Evaluación del impacto de las variables bioclimáticas en el consumo: Caso estudio Sector de Aguas de La Habana
Palavras-chave:
demanda de agua, ensemble, horizonte de predicción, series temporales, variables bioclimáticasResumo
Cada día aumenta la necesidad de gestionar de forma más eficiente los recursos naturales, entre estos el agua se mantiene como elemento primordial, por su importancia para la salud, actividad y desarrollo humanos. Garantizar la demanda a corto, mediano y largo plazo se ha convertido en un gran desafío para investigadores y gestores de agua en todo el planeta. En este trabajo se utiliza un modelo de series temporales para evaluar el impacto de las variables bioclimáticas en el consumo. Este modelo se aplica a diferentes horizontes de consumo histórico en un sector operado por Aguas de La Habana. Se comprueba el efecto novedoso que tienen estas variables bioclimáticas en la predicción de la demanda doméstica. Los resultados obtenidos aportan valores de r2 ajustada que oscilan entre 0,69 y 0,79.
Downloads
Referências
Alshaikhli M., Aqeel S., Valdeolmillos N., Fathima F. and Choe P. (2021). "A Multi-Linear Regression Model to Predict the Factors Affecting Water Consumption in Qatar." IOP Conf. Series Earth Environ. Sci 691 012004. Doi 10.1088/1755-1315/691/1/012004.
Arellano A. y Peña D. (2020). "Modelos de regresión lineal para predecir el consumo de agua potable". NOVASINERGIA, ISSN 2631-2654, 3(1), 27-36. https://doi.org/10.37135/ns.01.05.03.
De Souza G., Azevedo G., Marcelo C. and Marcelo L. (2019) "Predicting water demand: a review of the methods employed and future possibilities”. IWA Publishing Water Supply | 19.8.
Hao W., Cominola A., Castelletti A. (2022). "Comparing predictive machine learning Models for Short- and Long-Term Urban Water Demand Forecasting in Milan, Italy." IFAC On Line: 55-33 (2022) 92-98.
Pomares J. (2022) “Principales factores climáticos que afectan la demanda doméstica”. Tesis de diploma, Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, La Habana. Cuba.
Ramos J.M., León A.J., Socorro R., Carvajal R. and González C. M. (2023) “Climatic factors that impact the consumption patterns tame of water. A case of study”. Progress in Artificial Intelligence and Pattern Recognition. 8th International Congress on Artificial Intelligence and Pattern Recognition, pages 35-47. IWAIPR 2023, Varadero, Cuba, September 27–29, 2023, Proceedings. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-49552-6-4
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Os autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
a. Os autores mantêm todos os direitos autorais e concedem à revista o direito de publicar primeiro o trabalho licenciado sob uma Licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial 4.0 Não Adaptada que permite que outros compartilhem o trabalho com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
b. Os autores podem estabelecer, separadamente, acordos adicionais com o Comitê Editorial para a publicação de seu trabalho ou de uma versão dele em outro periódico, com reconhecimento de sua publicação inicial neste periódico.
