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Inteligencia de Predicción ML

Análisis espacial y modelos predictivos para Radioaficionados

Parámetros del Corredor (Ducting)

Cuando haces clic en un corredor detectado en el mapa ML, estos son los valores que definen la calidad del fenómeno:

🎯 Score Final
Combina fuerza de señal, densidad de puntos y elongación. Define el color de la línea: Rojo (>45), Naranja (>25), Amarillo (<25).
🔗 Coherencia
Filtro anti-ruido (Nivel 2). Si es menor a 2.5, el sistema descarta la mancha por considerarla ruido atmosférico sin dirección clara.
📈 Gradiente
Muestra cómo varía la intensidad a lo largo del corredor. Indica si la señal se fortalece o debilita en su recorrido oceánico.
↔️ Elongación
Calculado mediante PCA. Diferencia entre un conducto real (túnel largo y estrecho) de una simple mancha redonda de alta presión.
🌐 Puntos Grid
El número de celdas geográficas que forman el corredor. A mayor número de puntos, más masivo y estable es el frente de propagación.

El Cerebrodetrás: Modelo XGBoost

El sistema utiliza una arquitectura de Machine Learning basada en el algoritmo XGBoost, entrenada con datos históricos de propagación real y perfiles meteorológicos de alta resolución.

Datos de Entrada (Inputs)

  • Termodinámica: Temperatura y Humedad en 4 niveles (Superficie, 975, 925, 850 hPa).
  • Refractividad: Índices N y M con gradientes verticales.
  • Geopotencial: Altura de capas y presión en superficie.
  • Viento: Velocidad, dirección y cizalladura (shear).
  • Astronomía: Fase lunar, iluminación y ángulo solar.
  • Inactividad: Inversiones térmicas detectadas automáticamente.

Predicciones (Outputs)

  • 144 MHz (2m): Probabilidad de Tropo-Ducting.
  • 432 MHz (70cm): Detección de conductos oceánicos profundos.
  • 50 MHz (6m): Modo dual: Tropo y probabilidad de Esporádica-E.
91% Fiabilidad ROC-AUC
36 Variables Analizadas
1h Frecuencia de Actualización