Estimación de la radiación UV con modelos de Machine Learning a partir de sensores hidrometeorológicos en el Distrito Metropolitano de Quito (DMQ)

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dc.contributor.advisorChafla Altamirano, Juan Francisco
dc.contributor.authorCachaguay Alquinga, Alexis Sebastián
dc.date.accessioned2026-06-19T18:03:14Z
dc.date.available2026-06-19T18:03:14Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEn el presente trabajo de maestría se desarrolló un modelo predictivo para la estimación del Índice Ultravioleta en Quito, basado en datos meteorológicos de 4 estaciones y técnicas de aprendizaje automático. Tras comparar algoritmos y evaluar el impacto de la heterogeneidad espacial, se seleccionó LightGBM entrenado exclusivamente con datos de la estación Belisario como el modelo final, alcanzando un 𝑅2 de 0.942, RMSE de 0.809 y un desempeño sobresaliente en rangos críticos (MAE extremo = 1.737; recall IUV >8 = 0.807). Se implementó una aplicación web interactiva con Streamlit y Folium que permite la edición manual de sensores (RS, TMP, HUM), visualización geográfica satelital de las 33 estaciones (9 de la Secretaría de Ambiente y 24 de EPMAPS) y actualización en tiempo real de predicciones, con indicadores de riesgo y recomendaciones sanitarias según estándares OMS. Los resultados demuestran que el enfoque por estación individual supera al modelo global en precisión y utilidad práctica, destacando la importancia de considerar la variabilidad microclimática en regiones andinas tropicales. La solución propuesta ofrece una herramienta viable para monitoreo ambiental y prevención de riesgos asociados a la radiación ultravioleta, con potencial de escalabilidad e integración con sistemas de alerta sanitaria.
dc.id.advisor0603003609
dc.id.author1724604440
dc.identifier.other15959
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/49114
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectRadiación ultravioleta - Modelos predictivos
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial) Aplicaciones
dc.subjectObservatorios Meteorológicos - Quito (Ecuador)
dc.subjectMicroclima - Análisis
dc.subjectSalud ambiental - Prevención
dc.titleEstimación de la radiación UV con modelos de Machine Learning a partir de sensores hidrometeorológicos en el Distrito Metropolitano de Quito (DMQ)
dc.typemasterThesis
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Trabajo de Titulación - Maestría / Cachaguay Alquinga Alexis Sebastián
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Tesis - Maestría en Sistemas de Información mención en Data Science