PREDICCIÓN DEL FENÓMENO DE LA PRECIPITACIÓN AMBIENTAL EN EL MUNICIPIO DE AQUITANIA
DOI:
https://doi.org/10.24054/rcta.v2i42.2649Palabras clave:
Aumento de Gradiente, Precipitación Ambiental, Python, IBM Watson, Meteorología, Aprendizaje automáticoResumen
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.
Descargas
Citas
Bosy, J., Rohm, W., Borkowski, A., Kroszczynski, K., & Figurski, M. (2010). Integration and verification of meteorological observations and NWP model data for the local GNSS tomography. Atmospheric Research, 96(4), 522–530. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2009.12.012
Chen, G., Li, S., Knibbs, L. D., Hamm, N. A. S., Cao, W., Li, T., Guo, J., Ren, H., Abramson, M. J., & Guo, Y. (2018). A machine learning method to estimate PM2.5 concentrations across China with remote sensing, meteorological and land use information. Science of the Total Environment, 636, 52–60. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.04.251
Colston, J. M., Ahmed, T., Mahopo, C., Kang, G., Kosek, M., Junior, F. de S., Shrestha, P. S., Svensen, E., Turab, A., Zaitchik, B., & Network, T. M.-E. (2018). Evaluating meteorological data from weather stations, and from satellites and global models for a multi-site epidemiological study. Environmental Research, 165, 91–109.
Gonçalves, A. M., Silva, J. G., & Gomes, P. M. V. (2006). Meteorological support to forest fire prevention. In Forest Ecology and Management (Vol. 234, p. S41). https://doi.org/10.1016/j.foreco.2006.08.062
Han, H., Lee, S., Im, J., Kim, M., Lee, M. I., Ahn, M. H., & Chung, S. R. (2015). Detection of convective initiation using Meteorological Imager onboard Communication, Ocean, and Meteorological Satellite based on machine learning approaches. Remote Sensing, 7(7), 9184–9204. https://doi.org/10.3390/rs70709184
IBM’s AutoAI at work: two real-world applications | by Álvaro Corrales Cano | IBM Garage | Medium. (n.d.).
Kok, M., Smith, J. G., Wohl, C. J., Siochi, E. J., & Young, T. M. (2015). Critical considerations in the mitigation of insect residue contamination on aircraft surfaces - A review. In Progress in Aerospace Sciences (Vol. 75, pp. 1–14). https://doi.org/10.1016/j.paerosci.2015.02.001
Lu, H., Wu, Y., Li, Y., & Liu, Y. (2017). Effects of meteorological droughts on agricultural water resources in southern China. In Journal of Hydrology (Vol. 548, pp. 419–435). https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.03.021
Ma, P., Wang, S., Zhou, J., Li, T., Fan, X., Fan, J., & Wang, S. (2020). Meteorological rhythms of respiratory and circulatory diseases revealed by Harmonic Analysis. In Heliyon (Vol. 6, Issue 5). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04034
Natekin, A., & Knoll, A. (2013). Gradient boosting machines, a tutorial. Frontiers in Neurorobotics, 7(DEC). https://doi.org/10.3389/fnbot.2013.00021
Riabani Mercado, F., García Fernández, W., & Herrera Acebey, J. A. (2016). Sistema de inteligencia artificial para la predicción temprana de heladas meteorológicas. Acta Nova, 7(4), 483–495.
Rozenstein, O., & Karnieli, A. (2011). Comparison of methods for land-use classification incorporating remote sensing and GIS inputs. In Applied Geography (Vol. 31, Issue 2, pp. 533–544). https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2010.11.006
Sotelo, S., Guevara, E., Llanos-Herrera, L., Agudelo, D., Esquivel, A., Rodriguez, J., Ordoñez, L., Mesa, J., Muñoz Borja, L. A., Howland, F., Amariles, S., Rojas, A., Valencia, J. J., Segura, C. C., Grajales, F., Hernández, F., Cote, F., Saavedra, E., Ruiz, F., … Ramirez-Villegas, J. (2020). Pronosticos AClimateColombia: A system for the provision of information for climate risk reduction in Colombia. Computers and Electronics in Agriculture, 174. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105486
Wardah, T., Abu Bakar, S. H., Bardossy, A., & Maznorizan, M. (2008). Use of geostationary meteorological satellite images in convective rain estimation for flash-flood forecasting. Journal of Hydrology, 356(3–4), 283–298. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2008.04.015
Descargas
Publicado
Versiones
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2023 REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA)
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0/88x31.png)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.