Análisis Estacional y Pronóstico Multivariado de la Precipitación Mensual en Jipijapa, Manabí, Utilizando Modelos ARIMA, ETS, NNAR y Prophet (2000–2024)

Resumen

El presente trabajo analiza la variabilidad, estacionalidad y tendencia de la precipitación mensual en el cantón Jipijapa (Manabí, Ecuador), una zona vulnerable al cambio climático y a la escasez hídrica. La investigación se justifica por la ausencia de estudios detallados sobre la dinámica pluviométrica local, a pesar de su importancia para la planificación agrícola y la gestión del recurso hídrico. El objetivo general fue evaluar el comportamiento histórico de la precipitación entre 2000 y 2024 e implementar modelos estadísticos de pronóstico multivariado. Se utilizaron datos satelitales del portal POWER de la NASA y se aplicaron modelos de series temporales en el entorno RStudio, incluyendo ARIMA, ETS, NNAR y Prophet. Se evaluó la precisión predictiva mediante métricas como MAE, RMSE y MASE, así como la validación cruzada con el método rolling-origin y el test de Diebold-Mariano. Los resultados mostraron una fuerte estacionalidad con picos de precipitación entre enero y marzo, así como años con precipitaciones mensuales extremas asociadas a eventos El Niño (por ejemplo, los años 2012 y 2017). El test de Mann-Kendall no evidenció una tendencia significativa (p = 0.866), lo que indica estabilidad a largo plazo en los volúmenes de lluvia. Entre los modelos evaluados, ARIMA demostró mejor desempeño predictivo frente a NNAR (p = 0.045). Se concluye que la precipitación en Jipijapa responde a patrones altamente estacionales y modulados por fenómenos oceanográficos, por lo que el uso de modelos multivariantes con predictores climáticos resulta pertinente para fortalecer la gestión territorial y la adaptación climática local.