Modelación del clima con variables meteorológicas en la provincia de Chimborazo, mediante la comparación de modelos de aprendizaje no supervisado (K-MEDIAS Y DBSCAN) - Ayala Cárdenas, David Vitelio (2025)
La provincia de Chimborazo se caracteriza por la presencia de microclimas debido a su posición geográfica en la región interandina, enfrentándose a desafíos significativos en la modelación de su comportamiento. En este trabajo de integración curricular se analizó el agrupamiento por K-medias y Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise, con el propósito de establecer el método más adecuado para identificar patrones y modelar el clima, mediante la temperatura ambiente y precipitación en la provincia de Chimborazo. Se aplicó una investigación de tipo cuantitativa no experimental, en la cual se utilizó los datos de temperatura registrados en las 11 estaciones ubicadas en la zona de estudio monitoreadas por el Grupo de Energías Alternativas y Ambiente y de precipitaciones que se encuentran en el Visor de acceso a datos de Predicción de la NASA sobre los recursos energéticos mundiales, en el periodo 2015-2022. Se encontró que el algoritmo K-medias es el que mejor agrupa las variables estudiadas, con coeficientes de silueta mayores que 0.5 para las 11 estaciones, dividiendo el año en 4 grupos con 91 días cada uno. Para modelar el tipo de clima por cluster se utilizo la técnica de Köppen, clasificando en la zona de la estación Cumandá en el cluster 0 (enero, febrero y marzo) como Am – Monzónico, el cluster 2 (julio, agosto y septiembre) como Af – Tropical lluvioso y en los clusters 1 (octubre, noviembre y diciembre) y 3 (abril, mayo y junio) como Aw – Sabana tropical; mientras que para las zonas del resto de estaciones en los clusters 0 y 1 como Csb - Mediterráneo con verano templado, y para los clusters 2 y 3 como Cwb – Oceánico con invierno seco. El algoritmo de agrupación más adecuado para caracterizar el clima en la provincia de Chimborazo es K-medias.