Detalles
- activo
- Código: IDIPI - 306
- Fecha de Inicio: 2023-01-01
- Fecha de Fin: 2025-12-30
- Resumen: Las actividades humanas han generado efectos negativos en la biosfera. Las series temporales en los parámetros meteorológicos evidencian un cambio climático global con consecuencias peligrosamente desconocidas. Que han llegado a desatar fenómenos extremos persistentes como inundaciones, sequías, heladas, etc., que de alguna forma han afectado directamente el ecosistema Andino. Y más adverso aún, en Sudamérica existen pocas bases de datos con información climática. La infraestructura instalada es escasa y con periodos de tiempo de monitoreo relativamente cortos. El INAMHI, la ESPOCH, y la UNACH han trabajado en consorcio en el desarrollo de herramientas tecnológicas para administrar y centralizar la información generada por estaciones meteorológicas automáticas de sus zonas de influencia. El clima de la región Andina es un sistema complejo. La predicción de su comportamiento se podría ver influenciado por la variación altitudinal, orografía y ecosistemas propios de la zona. La Inteligencia Artificial (IA), que ya se ha utilizado en varios campos de la ciencia entre éstas, la climatología, mediante el uso de estrategias de Machine Learning (ML) que han desarrollado algoritmos de predicción y clasificación (k- medias, randon forest, vector machine support, regresión, Naive Bayes, etc.) con alta precisión. El propósito de este proyecto es descubrir y predecir los patrones de comportamiento climático mediante técnicas ML, para alcanzar este objetivo, se utiliza como instrumentos los algoritmos matemáticos, algoritmos ML, técnicas estadísticas, software especializado para procesar variables meteorológicas en la provincia de Chimborazo, además de la aplicación, comparación y selección de la mejor técnica. Esto se llevará a cabo mediante el uso de datos de las estaciones meteorológicas automáticas de la ESPOCH, el INAMHI, y la UNACH, y, datos de los modelos de circulación atmosférica CMIP6, con el fin de realizar un modelo ML para definir la tarea de determinar los patrones de comportamiento de la provincia de Chimborazo, para posterior, predecir los patrones de comportamiento climático espacial y temporal que pueden ayudar a mitigar los efectos devastadores en aspectos económicos y sociales de la zona de estudio. Se establecerá las bases para la implementación de una plataforma tecnológica para la zona alto andina como herramientas de predicción e inferencia con aplicaciones diversas en agricultura, energía, turismo, industria, planificación y en general en todas las actividades socioeconómicas de nuestra sociedad. Esta propuesta beneficiará a los habitantes de las zonas más vulnerables como las comunidades indígenas dedicadas a la agricultura y que han sido los más afectados por los cambios extremos climáticos, de la misma forma serán beneficiados los investigadores, servidores públicos y privados, estudiantes universitarios y de bachillerato, y toda la población en general que necesite información al respecto. Los recursos disponibles para este proyecto se puede definir en Recursos Humanos en donde se dispone de profesionales de diferentes áreas como: Matemática, Estadística, Física, Ciencias Ambientales y Tecnologías de la Información de diferentes instituciones nacionales e internacionales que aportarán con su experiencia y conocimiento en cada una de sus áreas, Recursos Tecnológicos en donde se dispone de un servidor en donde se guarda la información de las estaciones meteorológicas, laboratorios computacionales y software específico como: R, Python, ArcGIS y Microsoft. Este proyecto tiene colaboración nacional: ESPOCH, UNACH, ESPE que se dedicarán al procesamiento de la información, aplicación y predicción mediante las técnicas ML. Colaboración internacional: Instituto Geofísico de Perú, University of Minho y Georgia Institute of Technology – USA que su participación se centrará en el asesoramiento en base a su experiencia profesional para la redacción y publicación de los resultados. Esta investigación se llevará a cabo en tres años.
- Objetivo General: Diseñar una metodología de predicción de los patrones de comportamiento climáticos, mediante técnicas ML, validada para la región Andina en estudio.
- Objetivos Específicos: Crear una base de datos de reanálisis local, a partir de los datos de los modelos de circulación atmosférica CMIP6. Desarrollar un algoritmo ML para determinar los patrones de comportamiento climático. Evaluar el algoritmo mediante métricas de precisión.
