Sistema de Predicción Climática para la Recomendación de Días ´Óptimos para la Cosecha y Siembra.

Abstract

Este trabajo se centra en el desarrollo e implementación de un sistema de predicción climática para la región de Los Cedrales, Alto Paraná, con el objetivo de recomendar días óptimos para la siembra y cosecha de cultivos. La motivación principal surge de la necesidad de proporcionar a los agricultores información precisa y confiable sobre el clima para la toma de decisiones en sus prácticas agrícolas. El sistema utiliza técnicas de Machine Learning, específicamente el algoritmo Árbol de Decisión, para analizar datos históricos del clima y generar pronósticos. Se recopilaron datos climáticos históricos de la región de Los Cedrales, abarcando un período de 13 años (2010-2023), utilizando la plataforma de datos climáticos NASA POWER. Se consideraron variables como temperatura, precipitación, humedad y velocidad del viento. Estos datos se sometieron a un preprocesamiento que incluyó la limpieza, transformación y análisis exploratorio para asegurar su calidad y adecuarlos al modelo de Machine Learning. El proceso metodológico incluye la recopilación de datos climáticos históricos, el preprocesamiento y análisis de los datos, la selección y evaluación de algoritmos de Machine Learning, y el desarrollo de una interfaz de usuario amigable. Se evaluaron seis algoritmos de Machine Learning: regresión lineal, regresión polinomial, aumento de gradiente, bosque aleatorio, árbol de decisión y refuerzo de gradientes extremo(XGBoost). Se seleccionó Árbol de decisión como el algoritmo más adecuado debido a su alta precisión y eficiencia en la predicción de las variables climáticas. Los resultados obtenidos muestran un alto nivel de precisión en la predicción de variables climáticas como temperatura, precipitación, humedad y velocidad del viento. Además, se realizaron pruebas de usabilidad con agricultores de la zona, quienes encontraron la interfaz del sistema intuitiva y fácil de usar, útiles y relevantes para la toma de decisiones en sus prácticas agrícolas. El sistema permite a los agricultores acceder a información climática relevante, optimizar las fechas de siembra y cosecha, y reducir las pérdidas por eventos climáticos adversos, contribuyendo así a la eficiencia y productividad del sector agrícola en la región.