Análisis de variables ambientales y técnicas de machine learning aplicadas a problemas ecológicos - Formato de protocolo de investigación

Aug 5, 2026

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El documento presenta un protocolo de investigación para un proyecto orientado al análisis de variables ambientales y al uso de aprendizaje automático en problemas ecológicos. Se describen tres casos de estudio: monitoreo de variables climáticas y polinizadores, dispersión de contaminantes en ciudades y caracterización/predicción del viento regional. Se argumenta el valor de estos modelos para apoyar decisiones en agricultura, evaluar riesgos a la salud y optimizar el aprovechamiento de energía eólica mediante predicción de patrones futuros.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas15

Tiempo de lectura23 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Datos generales del proyecto

Título y etapas

Fechas de inicio y fin

LGAC y palabras clave

Descripción del proyecto

Resumen ejecutivo

Casos de estudio ecológicos

Antecedentes

Red de estaciones de monitorización de variables climáticas y polinizadores regionales

Dirección Adjunta de Innovación y Conocimiento Gerencia de Innovación Subgerencia de Innovación Gubernamental Anexo 1. Formato de protocolo de investigación 1. Datos generales del proyecto 􀀁 Título de proyecto: Análisis de variables ambientales y técnicas de machine learning aplicadas a problemas ecológicos. 􀀁 Etapas/Etapa única: etapa única 􀀁 Fecha inicio: 1 de febrero de 2023 􀀁 Fecha fin: 1 de febrero de 2024 􀀁 LGAC de INFOTEC en la que incide el proyecto: | Núm. | LGAC (Línea General y Aplicación del Conocimiento) | Marcar con X | | --- | --- | --- | | 1 | La SIC y la apropiación social de las TIC | | | 2 | Las TIC y la gestión de la información y el conocimiento | | | 3 | Ciberseguridad y delitos informáticos | | | 4 | Protección de datos digitales | | | 5 | Regulación de las TIC | | | 6 | Diseño y desarrollo de sistemas embebidos inteligentes para aplicaciones industriales, biomédicas e internet de las cosas | x | | 7 | Regulación y política pública de las telecomunicaciones | | | 8 | Analítica de datos e información | x | | 9 | Combinatoria, modelado y análisis de algoritmos | | | 10 | Inteligencia computacional en la Ciencia de Datos | | | 11 | Analítica de grandes cúmulos de información | x | 􀀁 Palabras clave: análisis de datos, aprendizaje automático. pág. 1 de 15 Dirección Adjunta de Innovación y Conocimiento Gerencia de Innovación Subgerencia de Innovación Gubernamental 2. Descripción del proyecto: 􀀁 Resumen (ejecutivo): El análisis de datos y el aprendizaje automático se han convertido en herramientascada vez más importantes para estudiar y comprender los problemas ecológicos. En los años anteriores se han identificado 3 problemas ecológicos que se han tomado como casos de estudio en los que la aplicación de estas técnicas deriva en importantes aportaciones, tanto en el ámbito académico como en el impacto social a corto plazo. Estos casos de estudio son: 1. Red de estaciones de monitorización de variables climáticas y polinizadores regionales. 2. La dispersión de contaminantes en ciudades. 3. La caracterización y predicción del comportamiento regional del viento. En los últimos años la predicción meteorológica ha pasado de ser una simple observación para basarse en la tecnología, ciencia y las matemáticas avanzadas para predecir el tiempo con precisión. Parte fundamental de esta práctica es el conocimiento de las condiciones meteorológicas, debido a su contribución a un mejor control de la cosecha, la aparición de plagas, los días de siembra y lanecesidad de riego. En contraste, la instrumentación, instalación y el mantenimiento necesarios resulta costoso en términos económicos; en particular, para las personas que consideran tener un huerto de menor tamaño, cuyaafectación para el proceso de siembra y cosecha de los alimentos radica en el desconocimiento de las condiciones en las que se encuentra el huerto y los pronósticos del clima, los cuales no siempre se adecúan a ciertas regiones ni tomanen cuenta microclimas. En el caso de los animales polinizadores, el análisis de datos y el aprendizaje automático pueden utilizarse para identificar las especies de polinizadores de una zona y cartografiar las áreas más importantes para el ecosistema. Estos modelos también tienen el potencial de predecir la dinámica delas poblaciones de polinizadores; por ejemplo, los movimientos y tasas de supervivencia, así como para evaluar su posible impacto en el rendimiento de los cultivos. pág. 2 de 15 Dirección Adjunta de Innovación y Conocimiento Gerencia de Innovación Subgerencia de Innovación Gubernamental El análisis de datos y el aprendizaje automático también pueden utilizarse para estudiar la dispersión de contaminantes en una zona. La recopilación de datos sobre la topografía local, la vegetación y las condiciones meteorológicas, puedenutilizarse para predecir el comportamiento de los contaminantes en el medio ambiente. Esto puede ser de utilidad para evaluar los riesgo

Preguntas frecuentes

Cuál es el objetivo general del proyecto?

Aplicar análisis de datos y aprendizaje automático para estudiar problemas ecológicos, usando casos de estudio que evidencian aportaciones académicas y de impacto social.

Cuáles son los tres casos de estudio ecológicos mencionados?

Red de estaciones para variables climáticas y polinizadores, dispersión de contaminantes en ciudades, y caracterización/predicción del comportamiento regional del viento.

Cómo pueden ayudar estas técnicas al sector agrícola y al riesgo ambiental?

Para agricultura, apoyan la predicción de condiciones y la evaluación de impacto en cultivos; para riesgo ambiental, permiten estimar comportamiento de contaminantes con base en datos de topografía, vegetación y meteorología.

Aug 5, 2026

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