Teniendo en cuenta que las condiciones climáticas en todo el mundo debido al efecto invernadero generando que la temperatura haya venido en crecimiento, afectando de una u otra forma lo social, económico y ambiental, tal como lo informa el Ideam y Fonade[1] y reforzado por la revista agronegocios[2]. Los agricultores no cuentan actualmente con herramientas necesarias para poder realizar un estudio técnico y definir la época precisa para el cultivo con calidad de cada uno de sus productos.
Mediante el modelo de estimación de ARIMA, se relacionaron datos de temperatura, humedad, velocidad, presión arrojados por una estación meteorológica (Estación Patrón) llevándolo a un modelo matemático predictivo.
Como primera parte del modelado del sistema, se procedió a adquirir una estación de marca Wunder Station y ubicarla en Yurimena – Cofrem (Km 33, Vía Puerto López) donde durante seis meses se recolectaron datos de las diferentes variables meteorológicas, estos resultados se analizaron mediante E-views (software) y se parametrizaron a fin de establecer una precisión del 95%.
Como resultado de este modelo de predicción, se busca estimar las diferentes variables ambientales con fines agrícolas. Con los datos obtenidos durante este periodo se logró establecer una predicción de 45 días con un porcentaje de error del 0,4%, permitiendo el análisis de otras variables como humedad relativa, velocidad del viento, entre otros.
Taking into account that the climatic conditions throughout the world due to the green house effect, generating that the temperature has been growing, affecting in one way or another the social, economic and environmental aspects, as reported by Ideam and Fonade and reinforced by the magazine agribusiness. Farmers currently do not have the necessary tools to be able to carry out a technical study and define the precise time for quality cultivation of each of their products.
Using the arima estimation model, the temperature, humidity, velocity, pressure data released by a weather station (Standard Station) were related to a predictive mathematical model.
As a first part of the modeling of the system, a “Wunder Station” brand station was acquired and located in Yurimena - Cofrem (Km 33, avenue Puerto López) where for six months data from the different meteorological variables were collected, these results were analyzed using E-views (software) and were parameterized in order to establish an accuracy of 95%.
As a result of this prediction model, it is sought to estimate the different environmental variables in this region for agricultural purposes. The prediction model will be the basis for the design and implementation of a weather station created from the research group of the Panamericana University Foundation. With the data obtained during this period, a 45-day prediction was established with an error rate of 0.4%, allowing the analysis of other variables such as relative humidity, wind speed, among others.
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