Post on 13-Jul-2015
Taller 1 Datos climaacuteticos ndash como bajar
procesar e interpolar
Sharon Gourdji
CIAT
10-Apr-2013
Perfil de temas
bull Como encontrar y procesar datos climaacuteticos de bases de datos globales y puacuteblicos ndash ldquoLimpiandolosrdquo con referencia al WorldClim y
fusionando fuentes diferentes
bull Interpolacioacuten de datos climaacuteticos ndash Temperatura vs precipitacioacuten
ndash Meacutetodos de interpolacioacuten
ndash ldquoAngular-distance weightingrdquo como ejemplo
bull Ejemplos del grupohellip
R
bull R es un programa para analizar datos y correr modelos estadiacutesticos
bull Un estaacutendar en el mundo cieacutentifico
bull Es gratis Y toda la informacioacuten sobre R estaacute en lineahellip
bull Si ya no saben deben aprender a usarlo
bull RStudio es buen editor para R pero hay otros
Datos de GSOD
bull Estaciones en aeropuertos mundialeshellip
bull Encuentra las estaciones que se necesita en ish-historytxt
bull Bajar los archivos por antildeo y estacioacuten
bull ftpftpncdcnoaagovpubdatagsod[year]XXXXXX-99999-yearopgz
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 Fog
Rain or Drizzle
Snow or Ice Pellets
Hail
Thunder
TornadoFunnel Cloud
Variables de GSOD
Global Historical Climatology Network
bull Datos suministrado por cada paiacutes algunas estaciones son de GSOD tambieacuten
bull ftpftpncdcnoaagovpubdataghcndailyall[estaciondly]
bull En el caso de Colombia todas las estaciones de GHCN ya estaacuten en GSOD (pero no para todos los paiseshellip)
Ejemplo con coacutedigos en R
bull Bajamos datos climaacuteticos (tmax tmin precip) del 1950 al presente para Colombiahellip
bull ldquoLimpiamosrdquo los datos usando WorldClim como referencia
WorldClim
bull Representan promedios mensuales de los antildeos 1950-2000
bull Se puede bajar por ldquotilerdquo en la resolucioacuten maacutes alta (1km2) wwwworldclimorgtilesphp
WorldClim ndash abril (promedios 1950-2000)
WorldClim diario
bull Se puede interpolar datos mensuales de WorldClim a la escala diaria para comparacioacuten con datos diarios de estaciones
ndash Mejor con la temperatura que la precipitacion
0 100 200 300
28
52
90
29
53
00
Index
tma
xW
CC
O[3
]
WorldClim tmax en Cali
Se pueden usar las functiones lsquoapproxrsquo o lsquosplinersquo en R Aquiacute splinehellip
Primer paso en ldquolimpiandordquo
bull Hacer graacuteficas de los datos Se puede ver errores visualmente a veces maacutes facil que con los algoritmos automaacuteticoshellip
Interpolacioacuten espacial de los datos climaticos
bull Podemos usar datos de las estaciones que tenemos para
ndash Interpolar a sitios nuevos
ndash Llenar huecos en las estaciones que tenemos
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
Perfil de temas
bull Como encontrar y procesar datos climaacuteticos de bases de datos globales y puacuteblicos ndash ldquoLimpiandolosrdquo con referencia al WorldClim y
fusionando fuentes diferentes
bull Interpolacioacuten de datos climaacuteticos ndash Temperatura vs precipitacioacuten
ndash Meacutetodos de interpolacioacuten
ndash ldquoAngular-distance weightingrdquo como ejemplo
bull Ejemplos del grupohellip
R
bull R es un programa para analizar datos y correr modelos estadiacutesticos
bull Un estaacutendar en el mundo cieacutentifico
bull Es gratis Y toda la informacioacuten sobre R estaacute en lineahellip
bull Si ya no saben deben aprender a usarlo
bull RStudio es buen editor para R pero hay otros
Datos de GSOD
bull Estaciones en aeropuertos mundialeshellip
bull Encuentra las estaciones que se necesita en ish-historytxt
bull Bajar los archivos por antildeo y estacioacuten
bull ftpftpncdcnoaagovpubdatagsod[year]XXXXXX-99999-yearopgz
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 Fog
Rain or Drizzle
Snow or Ice Pellets
Hail
Thunder
TornadoFunnel Cloud
Variables de GSOD
Global Historical Climatology Network
bull Datos suministrado por cada paiacutes algunas estaciones son de GSOD tambieacuten
bull ftpftpncdcnoaagovpubdataghcndailyall[estaciondly]
bull En el caso de Colombia todas las estaciones de GHCN ya estaacuten en GSOD (pero no para todos los paiseshellip)
