Las emisiones agro-alimentarias en LAC crecen de forma sostenida pero su dinámica por país está poco cuantificada. ¿Pueden las variables de actividad sectorial explicar y proyectar las emisiones de CO₂ hacia 2030?
Objetivo
Meta del proyecto
Construir un modelo predictivo interpretable que cuantifique la contribución de las variables de actividad (cadena alimentaria, energía en campo, cultivo de arroz) y proyecte emisiones bajo un escenario de continuidad de tendencias.
Metodología
Pipeline analítico
EDA: distribución del target, tendencias 1990–2020
Feature engineering: agregados sectoriales y lag por país
Split temporal estricto: train ≤2015 / test 2016–2020
Ablación: con vs. sin lag (actividad aporta +15 pp R²)
Proyección iterativa con CAGR 2011–2020 por driver
Decisiones técnicas
Opciones adoptadas
Modelo en escala bruta — dominado por grandes emisores
Lag calculado per country para evitar fuga de datos
ElasticNet seleccionado por interpretabilidad y métricas
Brasil ≈40% del total — validación relativa por país
T&T excluido por datos faltantes en energía en campo
Conclusión
Valor del proyecto
Un modelo lineal regularizado con autocorrelación temporal logra proyecciones robustas y auditables para grandes emisores. La inercia temporal explica ~85% de la varianza; las variables agro-alimentarias aportan un +15 pp real y accionable para monitoreo de política climática regional.