Pronóstico de Precipitación por IA para Paraguay
AI Precipitation Forecasting — Presentación para MADES / DNCC
Kevin Hill — Investigador Independiente / Independent Researcher
Asesor / Advisor: Francisco "Fran" Galiano — Ex-Meteorólogo, DMH
kevin@autoworkz.org · arawave.autoworkz.org
Reunión con DNCC — Adrián Valiente, Samuel Barrios
Paraguay tiene pronósticos del tiempo — pero los modelos globales no están calibrados para condiciones locales.
Paraguay has weather forecasts — but global models aren't calibrated for local conditions.
EN: DMH produces forecasts using traditional physical models. However, global models (GFS, IFS) are never calibrated or validated specifically for Paraguay. No locally-calibrated probability products exist.
EN: Modern AI models (GraphCast, FCN3) on GPUs can process more data, faster, and produce probability distributions per grid cell — not just a deterministic value. This is what Arawave adds.
EN: The station network has gaps: of 97 DMH EMA stations (July 2026), we retrieved data from 60. Only 25 reported within 72 hours. 31 stations have been inactive for over 30 days.
Sistema de pronóstico de precipitación por IA, específico para Paraguay, con incertidumbre calibrada.
AI precipitation forecasting system, specific to Paraguay, with calibrated uncertainty.
| Componente / Component | Descripción / Description |
|---|---|
| Modelos de IA AI Models |
FCN3 (NVIDIA) + GraphCast (Google DeepMind) + GFS (NOAA), GPUs en la nube Cloud GPUs via NVIDIA Earth2Studio |
| Calibración Calibration |
EMOS-NGR — distribución de probabilidad por celda Full probability distribution per grid cell |
| Validación Validation |
60 estaciones EMA del DMH, 662 días-estación, totalmente fuera de muestra 60 DMH stations, 662 station-days, out-of-sample |
Lead with the early-warning product — that's MADES's mandate.
Cada número lleva un intervalo de confianza. Las pérdidas se publican junto a las ganancias.
Every number carries a CI. Losses published next to wins.
Vemos el proyecto CTAF 24LA04 que MADES desarrolla con KIER para Boquerón — mapeo satelital de riesgo climático y energía renovable.
We see the CTAF project MADES is developing with KIER for Boquerón — satellite mapping of climate risk and renewable energy.
EN: Arawave is the ground-validation layer the satellite platform needs. Precipitation forecasting validated with DMH stations in Boquerón (+24%) and Presidente Hayes (+45%).
La plataforma CTAF hace mapeo top-down. Arawave hace validación bottom-up. Complementarios, no competitivos.
CTAF does top-down mapping. Arawave does bottom-up validation. Complementary, not competitive.
El Proyecto 1BTR+5NC/2BTR requiere evaluación de mapas del sector AFOLU. DNCC está contratando para esto ahora.
The 2BTR project requires AFOLU sector map evaluation. DNCC is hiring for this right now.
EN: Our validated precipitation data can directly contribute to AFOLU map evaluation for the Second Biennial Transparency Report.
The Chaco — Our Strength
El Chaco es donde Paraguay tiene menos observaciones, mayor vulnerabilidad climática, y donde la red EMA es más escasa.
The Chaco: fewest observations, highest vulnerability, sparsest EMA network.
El modelo compensa por la escasez de datos. El siguiente paso: instalar estaciones para que sea aún mejor.
The model compensates for sparse data. Next step: deploy stations to make it even better.
Una pregunta: ¿Cómo podríamos contribuir al trabajo del DNCC?
One question: How could we contribute to DNCC's work?
Kevin Hill — Investigador Independiente / Independent Researcher
Asesor / Advisor: Francisco "Fran" Galiano — Ex-Meteorólogo, DMH
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