Tras analizar más de 20 años de datos de precipitación en Chetumal, investigadores de universidades de Chetumal y Chiapas, determinaron que el modelo Sarima (Media Móvil Integrada Autorregresiva Estacional) es el más preciso para anticipar lluvias extremas.
Los investigadores Martín Antonio Santos Romero, José Manuel Camacho Sanabria, Rosalía Chávez Alvarado, Alicia Guadalupe Robertos Pinto y Juan Antonio Álvarez Trinidad, en su estudio, compararon diferentes modelos matemáticos de predicción, aplicando técnicas de inteligencia artificial.
¿Cómo funciona el modelo Sarima?
El estudio encontró que el modelo Sarima es el más preciso para anticipar lluvias extremas, seguido de Prophet. Otros modelos como Memoria a Largo Plazo y Corto Plazo (LSTM) y Random Forest tuvieron un desempeño menor.
Chetumal enfrenta cada año lluvias intensas que superan los 50 milímetros en un solo día y que provocan inundaciones con fuertes daños materiales y riesgos para la población.
Los expertos destacaron que los meses críticos son de junio a septiembre (justo la temporada fuerte de lluvias), cuando se concentra la mayor cantidad de eventos extremos, una tendencia que se ha mantenido en los últimos 20 años.
¿Por qué es importante el modelo Sarima?
Estos modelos matemáticos pueden predecir en qué semanas se darían estos eventos extremos y con esta información, autoridades y Protección Civil pueden planear con anticipación la limpieza de drenajes, emitir alertas tempranas y organizar medidas de evacuación en zonas vulnerables.
“Anticipar las lluvias extremas no es solo ciencia, es una herramienta vital para proteger a las familias de Chetumal”, señalaron los investigadores de la Universidad Tecnológica de Chetumal, Universidad Autónoma del Estado de Quintana Roo y de la Universidad Autónoma de Chiapas.
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El equipo de investigadores propone seguir perfeccionando estas predicciones sumando variables como temperatura, humedad y el impacto del cambio climático.
El objetivo: convertir la ciencia en una aliada para reducir riesgos y daños por inundaciones pluviales en el sureste mexicano.
