Publicado 2024-01-01
Palabras clave
- Climatología (Inteligencia artificial),
- Adaptación de tecnología,
- El Salvador – Clima,
- Efectos de la temperatura,
- Hombres – Influencia en el medio ambiente
Derechos de autor 2023 Edwin Alberto Callejas; Juan José Amides Figueroa; Victor Miguel Cuchillac Callejas

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Cómo citar
Resumen
Entre las tecnologías que ofrece la industria 4.0, se encuentra el internet de las cosas (IoT), que permite el desarrollo de dispositivos que ofrezcan funcionalidades de recolección de datos de características ambientales y que, a través de su seguimiento y control se ayude a disminuir los efectos del cambio climático. La importancia de monitorear la humedad y la temperatura ambiental y su incidencia en las actividades humanas tiene una gran relevancia asociada a los efectos del cambio climático en la salud, la seguridad alimentaria y el desarrollo económico de la población salvadoreña. Por tal motivo, se ha desarrollado una adaptación de la ecuación que relaciona las variables meteorológicas temperatura y humedad para calcular la sensación térmica y categorizar su valor con el índice de comodidad desarrollado por Terjung a través de los datos provenientes de un dispositivo IoT (internet de las cosas) que se conecta mediante una API previamente configurada para registrar los valores obtenidos en una infraestructura de big data para luego aplicar algoritmos de inteligencia artificial que permitan predecir y segmentar la información de la comodidad térmica en El Salvador.
Palabras clave: Inteligencia artificial, Clima en El Salvador, Industria 4.0, Indice de comodidad térmico, Cambio climático.
Referencias
- Acero, J. (2007). Diseño bioclimático de edificaciones. Ediciones Uniandes.
- Eley, C. (s. f.). Passive solar design strategies: Guidelines for home builders. US Department of Energy.
- Flores Cortez, O. O., Cortez Reyes, R. A. y Rosa Urrutia, V. I. (2019). Sistema telemático de monitoreo de calidad del aire en zonas remotas, utilizando técnicas IoT y big data: Fase I. estación IoT automatizada para el monitoreo de calidad del aire por contaminantes PM2.5 y Pm10.
- Universidad Tecnológica de El Salvador. Gay, W. (2018). Advanced Raspberry Pi.
- Apress.Givoni, B. (1998). Comfort, climate analysis and building design guidelines. Energy and Buildings, 18(1), 11-23.
- Loza-Ramírez, L., González Salazar, A. y Alatorre Ramos, S. (2013). La confortabilidad climática en el Bosque Los Colomos y su influencia en el ambiente urbano de Guadalajara, Jalisco. En A. I. Ramírez Quintana, M. Anaya Corona, F. D. Rentería Rodríguez, J. G. Ruvalcaba Salazar, M. Á. Gonzales Villa (Comp.), Propuestas para la gestión de los parques en México 2012(pp. 97-109). Orgánica. https://www.organicaeditores.mx/biblioteca/parques2012/contenido/3_Ambiental/3_07_Loza_Ramirez.pdf
- Mirón Pérez, I. J. (2017). Cambio climático y riesgos alimentarios. Revista de Salud Ambiental, 17(1), 47-56.
- Mutyalamma, A. V., Yoshitha, G., Dakshyani, A. y Venkata Padmavathi, B. (2020). Smart agriculture to measure humidity, temperature, moisture, ph. and nutrient values of the soil using IoT. International Journal of Engineering and Advanced Tecnology, 9(5).
- National Weather Service (2018). Heat forecast tools. https://www.weather.gov/safety/heat-index
- Organización Meteorológica Mundial (2017). Guía de instrumentos y métodos de observación meteorológicos. OMM.
- Patel, J., Patel, E. y Priya, P. (2019). Sensor and cloud based smart irrigation system with Arduino: A technical review. International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology, 3(11), 25-29.
- Rothfusz, L. P. (1990). The heat index equation (or, more than you ever wanted to know about heat index).
- Scientific Services Division, NWS Southern Region Headquarters.
- Singh Parihar, Y. (2019). Internet of things and Nodemcu: A review of use of Nodemcu ESP8266 in IoT products. Journal of Emerging Tecnologies and Innovative Research, 6(6), 1085-1088.