- Beneficiarios: Beneficiarios directos: Los beneficiarios inmediatos del presente proyecto son los tomadores de decisiones de los Gobiernos Autónomos Descentralizados, Consejo Provincial, Ministerio de Agricultura y Ganadería, los cuales tendrán acceso a información generada de sus bases de datos y que les permitirá sustentar sus indicadores. Beneficiarios indirectos, son los agricultores, constructores de la provincia de Chimborazo, ya que corresponden el 33% de la población económicamente activa que se dedica a esta actividad, los servidores públicos, investigadores, estudiantes universitarios y de bachillerato que aproximadamente corresponden a las comunidades dentro de la zona de estudio, ya que ellas se beneficiaran con las políticas que adoptará el estado, tras conocer los resultados del proyecto.
Miembros
-
AMALIA ISABEL ESCUDERO VILLA -
Director proyecto
aescudero@espoch.edu.ec
JUNIOR -
CRISTINA ESTEFANIA RAMOS ARAUJO -
Subdirector proyecto
cristina.ramos@espoch.edu.ec
SENIOR -
LUIS ANTONIO MULLO CHICAIZA -
Investigador docente
lantonio.mullo@espoch.edu.ec
NO ASIGNADO -
HECTOR SALOMON MULLO GUAMINGA -
Investigador docente
hmullo@espoch.edu.ec
NO ASIGNADO -
NATALIA ALEXANDRA PÉREZ LONDO -
Investigador docente
natalia.perez@inner.gob.ec
NO ASIGNADO -
DANIEL ALEJANDRO REINOSO SALAS -
Investigador practicante
alejandro.reinoso@espoch.edu.ec
NO ASIGNADO -
JAMES WILLIAM MALDONADO SIGUENCIA -
Investigador tesista de grado
james.maldonado@espoch.edu.ec
NO ASIGNADO -
PAMELA NICOLE ALEGRIA NARANJO -
Investigador tesista de grado
pamela.alegria@espoch.edu.ec
NO ASIGNADO -
CRISTOFER JAVIER ALTAMIRANO ESPINEL -
Investigador tesista de grado
cristofer.altamirano@espoch.edu.ec
NO ASIGNADO -
BRYAN ALEXANDERS SAGUAY SAGUAY -
Investigador tesista de grado
bryan.saguay@espoch.edu.ec
NO ASIGNADO -
PABLO FERNANDO CARRILLO FREIRE -
Investigador tesista de grado
fernando.carrillo@espoch.edu.ec
NO ASIGNADO -
DENNIS ADRIAN YUGSI YUGSI -
Investigador tesista de grado
dennis.yugsi@espoch.edu.ec
NO ASIGNADO -
DIEGO ESTEBAN VACA PAREDES -
Investigador externo nacional
dvaca3@gatech.edu
NO ASIGNADO -
NORMA YOLANDA GAIBOR VACA -
Investigador externo nacional
normygaibor@gmail.com
NO ASIGNADO -
CHRISTIAN ORLANDO CAMACHO LOPEZ -
Investigador externo nacional
christian.camacho@espoch.edu.ec
NO ASIGNADO -
JEAN CARLOS RUIZ HERNANDEZ -
Investigador externo nacional
jean.ruiz@espoch.edu.ec
NO ASIGNADO -
LUIS PATRICIO TELLO OQUENDO -
Investigador externo nacional
lptelloq@ieee.org
NO ASIGNADO -
WASHINGTON DAVID ACURIO MARTINEZ -
Técnico de investigación
washington.acurio@espoch.edu.ec
Grupos
- GRUPO DE INVESTIGACIÓN MODELACIÓN ESTADISTICA
- GRUPO DE INVESTIGACIÓN ENERGIAS ALTERNATIVAS Y AMBIENTE
Facultades
- INSTITUTO DE INVESTIGACIONES
Carreras
- FISICA
- ESTADISTICA
- MATEMÁTICA
Programas
- FÍSICA TEÓRICA Y APLICADA
- DISEÑO DE EXPERIMENTOS
- ESTADISTICA TEÓRICA Y APLICADA
- PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES E IMÁGENES
- MANEJO Y APROVECHAMIENTO DE RECURSOS RENOVABLES
Líneas
- CIENCIAS BÁSICAS Y APLICADAS 2019
- TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN 2019
- ENERGÍAS RENOVABLES Y PROTECCIÓN AMBIENTAL 2019