Procesamiento, análisis y visualización del comportamiento de variables climáticas medidas desde enero de 2014 hasta diciembre de 2022 y pronóstico de los siguientes 12 meses

Abstract

Este estudio analiza el comportamiento de tres variables climáticas clave: temperatura ambiente, humedad relativa y temperatura del suelo, medidas en la región andina de Chimborazo, Ecuador, entre enero de 2014 y diciembre de 2022. La investigación aborda la problemática de datos faltantes mediante la técnica MissForest, un enfoque de aprendizaje automático que permitió imputar valores de manera eficiente, asegurando la calidad de los análisis, se identificaron patrones estacionales y tendencias interanuales significativas, evidenciando la influencia de fenómenos globales como El Niño y La Niña. Adicionalmente, se realizaron proyecciones climáticas para los siguientes 12 meses utilizando modelos de series temporales, proporcionando información clave para la planificación estratégica frente al cambio climático. Este trabajo subraya la importancia de integrar técnicas de imputación avanzada, análisis de datos históricos y modelado predictivo para generar conocimiento útil en la adaptación al cambio climático en regiones vulnerables. Las conclusiones destacan la necesidad de monitorear continuamente las variables climáticas y de implementar estrategias proactivas para mitigar los efectos de fenómenos climáticos extremos.