Capitol III · Metodă

Cum prognozăm
un fluviu.

Nu există un singur model corect. Folosim mai multe în paralel, fiecare cu ipotezele lui — și le validăm unul împotriva celuilalt pe date pe care nu le-au văzut niciodată.

01 / Orizont scurt

Modele lunare

SARIMA

Model statistic clasic care prinde sezonalitatea anuală a parametrilor și tendința lor pe termen lung.

Prophet

Decompoziție aditivă — trend, sezonalitate, evenimente — robustă la lipsuri de date.

VAR

Vector AutoRegression. Tratează parametrii ca un sistem interdependent — ideal pentru what-if.

LightGBM

Gradient boosting pe features temporale derivate (lag-uri, medii mobile, ferestre).

SeasonalNaive

Baseline puternic: prognoza este pur și simplu valoarea de acum un an. Greu de bătut.

Ensemble

Combinație ponderată a celorlalte cinci, ponderea învățată din backtest.

02 / Orizont lung

Modele anuale

AutoARIMA

Selecție automată a ordinii (p,d,q) pentru serii anuale scurte.

ETS

Exponential Smoothing — trend și nivel pentru evoluții lente.

Prophet

Versiunea anuală, cu prior-uri ajustate pentru orizonturi de 5—10 ani.

LightGBM

Boosting pe agregări anuale și covariate.

LinearTrend

Regresie liniară simplă — reperul împotriva căruia validăm restul.

03 / Validare

Backtest walk-forward

Antrenăm fiecare model pe o fereastră de date istorice, prognozăm câțiva pași înainte, comparăm cu observațiile reale, apoi avansăm fereastra și repetăm. Erorile obținute (MAE, RMSE, MAPE) sunt singura monedă cu care comparăm modelele între ele. Ponderile ensemble-ului provin din acest exercițiu — nu sunt fixate de mână.

04 / Semnal

Detecția anomaliilor

Pe fiecare serie aplicăm o decompoziție STL (Seasonal-Trend by LOESS), apoi calculăm z-score-ul reziduurilor. Punctele care depășesc un prag (tipic |z| > 3) sunt marcate ca anomalii. Pentru parametri normați (DCA, apă potabilă), suprapunem și pragurile legale — uneori semnalul statistic și cel normativ nu coincid, iar diferența contează.

05 / Scenarii

Simulare what-if

Modelul VAR învață cum se mișcă parametrii împreună. Asta permite o întrebare simplă: dacă oxigenul dizolvat scade brusc cu 20%, ce se întâmplă cu azotații? Cu pH-ul? Răspunsul nu este o predicție certă, ci un scenariu — util pentru a discuta intervenții înainte ca ele să fie necesare.

06 / Context

Ținte normative

Comparăm valorile măsurate și prognozate cu țintele Directivei Cadru Apă (DCA) și cu standardele pentru apă potabilă. Aceste linii apar peste grafice — nu pentru a declara conformitate, ci pentru a oferi un cadru de citire imediat.