Predicción de la precipitación pluvial para prevención aplicando modelos ARIMA, Optimización Bayesiana y Modelo XGBoost

Abstract

Este estudio se enfoca en proporcionar un modelo estadístico para las precipitaciones en la Estación Meteorológica de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi, cantón Tulcán, con el propósito de perfeccionar la capacidad de pronóstico y la resiliencia del sector agrícola regional. En consecuencia, este trabajo analiza las vulnerabilidades causadas por las variaciones meteorológicas en distintas regiones del Ecuador y resalta la importancia de la agricultura en este contexto. Para ello se propone un modelo estadístico que combina método ARIMA, optimización bayesiana y modelos XGBoost para predecir el comportamiento de la lluvia. Sobre la base de los resultados obtenidos en el estudio podemos prever el comportamiento adyacente de las precipitaciones en un margen temporal que colinda hasta el mes de diciembre del año 2024. Esto constituye un recurso imprescindible para la elección de decisiones más favorables y así beneficiar al área agrícola en la capacidad de adaptarse a eventos climáticos desfavorables.