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http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/15815
Título : | Sistema para la predicción de variables ambientales (Temperatura, humedad y velocidad del aire) basado en el modelo ARIMA para el proyecto (UNACH-CODESAN-FAO-MAATE) |
Autor : | Jinez Tapia, José Luis López Maya, Carlos Josué |
Palabras clave : | Predicción climática Modelo ARIMA Precisión del modelo Python |
Fecha de publicación : | 7-ago-2025 |
Editorial : | Riobamba |
Citación : | López M., Carlos J. (2025 )Sistema para la predicción de variables ambientales (Temperatura, humedad y velocidad del aire) basado en el modelo ARIMA para el proyecto (UNACH-CODESAN-FAO-MAATE). (Tesis de grado). Universidad Nacional de Chimborazo. Riobamba, Ecuador. |
Resumen : | En este trabajo de titulación se analiza el funcionamiento del modelo de predicción ante tres variables climáticas (temperatura, humedad y velocidad del viento), como parte del proyecto UNACH-CODESAN-FAO-MAATE desarrollado en la Universidad Nacional de Chimborazo. Donde Ecuador enfrenta actualmente desafíos importantes derivados de la variabilidad climática, lo que ha incrementado la frecuencia e intensidad de eventos extremos como sequías prolongadas e inundaciones. Esta situación afecta directamente sectores como la agricultura, especialmente en la provincia de Chimborazo, donde el cambio en variables como la temperatura y la humedad influye de forma crítica en el rendimiento de los cultivos. Frente a este panorama, se hace necesaria la implementación de herramientas tecnológicas que permitan un monitoreo más preciso y la predicción anticipada de condiciones adversas. Mediante el uso del modelo estadístico ARIMA, este estudio evalúa la precisión de las predicciones comparando los valores estimados con los datos reales obtenidos por una estación meteorológica. Para su desarrollo, se utilizó un servidor con sistema operativo Ubuntu que aloja todo el sistema, y se empleó el lenguaje de programación Python para desarrollar los scripts responsables de la recepción de datos, la predicción y el desarrollo de una página web que permite visualizar tanto los datos actuales como las predicciones semanales. Los resultados indican que la implementación de este modelo de predicción puede ser una herramienta eficaz para fortalecer la gestión del riesgo, anticiparse a eventos climáticos extremos, y mejorar la planificación agrícola mediante decisiones informadas basadas en datos. Las conclusiones demuestran que el uso de modelos estadísticos como ARIMA representa una alternativa viable para fortalecer los sistemas de monitoreo climático locales. |
Descripción : | This thesis project analyzes the performance of a prediction model applied to three climatic variables (temperature, humidity, and wind speed), as part of the UNACH-CODESAN-FAO-MAATE project developed at the National University of Chimborazo. Ecuador currently faces significant challenges resulting from climate variability, which has increased the frequency and intensity of extreme weather events such as prolonged droughts and floods. This situation directly impacts sectors such as agriculture—particularly in the province of Chimborazo—where changes in variables like temperature and humidity critically affect crop yields. In response, the implementation of technological tools for more accurate monitoring and early forecasting of adverse conditions becomes essential. Through the use of the ARIMA statistical model, this study evaluates the accuracy of forecasts by comparing predicted values with actual data collected from a weather station. The system was developed using a server running the Ubuntu operating system, and the Python programming language was used to create scripts for data reception, prediction, and the development of a web interface that displays both real-time and weekly forecast data. The results indicate that the implementation of this prediction model can be an effective tool for strengthening risk management, anticipating extreme weather events, and improving agricultural planning through data-driven decision-making. The conclusions demonstrate that using statistical models such as ARIMA is a viable alternative to enhance local climate monitoring systems. |
URI : | http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/15815 |
ISSN : | UNACH-EC-FI-ITEL |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería en Telecomunicaciones |
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