Aprovechando el aprendizaje automático para predecir lluvias estacionales en África Oriental

África del Este enfrenta grandes desafíos por los cambios en las lluvias estacionales. Predecir la lluvia de manera precisa puede ayudar mucho a los agricultores y comunidades a planear sus necesidades agrícolas y de agua. Los métodos tradicionales han dependido de modelos climáticos complejos que incorporan varios elementos de los sistemas de la Tierra. Sin embargo, se están explorando avances recientes en Aprendizaje automático (ML) como una forma de mejorar estas predicciones.

#Importancia de la Lluvia Estacional

En África del Este, la lluvia estacional es clave para la agricultura, ya que alrededor del 75% de la fuerza laboral está involucrada en la agricultura de pequeños productores. Los medios de vida de casi 400 millones de personas en esta región dependen de la agricultura de secano. Además, muchos países en África del Este dependen de la energía hidroeléctrica, que se genera en gran medida a partir de las lluvias estacionales. Por lo tanto, la imprevisibilidad de la lluvia puede llevar a escasez de alimentos, inestabilidad económica y mayor vulnerabilidad a eventos climáticos.

#Variabilidad Climática y Sus Efectos

Los patrones climáticos estacionales en África del Este pueden ser difíciles de predecir debido a numerosos factores, como la topografía y las corrientes oceánicas. La región experimenta dos estaciones lluviosas principales: las lluvias largas de marzo a mayo y las lluvias cortas de octubre a diciembre. Cada temporada tiene diferentes influencias climáticas, lo que hace que sea un desafío pronosticar la lluvia con precisión.

#Aprendizaje Automático en Predicciones Climáticas

El aprendizaje automático ha ganado popularidad como una herramienta para predecir la lluvia porque puede analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones que los métodos tradicionales podrían pasar por alto. Al examinar factores como las temperaturas de la superficie del mar global y los patrones de viento, los modelos de aprendizaje automático pueden ofrecer información sobre cómo estas variables afectan la lluvia local.

#Objetivos del Estudio

Este estudio tiene como objetivo utilizar el aprendizaje automático para mejorar la predicción de la lluvia estacional en África del Este. El enfoque estará en crear modelos que sean interpretables, haciéndolos útiles para pronóstico operativo. Es esencial explorar cómo diferentes características impactan las predicciones de lluvia y evaluar la efectividad de varios algoritmos de aprendizaje automático.

#Fuentes de Datos

El estudio utilizará varios conjuntos de datos para construir los modelos de aprendizaje automático. Las fuentes clave incluyen:

• Datos de Precipitación: Dos opciones principales son el Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS) y el Global Precipitation Climatology Centre (GPCC). Se prefiere CHIRPS por su combinación de observaciones satelitales y terrestres.

• Datos de Reanálisis: Se utilizará el conjunto de datos ERA5, que proporciona datos atmosféricos globales, para derivar predictores relevantes para los pronósticos de lluvia.

• Pronósticos Estacionales: El sistema de pronóstico estacional del Centro Europeo para Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo (ECMWF) servirá como referencia para evaluar la habilidad de los modelos de aprendizaje automático.

#Pre-procesamiento de Datos

Antes de aplicar técnicas de aprendizaje automático, los datos deben ser preprocesados. Esto incluye derivar valores de anomalía climática restando promedios a largo plazo. Los variables climáticos requieren un tratamiento cuidadoso para mantener su integridad.

#Modelos de Aprendizaje Automático

Este estudio se centrará en varios algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo:

• Regresión LASSO: Una técnica que ayuda a seleccionar los predictores más relevantes mientras minimiza el potencial de sobreajuste.

• Red Elástica: Una combinación de LASSO y regresión ridge, que permite más flexibilidad y mejor selección de variables en conjuntos de datos con muchos predictores.

Al utilizar estos algoritmos, el objetivo es desarrollar modelos que puedan predecir la lluvia estacional y evaluar su desempeño en comparación con los pronósticos climatológicos.

#Métricas de Evaluación

Para determinar la efectividad de los modelos, se utilizarán varias métricas de evaluación, como el Multicategory Brier Skill Score (MBSS). Esta métrica evalúa qué tan bien las probabilidades predichas de condiciones por debajo de lo normal, normales y por encima de lo normal se alinean con las observaciones reales.

#Resultados y Discusión

#Predicciones Estacionales para MAM, JJAS y OND

La evaluación se centra en tres temporadas de lluvia:

• MAM (marzo a mayo): Esta temporada a menudo presenta desafíos en la predicción debido a su variabilidad. Se espera que tanto los modelos de ML como los pronósticos de ECMWF tengan dificultades para proporcionar señales claras durante este tiempo.

• JJAS (junio a septiembre): Caracterizada por una influencia más fuerte del monzón, se anticipa que los modelos de ML tendrán un mejor desempeño en la previsión de lluvias para este período.

• OND (octubre a diciembre): Esta temporada suele tener patrones de lluvia más predecibles, lo que la convierte en un área crucial para evaluar el enfoque de aprendizaje automático.

#Comparación de Modelos de ML con Pronósticos Tradicionales

Los modelos de aprendizaje automático se compararán con el sistema de pronóstico de ECMWF. Si bien ambos métodos buscan proporcionar predicciones de lluvia estacional, se analizarán las diferencias de rendimiento para identificar ventajas y limitaciones.

#Impacto de la Selección de Predictores

La elección de predictores juega un papel crítico en la efectividad del modelo. Al examinar varios índices climáticos y sus interacciones, el estudio busca determinar qué combinaciones generan los mejores resultados para la previsión de lluvia.

#Calidad de los Datos vs. Cantidad

El equilibrio entre usar datos de alta calidad versus un tamaño de muestra más grande también se explorará. Si bien conjuntos de datos más grandes pueden mejorar el entrenamiento del modelo, la precisión de los datos de precipitación es igualmente importante.

#Conclusión

Los hallazgos de este estudio contribuirán a la comprensión de las aplicaciones de aprendizaje automático en la previsión climática. Las predicciones de lluvia estacional podrían beneficiarse significativamente de estas técnicas avanzadas, proporcionando información valiosa para agricultores y responsables de políticas en África del Este.

#Trabajo Futuro

Mirando hacia el futuro, hay potencial para más investigación en la mejora de los modelos de aprendizaje automático. Esto incluye explorar características adicionales, refinar técnicas de preprocesamiento de datos y expandir el conjunto de datos para incorporar nuevas variables climáticas. Al mejorar continuamente los métodos de pronóstico, se puede fortalecer la resiliencia de las comunidades en África del Este frente a los impactos de la variabilidad climática.