Predicción de la temperatura ambiente diaria y su estimación horaria mediante redes neuronales artificiales en huertos urbanos y un parque urbano en Valladolid, Castilla y León, España

Las áreas verdes urbanas mejoran la calidad de vida al mitigar las temperaturas urbanas. Sin embargo, existen retos a la hora de obtener datos urbanos para analizar y comprender su influencia.

Con el objetivo de desarrollar metodologías innovadoras para este tipo de investigación, se desarrollaron Redes Neuronales Artificiales (ANNANN es la sigla en inglés de "Artificial Neural Networks", que en español significa "Redes Neuronales Artificiales"., por sus siglas en inglés) para predecir temperaturas diarias y horarias en áreas verdes urbanas a partir de sensores colocados in situ durante 41 días. Las áreas de estudio fueron cuatro huertos urbanos (con vegetación dinámica y productiva) y un parque urbano arbolado en la ciudad de Valladolid, España. Se construyeron y evaluaron ANNs a partir de varias combinaciones de entradas (X), neuronas ocultas (Y) y salidas (Z) bajo la regla práctica de "hacer redes simples, para obtener mejores resultados". Se probaron siete arquitecturas de RNA: 7-Y-5 (Y = 6, 7, ..., 14), 6-Y-5 (Y = 6, 7, ..., 14), 7-Y-1 (Y = 2, 3, ..., 8), 6-Y-1 (Y = 2, 3, ..., 8), 4-Y-1 (Y = 1, 2, ..., 7), 3-Y-1 (Y = 1, 2, ..., 7) y 2-Y-1 (Y = 2, 3, ..., 8).

El modelo de mejor rendimiento fue la arquitectura RNA 6-Y-1 con un error cuadrático medio (RMSE) de 0,42 °C para el huerto urbano denominado Valle de Arán. Los resultados demostraron que a partir de puntos de datos más cortos obtenidos in situ, las predicciones de las ANN alcanzan resultados aceptables y reflejan la utilidad de la metodología. Estas predicciones fueron más precisas en jardines urbanos que en parques urbanos, donde el tipo de vegetación existente puede ser un factor decisivo.

Este estudio puede contribuir al desarrollo de una ciudad sostenible e inteligente, y tiene potencial para ser replicado en ciudades donde la influencia de las áreas verdes urbanas sobre las temperaturas urbanas se estudia con metodologías tradicionales.

Título Original:

"Prediction of Daily Ambient Temperature and Its Hourly Estimation Using Artificial Neural Networks in Urban Allotment Gardens and an Urban Park in Valladolid, Castilla y León, Spain"

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