Resumo

RICARDO, Llugsi,; ROBIN, Álvarez,; PABLO, Lupera,  e  FONTAINE, Allyx,. Análisis de la Relación entre El Niño, CO2 y CH4 mediante Redes Neuronales. Rev Politéc. (Quito) [online]. 2025, vol.56, n.2, pp.119-132. ISSN 2477-8990.  https://doi.org/10.33333/rp.vol56n2.10.

Este artículo presenta un análisis novedoso de la influencia del CO2 y del CH4 en la identificación de los fenómenos de “El Niño” y "La Niña". En primer lugar, se presenta la metodología estadística para la detección temprana de “El Niño” y "La Niña" basada en el análisis de la información histórica de la Anomalía de Temperatura producida en los Océanos por estos fenómenos. En segundo lugar, se presenta un análisis estadístico para estudiar una posible relación entre el CO2 y el CH4 y la Anomalía de Temperatura. Se aplican tres modelos de Redes Neuronales y se analiza la correlación entre la serie obtenida y la real, así como las métricas de error respectivas. Los resultados muestran que un modelo Codificador Decodificador Convolucional es la estructura más adecuada para llevar a cabo este propósito porque muestra un coeficiente de correlación de 0.991 y métricas de error de MSE (Error Cuadrático Medio) = 0.096, RMSE (Raíz del Error Cuadrático Medio) = 0.309 y MAE (Error Medio Absoluto) = 0.249. Sin embargo, la cantidad de información histórica sobre el CH4 se convierte en una limitación para detectar una relación adicional.

Palavras-chave : Redes Neuronales; LSTM; Codificador-Decodificador Convolucional; El Niño; La Niña; ENSO.

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