Using Xgboost models for daily rainfall prediction - Grecco Sanches, Rafael; Sanches Miani, Rodrigo; César dos Santos, Bruno; Martins Moreira, Rodrigo; Zen de Figueiredo Neves, Gustavo; Bourscheidt, Vandoir; Augusto Toledo Rios, Pedro (Anales de Geografía de la Universidad Complutense, 2025)
Los modelos de aprendizaje automático para predecir las precipitaciones diarias han ganado fuerza en los últimos años. Comprender los beneficios del uso de esta tecnología en diferentes regiones es un tema de investigación relevante. Por esta razón, este estudio tiene como objetivo evaluar los pronósticos de lluvia diaria a partir de datos climáticos entre 1983 y 2019 en Itirapina, São Paulo, Brasil. Utilizamos un novedoso algoritmo de aprendizaje automático, XGBoost (eXtreme Gradient Boosting), para crear varios modelos de predicción de lluvia diaria. Se modelaron dos tareas: la aparición de precipitación diaria (clasificación) y la cantidad de precipitación diaria (regresión). Los resultados revelaron que la aparición de precipitaciones diarias se podía predecir con una precisión de alrededor del 90%. Además, se desarrollaron modelos para predecir la cantidad de lluvia diaria con tasas de error de alrededor de 3 mm. Observamos que la precipitación en el área de estudio está directamente asociada con la radiación solar, y los pronósticos de precipitaciones y los meses correspondientes son característicos del clima tropical.