El clima está cambiando, y con él, nuestra forma de entender el agua. En la cuenca del río Pastaza, vital para la Amazonía ecuatoriana, investigadores aplicaron redes neuronales artificiales (RNA) para estimar precipitaciones con un 95% de fiabilidad. ¿Por qué importa esto? Porque si podemos predecir la lluvia, podemos evitar desastres.
Datos del artículo
- Título: Aplicación de Redes Neuronales Artificiales para la Estimación de Precipitaciones: Caso de Estudio de la Cuenca del Río Pastaza, Ecuador
- Autores: Alexander Rogel, Andrés Hidalgo, Fabián Morales, Dilon Moya, Bolívar Paredes
- Publicado en: Revista Científica FINIBUS, Vol. 7, Núm. 14 (2024)
- DOI: https://doi.org/10.56124/finibus.v7i14.013
Hallazgos clave del estudio
- Las redes neuronales artificiales superaron a los métodos clásicos (como el de razones de distancia) al estimar precipitaciones faltantes.
- Se analizaron datos de 29 estaciones meteorológicas en la cuenca entre 1995 y 2013.
- El modelo usó 5,000 iteraciones con un índice de confianza del 95%.
- Estaciones como Tisaleo, Guaslán y Baños mostraron una notable recuperación de datos (hasta 32 registros).
- Este modelo es replicable en otras cuencas del país, lo que puede transformar la gestión hídrica nacional.
¿Cómo funciona esta predicción con IA?
- Se entrenó una red neuronal tipo perceptrón multicapa (MLPRegressor de Scikit-learn).
- La entrada al modelo eran datos de estaciones cercanas con registros completos.
- El sistema ajusta sus parámetros hasta que la predicción es muy similar a la realidad histórica.
- Se integraron bibliotecas como TensorFlow, Keras y Matplotlib para entrenamiento, evaluación y visualización.
¿Por qué importa para Ecuador?
- La cuenca del Pastaza produce el 45% de las hortalizas del país.
- Alberga diversidad climática y ecológica: desde los Andes hasta la Amazonía.
- Es una zona vulnerable al cambio climático, pero sin datos precisos no se puede planificar.
- Esta técnica mejora la predicción de lluvias intensas y sequías, útiles para agricultura, energía y emergencias.
Conclusiones
- Las redes neuronales mejoran la calidad y precisión de los datos de lluvia.
- Son más eficaces que los métodos estadísticos convencionales.
- Permiten crear modelos climáticos más sólidos y estrategias de adaptación más robustas.
- Su uso se puede extender a otras cuencas hidrográficas del país.