

RESUMO. Este estudo teve como objetivo analisar séries históricas de 70 anos no sudeste do Brasil, utilizando dados mensais de precipitação. Técnicas de análise estatística usando o pacote estatístico R, como espectros de wavelet cruzado e modelagem de redes neurais artificiais (RNA), foram usadas para realizar as análises. Duas implementações de redes neurais foram empregadas: multi-layer perceptron (MLP) e extreme learning machine (ELM). Os resultados obtidos nas análises realizadas permitem inferir que as séries temporais observadas mostram a existência de um sinal decenal e multi-decenal com ciclos de 5, 11 e 22 anos na precipitação mensal no sudeste do Brasil, observando a existência de variabilidade de baixa frequência nos dados analisados. Isso mostra um grau significativo de modulação e associação da precipitação com a atividade solar. A análise de séries temporais longas permitem a observação de variabilidades de baixa frequência, evidenciando sua grande importância e relevância. Uma significativa parcela da variância total de ciclos atmosféricos decenais é modulado pela atividade solar. As redes neurais também foram usadas como ferramentas de previsão, com melhor desempenho para a rede MLP – como mostrado pelo erro médio quadrático. A rede MLP apresentou maior amplitude no intervalor de confiança do que a rede ELM.

Palavras-chave: precipitação mensal, manchas solares, ciclos multi-decenais.


Keywords


monthly rainfall; sunspots; multi-decadal cycles; precipitação mensal; manchas solares; ciclos multi-decenais.

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DOI: http://dx.doi.org/10.22564/rbgf.v38i2.2046










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