Análisis de series temporales del cambio climático
Tendencias de la temperatura y las precipitaciones
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Este libro explora la importancia de una previsión precisa de las precipitaciones para la gestión de los recursos hídricos, la agricultura y la preparación ante catástrofes. Presenta un análisis comparativo de dos modelos de previsión -Regresión vectorial de apoyo (SVR) y Media móvil integrada autorregresiva estacional (SARIMA)- utilizando datos históricos de precipitaciones de 2008 a 2021 para predecir las tendencias de 2022 a 2026. Mediante técnicas estadísticas y de visualización como el análisis de tendencias, las medias móviles, los gráficos de caja, los mapas térmicos, l...
Este libro explora la importancia de una previsión precisa de las precipitaciones para la gestión de los recursos hídricos, la agricultura y la preparación ante catástrofes. Presenta un análisis comparativo de dos modelos de previsión -Regresión vectorial de apoyo (SVR) y Media móvil integrada autorregresiva estacional (SARIMA)- utilizando datos históricos de precipitaciones de 2008 a 2021 para predecir las tendencias de 2022 a 2026. Mediante técnicas estadísticas y de visualización como el análisis de tendencias, las medias móviles, los gráficos de caja, los mapas térmicos, las puntuaciones Z y los gráficos de densidad, el estudio identifica patrones y anomalías en los datos de precipitaciones. Aunque ambos modelos muestran una buena capacidad predictiva, el SVR demuestra un rendimiento superior, especialmente a la hora de captar patrones complejos y no lineales. El libro destaca las ventajas de integrar métodos de aprendizaje automático con herramientas estadísticas tradicionales para mejorar la predicción de las precipitaciones y respaldar decisiones basadas en datos en agricultura, planificación medioambiental y resiliencia climática.
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