Monitoreo de puestos de control y tránsito animal
Análisis de la relación entre variables climáticas (NASA POWER) y la incidencia de Gusano Barrenador del Ganado. Las variables climáticas incluyen temperatura, humedad relativa, precipitación y radiación solar.
El efecto del clima sobre la incidencia de GBG no es inmediato. Las condiciones climáticas de 2 a 4 semanas atrás influyen en el ciclo biológico de la mosca (huevo → larva → pupa → adulto), produciendo un efecto diferido.
Extensión del modelo ARIMAX incorporando datos climáticos de NASA POWER y ERA5 (Copernicus) como variables exógenas. Este modelo mejora la capacidad predictiva al incluir temperatura, precipitación, humedad, viento y humedad del suelo con los rezagos óptimos identificados en el análisis previo.
Mapa que combina las condiciones climáticas actuales y recientes con la incidencia histórica de GBG para estimar el nivel de riesgo por región. Un índice compuesto pondera temperatura (25%), precipitación (20%), humedad (20%) e incidencia de casos (35%).
Mapa y análisis de condiciones climáticas actuales y recientes por cantón, con índice compuesto de temperatura (25%), precipitación (20%), humedad (20%) e incidencia (35%).
Análisis de casos GBG mediante un GAM con suavizadores espaciales (lon,lat), temporales y climáticos con rezagos. Familia: Binomial Negativa, método: fREML.
Un modelo ARIMAX (AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous variables) es una extensión del modelo ARIMA que incorpora variables externas (exógenas) para mejorar las predicciones. Analiza series de tiempo considerando tanto el comportamiento histórico como factores externos relevantes.
El modelo Holt-Winters (Error, Trend, Seasonality) es un método de suavizado exponencial ideal para planificación operativa a corto y mediano plazo. Captura tres componentes clave de las series temporales:
Los gráficos de control CUSUM y EWMA son herramientas de control estadístico de procesos que detectan cambios pequeños pero persistentes en la media del proceso. Son ideales para sistemas de vigilancia epidemiológica.
Modelo ensemble que combina regresión Binomial Negativa con variables climáticas (NASA POWER, ERA5, CHIRPS, NDVI) seleccionadas por AIC forward-stepwise. Incluye validación rolling-origin, intervalos de predicción por simulación NB, y pronóstico h meses hacia adelante.