Regresión semiparamétrica de series temporales utilizando series de Fourier complejas exponenciales para la predicción de temperatura en la selva tropical de Samarinda

Resumen

Introducción. La predicción de la temperatura en regiones de selva tropical es un desafío debido a la compleja estacionalidad y a las tendencias no lineales que los modelos convencionales suelen no captar adecuadamente. Para enfrentar este problema, se requieren enfoques de modelación avanzados que permitan obtener predicciones climáticas más precisas. Objetivos. Este estudio tiene como objetivo construir y aplicar el modelo STSR-ECFS para la predicción de temperatura en Samarinda, Kalimantan Oriental, y evaluar su desempeño predictivo mediante métricas estándar de precisión. Materiales y Métodos. El modelo STSR-ECFS combina un componente paramétrico autorregresivo con un componente no paramétrico construido mediante series de Fourier complejas exponenciales. El modelo se entrenó y validó con datos mensuales de temperatura de 2015 a 2024, determinándose el número óptimo de oscilaciones mediante Validación Cruzada Generalizada (GCV). El rendimiento se evaluó mediante el Error Cuadrático Medio (MSE) y el Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE) tanto para los datos dentro de la muestra como fuera de ella. Resultados y Discusión. El modelo mostró una alta precisión predictiva, con valores de MAPE consistentemente inferiores al 10% tanto en los datos de entrenamiento como en los de validación. Capturó de manera efectiva las fluctuaciones estacionales y las tendencias de calentamiento a largo plazo en los datos de temperatura de Samarinda. Conclusiones. El STSR-ECFS es un modelo flexible y preciso para la predicción de temperatura en climas de selva tropical, con potencial de aplicación en estrategias de adaptación climática, sistemas de alerta temprana y otras variables climáticas con características de datos similares. El modelo podría orientar decisiones de política pública sobre adaptación al cambio climático, apoyando a gobiernos locales y agencias ambientales en la gestión de riesgos y en la formulación de estrategias de mitigación. Su integración en planes nacionales de acción climática puede fortalecer la toma de decisiones para el desarrollo sostenible y la reducción del riesgo de desastres