VOLVER

Share

Desarrollan modelos de pronósticos de lluvia para el sur de España basados en inteligencia artificial

Un estudio realizado por la Universidad de Córdoba ha desarrollado y evaluado por primera vez 10 modelos de pronóstico de lluvia alternativos basados en la combinación de redes neuronales artificiales, inspiradas en el funcionamiento del sistema nervioso humano, que tienen la capacidad de aprender de la experiencia basándose en datos termo-pluviométricos previos. También han empleado análisis wavelet, una transformación matemática que realiza una descomposición multiescalar transformando una señal en subseñales que aportan más información sobre la variable. Son muy útiles de cara a la periodicidad que podría tener una variable tan irregular y dinámica como la precipitación.

Fuente: Universidad de Córdoba


Córdoba |
08 de julio de 2020

El pronóstico de lluvia es crítico a la hora de gestionar los recursos hídricos, sobre todo en sectores como la agricultura en los que estos datos de lluvia son necesarios a la hora de gestionar riegos, pero también a la hora de decidir qué tipo de cultivo plantar dependiendo de la localización y de esos datos de lluvia. Sin embargo, los métodos tradicionales de pronóstico presentan problemas a la hora de estimar precipitaciones debido a la irregularidad en tiempo y espacio de esta variable.

El desierto de Tabernas en Almería, uno de los puntos incluidos en el estudio.

Para salvar esta problemática, el equipo del Área de Proyectos de Ingeniería del departamento de Ingeniería Rural de la Universidad de Córdoba integrado por Javier Estévez, Amanda Penélope García-Marín y Juan Antonio Bellido han desarrollado y evaluado 10 modelos de pronóstico de lluvia alternativos basados en la combinación de redes neuronales artificiales y descomposición multiescalar (análisis wavelet) en 16 ubicaciones de Andalucía representativas de diferentes condiciones de aridez.

Con este trabajo se combina, por primera vez en Andalucía, el uso de Redes Neuronales Artificiales (ANN) que, inspiradas en el funcionamiento del sistema nervioso humano, tienen la capacidad de aprender de la experiencia basándose en datos termo-pluviométricos previos, y análisis wavelet, que es una transformación matemática que realiza una descomposición multiescalar transformando una señal en subseñales que aportan más información sobre la variable y que son muy útiles de cara a la periodicidad que podría tener una variable tan irregular y dinámica como la precipitación. Con esta estrategia, han mejorado los modelos de predicción numéricos, que son los modelos convencionales para estimar la lluvia mensual.

Además, se han incluido en los modelos variables de temperatura como el rango térmico diario y mensual, que son variables sencillas que se miden extensamente en todo tipo de estaciones.

De oeste a este 

Los enclaves elegidos, 2 por provincia, van desde zonas poco áridas como el oeste de Andalucía a zonas muy áridas como el desierto de Tabernas (Almería). Se ha comprobado cómo en las zonas más áridas es muy útil el valor medio del rango térmico diario (la diferencia térmica entre la máxima y la mínima diaria) a la hora de hacer pronósticos. En las zonas costeras, sin embargo, es más útil el uso del máximo y el mínimo mensual del rango térmico diario.

Este trabajo avanza en la predicción de la aridez en Andalucía, que es el objetivo principal de SMARITY, un proyecto financiado por el Plan Nacional I+D+i Retos de la Sociedad del Ministerio de Ciencia que busca soluciones contra la aridez climática en el sur de España y se encargará de predecir de forma inteligente la variabilidad espacio-temporal de la aridez y sus efectos en la agricultura y el medioambiente.

Como resultado del proyecto, liderado por los investigadores Javier Estévez y Amanda Penélope García-Marín, se obtendrá un mapeo completo de los pronósticos de aridez en Andalucía que la comunidad agrícola podrá utilizar a como herramienta de toma de decisiones para la implantación o gestión de sus cultivos.


Share

Últimas publicaciones

El uso de inteligencia artificial puede mejorar el estado de salud de las embarazadas
Sevilla | 26 de febrero de 2021

Un estudio publicado por la Universidad de Sevilla afirma que esta tecnología ayuda a diagnosticar antes defectos de nacimiento, diabetes gestacional y el parto pretérmino.

Sigue leyendo
Obtienen los primeros datos sobre ecología de la gacela mohor en libertad
Almería | 26 de febrero de 2021

Un investigador de la Universidad de Almería ha colaborado en la publicación de un trabajo liderado por el grupo de investigación en ‘Biología de la Conservación de Especies Amenazadas de la Estación Experimental de Zonas Áridas’ (EEZA-CSIC), con el que se ha realizado un seguimiento por GPS a un grupo de estas gacelas puesto en libertad para estudiar cuál es el terreno idóneo para su supervivencia.

Sigue leyendo
Reconstruyen y descifran que ocurrió en el paisaje de la Baja Edad Media cordobesa
Córdoba | 26 de febrero de 2021

Tras cinco años de estudio, el profesor Javier López Rider de la Universidad de Córdoba, ha publicado una monografía de más de 400 páginas en la que aporta datos inéditos sobre el mapa medieval de la Campiña suroeste cordobesa y aporta evidencias sobre las cronologías de fundación de varias localidades.

Sigue leyendo

#CienciaDirecta

Tu fuente de noticias sobre ciencia andaluza

Más información Suscríbete

Este sitio web utiliza cookies para mejorar tu experiencia. Continuando la navegación aceptas su uso. Más información

Los ajustes de cookies de esta web están configurados para "permitir cookies" y así ofrecerte la mejor experiencia de navegación posible. Si sigues utilizando esta web sin cambiar tus ajustes de cookies o haces clic en "Aceptar" estarás dando tu consentimiento a esto.

Cerrar