Análisis de series temporales del cambio climático: Tendencias la temperatura y las precipitaciones

Este libro explora la importancia de una previsión precisa de las precipitaciones para la gestión de los recursos hídricos, la agricultura y la preparación ante catástrofes. Presenta un análisis comparativo de dos modelos de previsión -Regresión vectorial de apoyo (SVR) y Media móvil integrada autorregresiva estacional (SARIMA)- utilizando datos históricos de precipitaciones de 2008 a 2021 para predecir las tendencias de 2022 a 2026. Mediante técnicas estadísticas y de visualización como el análisis de tendencias, las medias móviles, los gráficos de caja, los mapas térmicos, las puntuaciones Z y los gráficos de densidad, el estudio identifica patrones y anomalías en los datos de precipitaciones. Aunque ambos modelos muestran una buena capacidad predictiva, el SVR demuestra un rendimiento superior, especialmente a la hora de captar patrones complejos y no lineales. El libro destaca las ventajas de integrar métodos de aprendizaje automático con herramientas estadísticas tradicionales para mejorar la predicción de las precipitaciones y respaldar decisiones basadas en datos en agricultura, planificación medioambiental y resiliencia climática.