Predicción del fenómeno de la precipitación ambiental en el municipio de Aquitania

Viviana Bernal-Benítez; Juan Gómez-Malagón; Camilo Pardo-Beainy

doi:10.24054/rcta.v2i42.2649

Autores/as

Viviana Bernal-Benítez Universidad Santo Tomás https://orcid.org/0000-0002-8746-8583
Juan Gómez-Malagón Universidad Santo Tomás https://orcid.org/0000-0002-0040-9434
Camilo Pardo-Beainy Universidad Santo Tomás https://orcid.org/0000-0003-0012-3679

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v2i42.2649

Palabras clave:

Aumento de Gradiente, Precipitación Ambiental, Python, IBM Watson, Meteorología, Aprendizaje automático

Resumen

La ciencia de la meteorología genera importantes predicciones sobre los fenómenos que ocurren día a día en la atmósfera y que son de gran importancia para las actividades humanas como la agricultura, la sostenibilidad de los ecosistemas y el análisis climático. Con este Proyecto, se busca crear un sistema predictivo de precipitación atmosférica que trabaja con técnicas de Machine Learning haciendo uso de datos recolectados del monitoreo climático sobre el municipio de Aquitania en el departamento de Boyacá. Para generar este sistema predictivo de precipitación atmosférica, se utilizan los recursos de IBM Watson y la herramienta para la creación de código en Python: Jupyter Notebook. El algoritmo es entrenado empleando un conjunto de datos que contiene 35 años de información meteorológica tomados de la vereda Hoya La Manzana. El proceso desarrollado inicia con el refinamiento y limpieza del conjunto de datos, a continuación, la creación del modelo de entrenamiento con el 80% del dataset para proceder con la prueba del algoritmo empleando el 20% restante y finaliza con el análisis de los resultados obtenidos en la implementación del sistema predictivo apoyándose en métricas de evaluación tales como precisión, exactitud, sensibilidad del sistema, las cuales permiten observar las variaciones en el desempeño de cada uno de los modelos. Se consiguió una precisión de casi el 96% con el algoritmo fundamentado en Arboles de decisión, siendo este un posible punto de partida para la construcción de una herramienta de alta eficiencia que permita a los agricultores aumentar la productividad de la tierra, anticipándose a los posibles cambios climáticos que puedan afectar la salud y el desarrollo de sus cultivos.

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