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dc.contributor.advisorGonzález Méndez, Alex Mauricio
dc.creatorZuluaga Patiño, Valentina
dc.date.accessioned2019-02-05T20:48:20Z
dc.date.available2019-02-05T20:48:20Z
dc.date.created2018-11-21
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10554/40524
dc.description.abstractEl Fenómeno Isla de Calor (UHI) es un actual y creciente problema, presente en varias ciudades al rededor del mundo. Esta definido como el aumento en la temperatura en el gradiente rural a urbano. Sus causas principales son debido al cambio de cobertura, morfología urbana, falta de vegetación y metabolismo urbano. El UHI ha sido explorado extensivamente a través de métodos tradicionales estadísticos, debido al impacto que tiene sobre la vida urbana y la salud humana. Por otra parte, por la amenaza que presenta al futuro de las ciudades en escenarios de cambio climático. Este estudio propone un enfoque diferente, a través de Redes Neuronales Artificiales (ANNs) e Inteligencia Artificial. Las ANNs han sido ampliamente reconocidas en otros campos por su habilidad de predecir, reconocer patrones y describir relaciones no lineales. En ecología, las ANNS han sido extensamente recomendadas por su habilidad para trabajar con valores atípicos, incertidumbre y sistemas abiertos; aún así, son no son frecuentemente utilizadas debido a su reputación negativa de ser 'cajas negras'. La principal ventaja de las ANNs son la habilidad de alterar su comportamiento con base a información externa, que entra a las capas durante la fase de entrenamiento. Este estudio considera diferentes variables constantemente relacionadas con UHI, evalúa su importancia relativa y los pesos sinápticos asignados por la ANN. Por otra parte evalúa la habilidad de las ANN para predecir clima y proyectar escenarios futuros. Finalmente, pone en consideración el uso de las ANNs en estudios similares. Además de las variables altamente relacionadas con UHI, como: precipitación, altura, áreas de vegetación; emisiones de CO2 fue la variable con la importancia relativa mas alta. Los resultados de las predicciones, a pesar de representar alta variación y variables, se ajustaron al promedio de la temperatura máxima. Las proyecciones tuvieron un coeficiente de determinación más alto que el de las predicciones, a pesar de tener menos datos. Los resultados de las ANN debieron ser transformados para su interpretación y no representan explícitamente la relación entre las variables. A pesar y a favor de esto, las ANNs son una herramienta prometedora para los fenómenos ecológicos y deben ser profundamente exploradas.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subjectFenomeno isla de calorspa
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectRedes neuronales artificialesspa
dc.subjectClimaspa
dc.subjectEcología urbanaspa
dc.titleLas redes neuronales artificiales como herramienta : variables, predicciones y proyecciones para el fenómeno isla de calor en Bogotá D.C.spa
dc.rights.licenseDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.spa
dc.subject.lembEcología - Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembEcología urbanaspa
dc.subject.lembInteligencia artificialspa
dc.type.spaTrabajo de grado Pregradospa
dc.publisher.departmentFacultad de Estudios Ambientales y Ruralesspa
dc.publisher.programEcologíaspa
dc.rights.accesRightsAcceso Abiertospa
dc.description.abstractenglishUrban Heat Island Effect (UHI) is a current and growing problem, present in many cities around the globe. It’s defined as the increase in temperature from the rural to urban gradient. Caused mainly by of changes in land cover, urban morphology, lack of vegetation and urban metabolism. UHI has been extensively explored through traditional statistical methods, due to the impacts it has on urban life and human health. Also, the threat it poses to the future of cities in climate change scenarios. This study proposes a different approach, via Artificial Neural Networks(ANNs) and Artificial Intelligence. ANNs are widely recognized in other fields for their ability to predict, recognize patterns and depict non-linear relationships. In ecology, ANNs are extensively recommended because of their ability to work with outliers, uncertainty and open systems; yet are seldomly used, due their notorious ‘black box’ reputation. ANNs main advantage is the ability to change their behaviour based on external information, that flows through the ANNs during the training phase. This study considers different variables constantly related to UHI, and evaluates the relative importance and the synaptic weights given to them by the ANN. It also evaluates the ability of the ANN to predict climate and its ability to project climate for future scenarios. Finally, it poses a question to whether they should be used as a tool in ecological studies. Aside from variables highly related to UHI like: precipitation, building height, vegetation areas; CO2 emissions was one of the variables with the highest relative importance. Prediction results, despite representing increasing amounts of variables and variation, were adjusted to the mean of the maximum temperature; and projections had a higher determination coefficient despite having less data as input. ANNs results need to be further transformed to be interpreted, they don’t explicitly state relationships between variables and have too many options to represent the system being considered. In spite and in favour, ANNs are an excellent tool to explore ecological phenomena, that should be very thoroughly explored.spa
dc.subject.subjectenglishClimatespa
dc.subject.subjectenglishUrban heat islandspa
dc.subject.subjectenglishArtificial Intelligencespa
dc.subject.subjectenglishArtificial neural networksspa
dc.subject.subjectenglishUrban ecologyspa
dc.contributor.evaluatorSarmiento, Armando


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