Precipitation forecast model for the city of Managua using artificial neuronal networks in the context of environmental management

• Published in: Revista Torreón Universitario
• Main Author: Ortíz, Alina María
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: Spanish; English
• Published: Facultad Regional Multidisciplinaria de Carazo 2019
• Subjects: Arctic; Entrada; Soi; North Atlantic; North Atlantic oscillation
• Online Access: https://www.camjol.info/index.php/torreon/article/view/9028; https://doi.org/10.5377/torreon.v8i22.9028

This paper proposes a numerical model of precipitation forecast for the city of Managua, based on data obtained by the weather stations: Managua, La Primavera and Casa Colorada (El Crucero), information provided by the Instituto Nacional de Estudios Territoriales (INETER), from the period corresponding to 1950-2014 and other climatic variables such as the Arctic Oscillation (AO), North Atlantic Oscillation (NAO), South Oscillation Index (SOI), Anomaly Index of the Monthly Average of the Temperature of the Surface of the Sea (SST) in the Tropical North Atlantic, region 5.5º N - 23.5º N and 57.5º W - 15º W (TNA) and the Oceanic Index of the Niño (ONI), through teleconnections. For the elaboration of the model, the selection and correlation of variables was carried out through statistical methods and to find the relationship between these variables, a multilayer perceptron was selected, which is an Artificial Neural Network whose architecture in this case is composed of; an input layer, a hidden layer and an output layer. This network has been trained through supervised learning through the backpropagation algorithm. This network will be used to predict future weather conditions in the city, which will help to make decisions about the management and planning of climate-sensitive activities to deal with possible natural disasters. En este trabajo se propone un modelo numérico de pronóstico de precipitación para la ciudad de Managua, a partir de datos obtenidos por las estaciones meteorológicas: Managua, La Primavera y Casa Colorada (El Crucero), información proporcionada por el Instituto Nicaragüense de Estudios Territoriales (INETER), del período correspondiente a 1950-2014 y otras variables climatológicas como la Oscilación Ártica (AO), Oscilación del Atlántico Norte (NAO), Índice de Oscilación del Sur (SOI), Índice de Anomalía de la Media Mensual de la Temperatura de la Superficie del Mar (TSM) en el Atlántico tropical Norte, región 5.5º N - 23.5º N y 57.5º W - 15º W (TNA) y el índice oceánico del NIÑO (ONI), a través de teleconexiones. Para la elaboración del modelo se realizó la selección y correlación de variables a través de métodos estadísticos y para encontrar la relación entre estas variables se seleccionó un perceptrón multicapa que es una Red Neuronal Artificial, cuya arquitectura en este caso está compuesta por; una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. Esta red ha sido entrenada mediante aprendizaje supervisado a través del algoritmo de backpropagation. Dicha red se utilizará para predecir condiciones climáticas en la ciudad, lo cual permitirá contribuir con la toma decisiones acerca del manejo y planificación de las actividades sensibles al clima para hacer frente a posibles desastres naturales.