Predicción de variables meteorológicas por medio de modelos ARIMA

Predicción de variables meteorológicas por medio de modelos ARIMA

Resumen La predicción de las variables meteorológicas se aplica en la agricultura al predecir el consumo de agua de las plantas para planear la lámina de riego. En esta investigación se elaboró un programa para realizar la predicción de la temperatura, radiación solar, evapotranspiración de referencia y humedad relativa con modelos autorregresivos integrados de media móvil (ARIMA) y se probó la efectividad del programa para realizar la predicción en condiciones de alta y baja precipitación. Los periodos de predicción evaluados fueron en marzo y en junio de 2013 en tres estaciones meteorológicas automáticas (EMAS) del Servicio Meteorológico Nacional (SMN). El análisis de los resultados indicó que la predicción de las variables meteorológicas con modelos ARIMA fue mejor que con la predicción persistente en el periodo con condiciones de baja precipitación (marzo).

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Bibliographic Details
Main Authors: Aguado-Rodríguez,G. Javier, Quevedo-Nolasco,Abel, Castro-Popoca,Martiniano, Arteaga-Ramírez,Ramón, Vázquez-Peña,M. Alberto, Zamora-Morales,B. Patricia
Format: Digital revista
Language:Spanish / Castilian
Published: Colegio de Postgraduados 2016
Online Access:http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-31952016000100001
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Summary:Resumen La predicción de las variables meteorológicas se aplica en la agricultura al predecir el consumo de agua de las plantas para planear la lámina de riego. En esta investigación se elaboró un programa para realizar la predicción de la temperatura, radiación solar, evapotranspiración de referencia y humedad relativa con modelos autorregresivos integrados de media móvil (ARIMA) y se probó la efectividad del programa para realizar la predicción en condiciones de alta y baja precipitación. Los periodos de predicción evaluados fueron en marzo y en junio de 2013 en tres estaciones meteorológicas automáticas (EMAS) del Servicio Meteorológico Nacional (SMN). El análisis de los resultados indicó que la predicción de las variables meteorológicas con modelos ARIMA fue mejor que con la predicción persistente en el periodo con condiciones de baja precipitación (marzo).

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