El uso de técnicas de análisis predictivo de datos para aplicaciones en las que la meteorología y la dinámica atmosférica son básicas para la toma de decisiones. Es el objetivo del proyecto ‘Impacto de las intrusiones de masas de aire con polvo africano y de masas de aire estratosférico en la Península Ibérica. influencia en El Atlas’, financiado por la Agencia Estatal de la Investigación. Se ha realizado desde un grupo de investigación de la UMH y uno de sus autores es José Antonio García Orza. Este es uno de los proyectos disponibles en el catálogo de soluciones de la UMH y lista para su aplicación al mercado. De este modo, su método ayuda a la predicción de la generación de energías renovables y anticipación de consumos y a la predicción y análisis de episodios meteorológicos severos.
Así, se realiza el análisis predictivo de datos meteorológicos o atmosféricos con técnicas big data para la ayuda a la toma de decisiones empresariales más eficientes, en entornos sensibles a la meteorología como los relacionados con la gestión de recursos energéticos o de riesgos ante fenómenos adversos. «Mediante el manejo de bases de datos muy heterogéneas, y el uso tanto de métodos no supervisados como del conocimiento de la dinámica atmosférica, se identifican las variables relevantes que serán utilizadas en el análisis predictivo», explican desde el proyecto.
Este análisis, con horizontes inferiores a tres días, está basado en distintas técnicas big data: de aprendizaje automático como redes neuronales, y de otras como un novedoso procedimiento de análogos que han desarrollado en el que se utilizan combinadas la dinámica atmosférica a gran y media escala con la información meteorológica local de las ubicaciones de interés.
