PREDICCIÓN DE TEMPERATURAS MÍNIMAS UTILIZANDO OTRAS VARIABLES DE SUPERFICIE COMO PREDICTORES

Abstract

La predicción de heladas tiene gran importancia práctica, especialmente durante primavera y otoño. En este trabajo se analizan las series temporales de temperaturas mínimas diarias y otras variables de superficie (temperaturas de bulbo seco y húmedo, humedad relativa, dirección e intensidad del viento y nubosidad) registradas por la estación agrometeorológica de Zavalla (33°01 'S/60°53'W) en el período 1973-1990. Se intenta un modelado de la serie de temperaturas mínimas utilizando un método lineal (Predictor Local Lineal) y no lineales (redes neuronales y clasificador de Bayes). Se obtuvieron resultados claramente superiores a los del Predictor Persistente, que es aquél que predice para hoy el valor observado ayer. Se trata de un trabajo exploratorio, aplicado y de importancia económica. Los resultados constituyen un razonable punto de partida para el desarrollo de modelos más sofisticados.