Predicción sobre el entorno medioambiental en la Laguna de Fuente de Piedra

Abstract

El agua es un recurso valioso, tanto es así que las aves dedican parte de sus labores a criar a sus crías en las lagunas de nuestro medio ambiente, humedales u otras áreas. La laguna de Fuente de Piedra de Antequera, que alberga la mayor colonia de flamencos comunes, es la mayor de la Península Ibérica y la segunda en importancia de Europa. Uno de los principales desafíos es poder predecir el nivel de agua que puede tener, a partir de un cierto nivel podremos observar si habrá anidamiento de estos flamencos. Además disponemos de datasets con información de los pozos de la cuenca, que podremos analizar. Para ello se han posicionado distintos dispositivos de medida, una estación meteorológica y otras tomas manuales. La metodología que se utiliza es ágil, donde se creará un prototipo que se irá mejorando. A partir de modelos de aprendizaje automático se predice el nivel del agua como variable continua, aplicando técnicas de regresión. Obteniendo como resultado un 60% de precisión con el algoritmo Random Forest Regressor.

Water is a valuable resource, so much so that birds dedicate part of their work to raising their young in the surrounding lagoons, wetlands or other areas. The Fuente de Piedra lagoon in Antequera, which "houses the largest colony of common flamingos, is the largest in the Iberian Peninsula and the second in Europe". One of the main challenges is to be able to predict the level of water that it may have, from a certain level we will be able to observe if there will be nesting of these flamingos. We also have data sets with information from the wells in the basin, which we can analyze. For this, different measuring devices, a weather station and other manual plugs have been placed. The methodology used is agile, where a prototype will be created that will be improved. From machine learning models, the water level is predicted as a continuous variable, applying regression techniques. Obtaining as a result a 60% accuracy with the Random Forest Regressor algorithm.

L'aigua és un recurs valuós, tant és així que els ocells dediquen part de la feina de casa a criar a les seves cries en les llacunes del nostre medi ambient, aiguamolls o altres àrees. La llacuna de Font de Pedra d'Antequera, que alberga la major colònia de flamencs comuns, és la major de la Península Ibèrica i la segona en importància d'Europa. Un dels principals desafiaments és poder predir el nivell d'aigua que pot tenir, a partir d'un cert nivell podrem observar si hi haurà anidamiento d'aquests flamencs. A més disposem de datasets amb informació dels pous de la conca, que podrem analitzar. Per a això s'han posicionat diferents dispositius de mesura, una estació meteorològica i altres preses manuals. La metodologia que s'utilitza és àgil, on es crearà un prototip que s'anirà millorant. A partir de models d'aprenentatge automàtic es prediu el nivell de l'aigua com a variable contínua, aplicant tècniques de regressió. Obtenint com a resultat un 60% de precisió amb l'algorisme Random Forest Regressor.