Estadística Ambiental¶
Base de conocimiento Python para el ciclo estadístico completo aplicado a datos ambientales — EDA, estadística descriptiva e inferencial, modelos predictivos y reportes de cumplimiento normativo. Metodología de estándares internacionales (ISO, WMO, literatura peer-reviewed) con implementación de referencia para Colombia.
Instalación rápida¶
¿Qué es esto?¶
Este repositorio es una base de conocimiento, no un producto. Reúne metodología documentada, normas colombianas integradas en código y un pipeline validado sobre datos reales (PM2.5 horario en Cundinamarca) para que cualquier analista de una entidad ambiental pueda reutilizar el ciclo estadístico sin redescubrirlo cada vez.
Cubre 17 líneas temáticas organizadas en tres bloques:
- A — Gestión: áreas protegidas, predios de conservación, gestión del riesgo, ordenamiento territorial, dirección directiva.
- B — Transversales: cambio climático, ruido ambiental, sistemas de información ambiental, geoespacial.
- C — Técnicas: calidad del aire, recurso hídrico, oferta hídrica, humedales, páramos, POMCA, PUEAA, rondas hídricas.
Enlaces clave¶
- Empezar — instalación y quick start.
- Metodología — el ciclo EDA → Descriptiva → Inferencial → Predictiva.
- Modelos — catálogo de modelos disponibles y cuándo usarlos.
- Líneas temáticas — fichas de dominio por línea.
- ADRs — decisiones de diseño documentadas.
- API Reference — documentación auto-generada de los módulos.
Alcance¶
Los métodos estadísticos (SARIMA, Kriging, GWR, I de Moran, XGBoost, Prophet, etc.) son estándares
internacionales aplicables a cualquier contexto ambiental. La capa de dominio — normas regulatorias,
fuentes de datos, umbrales, índices — está calibrada para Colombia y el Sistema Nacional Ambiental
(SINA). Adaptar el repo a otro país implica únicamente reemplazar las constantes de config.py con
la normativa local.