Taller #1:Datos climáticos – como bajar,procesar e interpolarSharon GourdjiCIAT10-Apr-2013
Perfil de temas• Como encontrar y procesar datos climáticosde bases de datos globales y públicos– “Limpiandolos” con refer...
R• R es un programa para analizar datos y corrermodelos estadísticos• Un estándar en el mundo ciéntifico?• Es gratis!!! Y ...
Datos de GSOD• Estaciones en aeropuertos mundiales…• Encuentra las estaciones que se necesitaen ish-history.txt• Bajar los...
Mean temperature (.1 Fahrenheit)Mean dew point (.1 Fahrenheit)Mean sea level pressure (.1 mb)Mean station pressure (.1 mb)...
Global Historical Climatology Network• Datos suministrado por cada país; algunasestaciones son de GSOD también• ftp://ftp....
Ejemplo con códigos en R• Bajamos datos climáticos (tmax, tmin, precip)del 1950 al presente para Colombia…• “Limpiamos” lo...
WorldClim• Representan promedios mensuales de losaños 1950-2000• Se puede bajarpor “tile” en laresolución másalta (1km2) ...
WorldClim – abril(promedios 1950-2000)
WorldClim diario?• Se puede interpolardatos mensuales deWorldClim a la escaladiaria paracomparación condatos diarios deest...
Primer paso en “limpiando”• Hacer gráficas de los datos!! Se puede vererrores visualmente, a veces, más facil quecon los a...
Interpolación espacial de los datosclimaticos• Podemos usardatos de lasestaciones quetenemos para:– Interpolar a sitiosnue...
Temp vs. precip• La interpolación va a ser más correcta cuando losdatos que está tratando de interpolar son mássuaves• Par...
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Métodos de interpolaciónEl punto mas importante es que la densidad de estacionesque se tiene es mucho más importante que ...
Ejemplo con angular-distanceweighting• Correlation decay distance• Distance vs. angular weights• DIBUJO…
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Taller 1 datos climáticos – como bajar, procesar e interpolar

  1. 1. Taller #1:Datos climáticos – como bajar,procesar e interpolarSharon GourdjiCIAT10-Apr-2013
  2. 2. Perfil de temas• Como encontrar y procesar datos climáticosde bases de datos globales y públicos– “Limpiandolos” con referencia al WorldClim yfusionando fuentes diferentes• Interpolación de datos climáticos– Temperatura vs. precipitación– Métodos de interpolación– “Angular-distance weighting” como ejemplo• Ejemplos del grupo….
  3. 3. R• R es un programa para analizar datos y corrermodelos estadísticos• Un estándar en el mundo ciéntifico?• Es gratis!!! Y toda la información sobre R estáen linea…• Si ya no saben, deben aprender a usarlo!!• RStudio es buen editor para R, pero hay otros
  4. 4. Datos de GSOD• Estaciones en aeropuertos mundiales…• Encuentra las estaciones que se necesitaen ish-history.txt• Bajar los archivos por año y estación• ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/gsod/[year]/XXXXXX-99999-year.op.gz
  5. 5. Mean temperature (.1 Fahrenheit)Mean dew point (.1 Fahrenheit)Mean sea level pressure (.1 mb)Mean station pressure (.1 mb)Mean visibility (.1 miles)Mean wind speed (.1 knots)Maximum sustained wind speed (.1 knots)Maximum wind gust (.1 knots)Maximum temperature (.1 Fahrenheit)Minimum temperature (.1 Fahrenheit)Precipitation amount (.01 inches)Snow depth (.1 inches)Indicator for occurrence of: FogRain or DrizzleSnow or Ice PelletsHailThunderTornado/Funnel CloudVariables de GSOD
  6. 6. Global Historical Climatology Network• Datos suministrado por cada país; algunasestaciones son de GSOD también• ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/daily/all/[estacion.dly]• En el caso de Colombia, todas las estacionesde GHCN ya están en GSOD (pero no paratodos los paises…)
  7. 7. Ejemplo con códigos en R• Bajamos datos climáticos (tmax, tmin, precip)del 1950 al presente para Colombia…• “Limpiamos” los datos usando WorldClimcomo referencia
  8. 8. WorldClim• Representan promedios mensuales de losaños 1950-2000• Se puede bajarpor “tile” en laresolución másalta (1km2) www.worldclim.org/tiles.php
  9. 9. WorldClim – abril(promedios 1950-2000)
  10. 10. WorldClim diario?• Se puede interpolardatos mensuales deWorldClim a la escaladiaria paracomparación condatos diarios deestaciones– Mejor con latemperatura que laprecipitacion!0 100 200 30028.529.029.530.0Indextmax.WC.CO[3,]WorldClim tmax en CaliSe pueden usar las functiones ‘approx’o ‘spline’ en R. Aquí, spline…
  11. 11. Primer paso en “limpiando”• Hacer gráficas de los datos!! Se puede vererrores visualmente, a veces, más facil quecon los algoritmos automáticos…
  12. 12. Interpolación espacial de los datosclimaticos• Podemos usardatos de lasestaciones quetenemos para:– Interpolar a sitiosnuevos– Llenar huecos enlas estaciones quetenemos
  13. 13. Temp vs. precip• La interpolación va a ser más correcta cuando losdatos que está tratando de interpolar son mássuaves• Para la temperatura, en zonas con diferenciasgrandes de altitud, es mejor interpolar anomaliasde WorldClim– Con algunos métodos, se puede usar altitud comocovariable• Para la precipitación, quizás sería mejorinterpolarla a la escala mensual y usuar otroprograma, e.g. MarkSim, para “downscale” adiario
  14. 14. EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
  15. 15. Métodos de interpolaciónEl punto mas importante es que la densidad de estacionesque se tiene es mucho más importante que el método quese usa!!“The main control on spatial patterns of interpolation skill isdensity of the station network, with topographic complexitya compounding factor.” (Hofstra et al., 2008)• Splines• Kriging• Inverse-distance weighting• Angular-distance weighting
  16. 16. Ejemplo con angular-distanceweighting• Correlation decay distance• Distance vs. angular weights• DIBUJO…
  17. 17. • EJEMPLO CON CÓDIGOS
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