Bienvenidos …!

El poder no lo tiene quien posee la información, si no aquellos que sepa hacer con ella.

Somos, alumnos de 4to. de Secundaria del colegio Santa Rosa de Lima.

– URSULA VICTORIA UBILLUS GUZMAN
– GABRIEL CARDENAS LUNA
– VALERIA CHAVEZ MEGO

Y nos hemos esforzado para desarrollar el proyecto:

” Mejorar el aprovechamiento de climas confortables naturalmente en proyectos inmobiliarios 

El Proyecto

Mejorar el aprovechamiento de climas confortables naturalmente en proyectos inmobiliarios

El Perú, posee una gran variedad de climas y microclimas, dada su extensa y variada geografía.

El poder identificar las zonas geográficas que presentan climas confortables, la mayor parte del año, permitirá no solo, que las personas se trasladen los fines de semana para un día de campo o relajación, sino que las empresas inmobiliarias en el Perú, se intereses en desarrollar proyectos de viviendas en estas zonas con el fin que las personas residan permanentemente en ellas y aprovechen las bondades de climas estables, la mayor parte del año.

Ficha presentada al concurso

Como lo hicimos

Análisis de datos realizado comenzó identificando la variación de condiciones atmosféricas; temperatura, humedad y radiación solar que se da en el Perú según el periodo de datos disponible (aproximadamente entre agosto del 2016 y febrero del 2017).

Se han analizado los datos de clima, determinando cuales son las zonas de mayor confort natural la mayor parte del año (temperaturas entre 18 y 22 grados),una vez obtenida esta información se comparó con las zonas georeferenciadas de la oferta inmobiliaria, encontrándose la evidencia que los proyectos inmobiliarios no aprovechan las mejores condiciones de clima en el Perú.

Procedimiento seguido:

Consideraciones generales:

  1. Los datos se agruparán y se analizarán tomando como referencia la Altitud (msnm), y variables de estudio son la Humedad y Temperatura.
  2. Los datos serán analizados mediante la técnica matemática de Estadística Descriptiva.
  3. Se utilizara para el análisis el software MiniTab v.18

Análisis exploratorio de datos:

  1. Los datos presentan mucha información inconsistente, que tendrán que ser limpiados.
  2. Existe una clara tendencia que la temperatura disminuya en la medida que la altura (msnm) aumenta.
  3. La humedad presenta una mayor variabilidad en la medida que altura aumenta.
  4. Los valores extremos mínimos y máximos tanto de temperatura como de humedad presentan fuertes variaciones en la medida que la altura se incrementa.

Análisis  ajustado de datos:

Objetivo:

Ubicar el rango de Altitudes (msnm) en el Perú, para vivir confortablemente con la temperatura ambiente la mayor parte del año.

Consideraciones para obtener las zonas con climas confortables:

  1. Se prefiere evaluar el estadístico MODA al valor PROMEDIO con respecto a la temperatura, dado que se pretende determinar el estado de clima de mayor predominancia (mayor frecuencia), tratando de evitar que las temperaturas extremas generen distorsión en un cálculo de valor promedio.
  2. Para fijar el rango de variabilidad permitido se introducen dos variables constantes; Temperatura mínima ideal (T.Min.Ideal) y Temperatura máxima ideal (T.Max.Ideal), ello permitirá determinar en qué niveles de altura, se presentan las condiciones ideales de temperatura de confort.
  3. Para lograr una presentación gráfica más adecuada, se ajusta el valor de la humedad en un factor de 0.4 (proporcional a la escala de la temperatura).
  4. Al gráfico generado se incorpora una “línea de tendencia” de la variable temperatura, la cual luego del cálculo de regresión lineal, presenta un R2= 0.44 (dada a alta dispersión de valores).
  5. La intersección de la línea  de tendencia, con las rectas de valor constante; T.Min.Ideal y T.Max.Ideal, proyectado al eje de alturas, determinan que el rango para temperatura confortables se da entre los 123 msnm y los 906 msnm.

Consideraciones para obtener las zonas donde se presentan la mayor cantidad de ofertas inmobiliarias.

  1. Solo fue de interés determinar la información de las ubicaciones geográficas donde se concentraban  las ofertas inmobiliarias.
  2. Esta información solo pudo ser obtenida del archivo “inmobiliaria3”, pues los otros presentaban la información de ubicaciones geográficas incongruentes.

 

Los métodos estadísticos empleados, fueron:

  • Análisis estadístico descriptivo para los datos climatológicos e inmobiliarios.
  • Uso estadístico de la moda para datos agrupados, como valoración alternativa al valor promedio,  para obtener la mayor frecuencia absoluta de temperaturas ideales.

  • Gráficos de dispersión superpuestos entre locaciones georeferenciadas de zonas con climas confortables y locaciones georeferenciadas de ofertas inmobiliarias en el Perú.

Que resultados obtuvimos

  1. Rango de altitudes con climas confortables, la mayor parte del año.

Se puede suponer que la curva de tendencia de la temperatura (regresión lineal de la variable de la temperatura) con respecto a la altura, puede ser un buen indicador para establecer el rango de alturas (msnm) ideal según los valores máximos y mínimos ideales fijados.

2. Zonas en el Perú donde se mantiene climas confortables la mayor parte el año.

3. Poco aprovechamiento de oferta inmobiliaria en zonas con clima confortable, la mayor parte del año.

Leyenda:

  • Puntos rojos: Oferta inmobiliaria
  • Puntos azules: Climas confortables

 

Que recomendamos

  • Identificar lugares geográficos apropiados para residir en ambientes de climas naturales confortables propicios para controlar o superar ciertas enfermedades.

 

  • Identificar zonas que podrían mejorar la oferta de nuevos proyectos inmobiliarios.

 

  • Permitir beneficios mutuos entre las empresas inmobiliarias y personas que busquen climas naturales confortables.