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dc.contributor.advisorHernandez Giraldo, Andres Felipe
dc.coverage.spatialcead_-_pasto
dc.creatorJiménez Benavides, Juan Carlos
dc.creatorUrrea Urresti, Claudia Vanessa
dc.date.accessioned2025-02-21T21:52:17Z
dc.date.available2025-02-21T21:52:17Z
dc.date.created2025-02-19
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/67129
dc.description.abstractEl cambio climático es un fenómeno mundial impulsado en gran medida por actividades humanas, estos cambios tienen afectación directa en muchos sectores económicos, especialmente en la agricultura. La variación de las condiciones climáticas genera una alteración en los niveles de producción ocasionando así una afectación en la población y sus condiciones de vida. Muchos estudios destacan cómo las variaciones en temperatura y precipitaciones influyen en la producción agrícola. Incrementos en la temperatura pueden reducir el rendimiento de cultivos debido a la variación térmica, además que las precipitaciones irregulares impactan la disponibilidad de agua, generando sequías o inundaciones. Las metodologías como el análisis de series temporales y modelos de regresión múltiple, junto con técnicas de aprendizaje automático, han sido utilizadas para analizar y predecir estos impactos climáticos. Estos enfoques buscan proporcionar una comprensión más profunda y desarrollar estrategias efectivas para enfrentar los desafíos del cambio climático en la agricultura.
dc.formatpdf
dc.titleImpacto del cambio climático en la producción agrícola colombiana: análisis histórico, vulnerabilidad y estrategias de mitigación mediante aprendizaje automático
dc.typeMonografía
dc.subject.keywordsCambio climático
dc.subject.keywordsAgricultura
dc.subject.keywordsTemperatura
dc.subject.keywordsPrecipitaciones
dc.subject.keywordsModelos
dc.description.abstractenglishClimate change is a global phenomenon largely driven by human activities. These changes directly affect many economic sectors, particularly agriculture. The variation in climatic conditions leads to disruptions in production levels, consequently impacting the population and their living conditions. Many studies highlight how variations in temperature and precipitation influence agricultural production. Increases in temperature can reduce crop yields due to thermal variation, and irregular precipitation impacts water availability, causing droughts or floods. Methodologies such as time series analysis and multiple regression models, along with machine learning techniques, have been used to analyze and predict these climatic impacts. These approaches aim to provide a deeper understanding and develop effective strategies to address the challenges of climate change in agriculture.
dc.subject.categoryCiencia de datos y analítica


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