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

"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."

• Main Author: Sabando García , Ángel Ramón (author)
• Other Authors: Ugando Peñate , Mikel (author), Armas Herrera, Reinaldo (author), Higuerey Gómez, Ángel Alexander (author), Tarazona Meza, Néstor Leopoldo (author), Félix López, Manuel (author), D'Elia Di Michele, Pierina (author), Inga Llanez , Elvia Rosalía (author)
• Format: article
• Published: 2025
• Subjects: Series de tiempo; Temperatura suelo; Temperatura ambiente; Inteligencia artificial; Pronósticos; Algoritmos supervisados; Ecuador; Arima
• Online Access: https://doi.org/10.31637/epsir-2025-550; https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/47128