Análisis y Predicción de las Emisiones de CO₂ en Bolivia a través de Redes Neuronales Artificiales

Resumen

El presente estudio investigó la evolución y predicción de las emisiones de dióxido de carbono (CO₂) en Bolivia como un problema ambiental de creciente importancia en el contexto del cambio climático. Se emplearon registros anuales comprendidos entre los años 2000 y 2024 que incluyen variables de impacto ambiental, energéticas, productivas y poblacionales. Se aplicaron tres modelos de predicción: regresión lineal, ARIMA y redes neuronales artificiales (RNA), siendo este último el que presentó mejor desempeño, con un coeficiente de determinación (R²) de 0.9391, error cuadrático medio (RMSE) de 0.3868 y error absoluto medio (MAE) de 0.3294. La red neuronal fue entrenada en RStudio mediante la técnica de retropropagación y mostró una alta sensibilidad a variables asociadas a la pérdida de cobertura forestal por incendios, consumo de gas licuado y el producto interno bruto del sector industrial manufacturero. La proyección del modelo indica que las emisiones de CO₂ continuarán aumentando hasta el año 2029, en ausencia de políticas públicas efectivas de mitigación. Se concluye que la red neuronal es una herramienta robusta para el análisis multivariable de datos ambientales y sugiere la necesidad urgente de diseñar estrategias sostenibles que aborden las principales causas de la contaminación en el país. Estos hallazgos tienen implicancias directas en la planificación ambiental y energética a nivel nacional, y pueden ser aplicables a contextos similares en países en vías de desarrollo.