Portal de Periódicos da CAPES

La inteligencia artificial en la predicción de la temperatura ambiental y del suelo en Ecuador

2024; Volume: 10; Linguagem: Espanhol

10.31637/epsir-2025-550

2529-9824

Ángel Ramón Sabando García, Mikel Ugando Peñate, Reinaldo Armas Herrera, Reinaldo Armas Herrera, Néstor Leopoldo Tarazona Meza, Pierina D’Elia Di Michele, Elvia Rosalía Inga Llanez,

Soil Science and Environmental Management

Introducción: El estudio tuvo como objetivo principal analizar la probabilidad y predicción para la temperatura ambiental y el suelo en la zona costera de Manabí en Ecuador. Metodología: La metodología hace uso de series de tiempo Box Jenkins ARIMA y de comparación de medias. Los datos se midieron a las 07:00 am, 12:00 pm y 18:00pm, iniciando en enero de 2015 hasta diciembre del 2020. Los datos se analizaron y procesaron con la ayuda de la inteligencia artificial incorporada al software RStudio. Resultados: Los resultados, evidencian que la temperatura del suelo está correlacionada con la temperatura ambiental. Discusión: Las pruebas de bondades de ajuste para los coeficientes y supuestos validaron el modelo ARIMA observado y esperado. Además, los criterios AIC y BIC se utilizaron para escoger el mejor modelo predictivo. Conclusiones: En conclusión, la inteligencia artificial identificó que la predicción de las temperaturas ambiental y del suelo son simuladas adecuadamente a través de un modelo ARIMA(0,1,1)(0,1,1)[12], con componentes de tendencia y estacionalidad; afirmando un modelo de series de tiempo no estacionario. Se llega a determinar que, la temperatura tiene una pequeña variabilidad por cada periodo de tiempo, pero en aumento, y en lo posterior probablemente este factor climático se convierta en un determinante del calentamiento global.