Predicción de emisiones de CO₂ con series temporales: clave para la planificación ambiental en Ecuador
El cambio climático es uno de los mayores desafíos globales. Ecuador, con su diversidad ecológica, ya enfrenta sus impactos. Cambios en la precipitación y la humedad relativa están afectando tanto a los ecosistemas como a la capacidad de captura y emisión de dióxido de carbono (CO₂).
Para abordar esta realidad, el estudio “Análisis de datos de estaciones meteorológicas de Ecuador para la identificación de tendencias de cambio climático usando algoritmos de descomposición múltiple” (Roldan Segura & Sandoval Zambrano, 2025), aplicó herramientas de análisis de series temporales con el fin de comprender estas dinámicas y facilitar estimaciones futuras de emisiones de carbono.
Análisis de series temporales y detección de tendencias climáticas
Entre los métodos utilizados se encuentran la Transformada Rápida de Fourier (FFT), el exponente de Hurst, el exponente de Lyapunov y la descomposición múltiple mediante MSTL. Gracias a estas herramientas, se identificaron patrones persistentes y caóticos en datos de 22 ciudades del país.
Los resultados muestran contrastes regionales: la Amazonía experimenta aumentos en humedad y precipitación, mientras que la región andina y la costa evidencian tendencias decrecientes. Esto es crucial, ya que una menor humedad puede limitar la capacidad de los ecosistemas para almacenar carbono y elevar el riesgo de incendios, lo que genera más emisiones (IPCC, 2021). Por el contrario, un incremento sostenido en la humedad —como en algunas ciudades amazónicas— puede potenciar la captura de carbono a largo plazo.
Herramientas para la predicción y planificación ambiental sostenible
Comprender la persistencia y la estabilidad de los cambios climáticos es clave. En este sentido, el exponente de Hurst permite proyectar si los cambios observados tenderán a mantenerse, lo que facilita la construcción de escenarios climáticos robustos. A su vez, el exponente de Lyapunov evalúa el grado de caoticidad de los sistemas climáticos, lo cual es vital para estimar márgenes de incertidumbre en las predicciones (Roldan Segura & Sandoval Zambrano, 2025).
Estos elementos permiten tomar decisiones estratégicas para la formulación de políticas ambientales resilientes y para diseñar planes de descarbonización más realistas y eficaces a escala territorial.
Aplicar estos análisis en reportes de gases de efecto invernadero y en planes de acción climática puede mejorar significativamente la capacidad de respuesta de gobiernos y empresas. Además, permite aprovechar mejor los recursos naturales y organizar de forma más eficiente los esfuerzos de mitigación (Shukla et al., 2019).
Referencias
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Cambridge University Press.
Roldan Segura, D. P., & Sandoval Zambrano, R. N. (2025). Análisis de datos de estaciones meteorológicas de Ecuador para la identificación de tendencias de cambio climático usando algoritmos de descomposición múltiple. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE.
Shukla, P. R., Skea, J., Slade, R., et al. (2019). IPCC Special Report on Climate Change and Land. Cambridge University Press.
