Resumo O principal objetivo desta pesquisa é realizar uma previsão de curto prazo da temperatura dentro de silos metálicos de armazenamento de soja utilizando as variáveis temperatura e a umidade relativa, para prever e analisar o impulse de resposta utilizando vetores autorregressivos (VAR) com o estimador Seemingly Unrelated Regression (SUR). Considera-se o silo de armazenamento de soja como um sistema multivariado, pois dentro da estrutura metálica existem vários sensores de coleta de temperatura e de umidade relativa, localizados tanto interno como externamente. Por ser um sistema multivariado foram ajustadas equações por meio da metodologia de vetores autorregressivos, para captar os choques externos e sua influência em cada variável e determinar quanto tempo de ação deste impacto no sistema. A previsão e o impulso de resposta mostram antecipadamente o momento em que o processo de aeração deve ser iniciado. O sistema de equações aponta que as variáveis externas do protótipo representadas pela temperatura 7 (T7) e umidade (U7) influenciam diretamente outras variáveis. Após a ocorrência de um choque externo, as variáveis endógenas levam 4 períodos de tempo para começarem a se estabilizar. Uma ação externa, seja por via natural ou por aeração, levará cerca de oito horas para que haja uma mudança efetiva de temperatura e umidade. A previsão fornece conhecimento antecipado para realizar a aeração no silo, de forma a manter a temperatura e a umidade relativa controladas. Como são necessários 6 períodos para que a resposta seja realizada, em número de horas a 12 horas, dado que as observações foram coletadas de 2 em 2 horas, esse tempo foi necessário para estabilizar as variáveis. Manter essas variáveis em valores alvo para agregar valor comercial ao produto. VAR (VAR SUR. SUR . (SUR) Considerase Considera externamente iniciado T7 T (T7 U7 U (U7 externo externa controladas realizada 1 produto (SUR (T (U

Abstract The research main purpose is to realize a short-term forecast temperature values inside metal soybean storage silos using the variables temperature and relative humidity, to predict and analyze the impulse response using vector autoregressions (VAR) with the Seemingly estimator. Unrelated Regression (SUR). The soybean storage silo is considered a multivariate system, as inside the metallic structure there are several temperature and relative humidity sensors, both located internally and externally. As a multivariate system, equations were adjusted using the vector autoregressive methodology, to capture external shocks and their influence on each variable and, determine how long this impact will take effect on the system. The forecast and response impulse show in advance the moment in which that the aeration process must be started. The system of equations points out that the prototype's external variables represented by temperature 7 (T7) and humidity (U7) directly influence other variables. After the occurrence of an external shock, endogenous variables take 4 periods of time to stabilize. An external action, whether naturally or through aeration, will take around eight hours to have an effective change in temperature and humidity. The forecast provides advance knowledge to carry out aeration in the silo, in order to keep the temperature and relative humidity controlled. As 6 periods of time are needed for the response to be carried out, ranging from hours to 12 hours, given that the observations were collected every 2 hours, this time was necessary to stabilize the variables. Keep these variables at target values to add commercial value to the product. shortterm short term VAR (VAR estimator SUR. SUR . (SUR) sensors externally methodology started prototypes prototype s T7 T (T7 U7 U (U7 shock action controlled 1 product (SUR (T (U