Ejemplo con coacutedigos en R
bull Bajamos datos climaacuteticos (tmax tmin precip) del 1950 al presente para Colombiahellip
bull ldquoLimpiamosrdquo los datos usando WorldClim como referencia
WorldClim
bull Representan promedios mensuales de los antildeos 1950-2000
bull Se puede bajar por ldquotilerdquo en la resolucioacuten maacutes alta (1km2) wwwworldclimorgtilesphp
WorldClim ndash abril (promedios 1950-2000)
WorldClim diario
bull Se puede interpolar datos mensuales de WorldClim a la escala diaria para comparacioacuten con datos diarios de estaciones
ndash Mejor con la temperatura que la precipitacion
0 100 200 300
28
52
90
29
53
00
Index
tma
xW
CC
O[3
]
WorldClim tmax en Cali
Se pueden usar las functiones lsquoapproxrsquo o lsquosplinersquo en R Aquiacute splinehellip
Primer paso en ldquolimpiandordquo
bull Hacer graacuteficas de los datos Se puede ver errores visualmente a veces maacutes facil que con los algoritmos automaacuteticoshellip
Interpolacioacuten espacial de los datos climaticos
bull Podemos usar datos de las estaciones que tenemos para
ndash Interpolar a sitios nuevos
ndash Llenar huecos en las estaciones que tenemos
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
R
bull R es un programa para analizar datos y correr modelos estadiacutesticos
bull Un estaacutendar en el mundo cieacutentifico
bull Es gratis Y toda la informacioacuten sobre R estaacute en lineahellip
bull Si ya no saben deben aprender a usarlo
bull RStudio es buen editor para R pero hay otros
Datos de GSOD
bull Estaciones en aeropuertos mundialeshellip
bull Encuentra las estaciones que se necesita en ish-historytxt
bull Bajar los archivos por antildeo y estacioacuten
bull ftpftpncdcnoaagovpubdatagsod[year]XXXXXX-99999-yearopgz
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 Fog
Rain or Drizzle
Snow or Ice Pellets
Hail
Thunder
TornadoFunnel Cloud
Variables de GSOD
Global Historical Climatology Network
bull Datos suministrado por cada paiacutes algunas estaciones son de GSOD tambieacuten
bull ftpftpncdcnoaagovpubdataghcndailyall[estaciondly]
bull En el caso de Colombia todas las estaciones de GHCN ya estaacuten en GSOD (pero no para todos los paiseshellip)
Ejemplo con coacutedigos en R
bull Bajamos datos climaacuteticos (tmax tmin precip) del 1950 al presente para Colombiahellip
bull ldquoLimpiamosrdquo los datos usando WorldClim como referencia
WorldClim
bull Representan promedios mensuales de los antildeos 1950-2000
bull Se puede bajar por ldquotilerdquo en la resolucioacuten maacutes alta (1km2) wwwworldclimorgtilesphp
WorldClim ndash abril (promedios 1950-2000)
WorldClim diario
bull Se puede interpolar datos mensuales de WorldClim a la escala diaria para comparacioacuten con datos diarios de estaciones
ndash Mejor con la temperatura que la precipitacion
0 100 200 300
28
52
90
29
53
00
Index
tma
xW
CC
O[3
]
WorldClim tmax en Cali
Se pueden usar las functiones lsquoapproxrsquo o lsquosplinersquo en R Aquiacute splinehellip
Primer paso en ldquolimpiandordquo
bull Hacer graacuteficas de los datos Se puede ver errores visualmente a veces maacutes facil que con los algoritmos automaacuteticoshellip
Interpolacioacuten espacial de los datos climaticos
bull Podemos usar datos de las estaciones que tenemos para
ndash Interpolar a sitios nuevos
ndash Llenar huecos en las estaciones que tenemos
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
Datos de GSOD
bull Estaciones en aeropuertos mundialeshellip
bull Encuentra las estaciones que se necesita en ish-historytxt
bull Bajar los archivos por antildeo y estacioacuten
bull ftpftpncdcnoaagovpubdatagsod[year]XXXXXX-99999-yearopgz
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 Fog
Rain or Drizzle
Snow or Ice Pellets
Hail
Thunder
TornadoFunnel Cloud
Variables de GSOD
Global Historical Climatology Network
bull Datos suministrado por cada paiacutes algunas estaciones son de GSOD tambieacuten
bull ftpftpncdcnoaagovpubdataghcndailyall[estaciondly]
bull En el caso de Colombia todas las estaciones de GHCN ya estaacuten en GSOD (pero no para todos los paiseshellip)
