Análisis de series temporales en estaciones meteorológicas para la predicción de la precipitación en la ciudad de Manizales, Colombia

Abstract

En este artículo se analizaron diferentes series de tiempo utilizando los modelos ARIMA, SARIMA, SARIMAX, Prophet y Neural Prophet con el fin de predecir la precipitación en la ciudad de Manizales-Colombia, haciendo uso de datos proporcionados por el SIMAC. Adicionalmente, los resultados obtenidos por los modelos para las predicciones de los últimos 7 días, muestran valores del error cuadrático medio (RMSE) y del error absoluto medio (MAE) alrededor de 19, indicando que los valores predichos presentan un buen ajuste frente a modelos más robustos como redes neuronales. Por otro lado, el modelo Prophet alcanzó un valor de RMSE igual a 19.06313 y un MAE de 16.24064, donde se evidenciaron errores más bajos que los modelos estocásticos implementados en este trabajo. Por otra parte, los valores predichos por la librería Prophet pueden ser de gran utilidad para el desarrollo de mejores prácticas en la gestión de análisis y riesgo de deslizamientos de tierra en el área. Finalmente, con base en este análisis se desarrolla un sistema de alerta temprana basado en el A25.