Resumen

HERNANDEZ VICTOR, Yoelkis; ALMEIDA MALDONADO, Enrique  y  BROWN MANRIQUE, Oscar. Uso de minería de datos para la desestacionalización de série de datos de precipitación en el municipio de Venezuela. RCCI [online]. 2023, vol.17, n.2  Epub 01-Dic-2023. ISSN 2227-1899.

El cambio climático, ampliamente influenciado por diversos fenómenos identificados, ha afectado seriamente a diferentes sectores de la sociedad, amenazando la seguridad alimentaria y la productividad, realizar acciones para mitigar o adaptarse es vital en estos tiempos. Actualmente las tecnologías de la información y las comunicaciones juegan un papel importante en la extracción, transformación y carga de datos, por los grandes volúmenes de información almacenados. Muchas son las variables que intervienen en la identificación de cambios climáticos en todos los sectores, específicamente en la investigación se efectúa un análisis de series de datos cronológicos de precipitaciones diarias en el municipio de Venezuela, Ciego de Ávila, las cuales deben desestacionalizarse para mostrar un resultado óptimo para cualquier análisis posterior. Bajo esta premisa, el interés de este trabajo se fundamenta en la construcción de un software utilizando el lenguaje Python y el framework Django que permita desestacionalizar las series de datos cronológicas y permitan agilizar y tomar decisiones sobre la variabilidad del clima utilizando el modelado de datos, para lograr el objetivo se propone el método de los promedios mensuales. La información oficial es del Instituto de Meteorología de Ciego de Ávila, el cual prevé su utilización por los investigadores.

Palabras clave : Django; Precipitación; Cambio climático; Venezuela.

        · resumen en Inglés     · texto en Español     · Español ( pdf )