Ejemplo con coacutedigos en R
bull Bajamos datos climaacuteticos (tmax tmin precip) del 1950 al presente para Colombiahellip
bull ldquoLimpiamosrdquo los datos usando WorldClim como referencia
WorldClim
bull Representan promedios mensuales de los antildeos 1950-2000
bull Se puede bajar por ldquotilerdquo en la resolucioacuten maacutes alta (1km2) wwwworldclimorgtilesphp
WorldClim ndash abril (promedios 1950-2000)
WorldClim diario
bull Se puede interpolar datos mensuales de WorldClim a la escala diaria para comparacioacuten con datos diarios de estaciones
ndash Mejor con la temperatura que la precipitacion
0 100 200 300
28
52
90
29
53
00
Index
tma
xW
CC
O[3
]
WorldClim tmax en Cali
Se pueden usar las functiones lsquoapproxrsquo o lsquosplinersquo en R Aquiacute splinehellip
Primer paso en ldquolimpiandordquo
bull Hacer graacuteficas de los datos Se puede ver errores visualmente a veces maacutes facil que con los algoritmos automaacuteticoshellip
Interpolacioacuten espacial de los datos climaticos
bull Podemos usar datos de las estaciones que tenemos para
ndash Interpolar a sitios nuevos
ndash Llenar huecos en las estaciones que tenemos
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
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 Fog
Rain or Drizzle
Snow or Ice Pellets
Hail
Thunder
TornadoFunnel Cloud
Variables de GSOD
Global Historical Climatology Network
bull Datos suministrado por cada paiacutes algunas estaciones son de GSOD tambieacuten
bull ftpftpncdcnoaagovpubdataghcndailyall[estaciondly]
bull En el caso de Colombia todas las estaciones de GHCN ya estaacuten en GSOD (pero no para todos los paiseshellip)
Ejemplo con coacutedigos en R
bull Bajamos datos climaacuteticos (tmax tmin precip) del 1950 al presente para Colombiahellip
bull ldquoLimpiamosrdquo los datos usando WorldClim como referencia
WorldClim
bull Representan promedios mensuales de los antildeos 1950-2000
bull Se puede bajar por ldquotilerdquo en la resolucioacuten maacutes alta (1km2) wwwworldclimorgtilesphp
WorldClim ndash abril (promedios 1950-2000)
WorldClim diario
bull Se puede interpolar datos mensuales de WorldClim a la escala diaria para comparacioacuten con datos diarios de estaciones
ndash Mejor con la temperatura que la precipitacion
0 100 200 300
28
52
90
29
53
00
Index
tma
xW
CC
O[3
]
WorldClim tmax en Cali
Se pueden usar las functiones lsquoapproxrsquo o lsquosplinersquo en R Aquiacute splinehellip
Primer paso en ldquolimpiandordquo
bull Hacer graacuteficas de los datos Se puede ver errores visualmente a veces maacutes facil que con los algoritmos automaacuteticoshellip
Interpolacioacuten espacial de los datos climaticos
bull Podemos usar datos de las estaciones que tenemos para
ndash Interpolar a sitios nuevos
ndash Llenar huecos en las estaciones que tenemos
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
Global Historical Climatology Network
bull Datos suministrado por cada paiacutes algunas estaciones son de GSOD tambieacuten
bull ftpftpncdcnoaagovpubdataghcndailyall[estaciondly]
bull En el caso de Colombia todas las estaciones de GHCN ya estaacuten en GSOD (pero no para todos los paiseshellip)
Ejemplo con coacutedigos en R
bull Bajamos datos climaacuteticos (tmax tmin precip) del 1950 al presente para Colombiahellip
bull ldquoLimpiamosrdquo los datos usando WorldClim como referencia
WorldClim
bull Representan promedios mensuales de los antildeos 1950-2000
bull Se puede bajar por ldquotilerdquo en la resolucioacuten maacutes alta (1km2) wwwworldclimorgtilesphp
WorldClim ndash abril (promedios 1950-2000)
WorldClim diario
bull Se puede interpolar datos mensuales de WorldClim a la escala diaria para comparacioacuten con datos diarios de estaciones
ndash Mejor con la temperatura que la precipitacion
0 100 200 300
28
52
90
29
53
00
Index
tma
xW
CC
O[3
]
WorldClim tmax en Cali
Se pueden usar las functiones lsquoapproxrsquo o lsquosplinersquo en R Aquiacute splinehellip
Primer paso en ldquolimpiandordquo
bull Hacer graacuteficas de los datos Se puede ver errores visualmente a veces maacutes facil que con los algoritmos automaacuteticoshellip
Interpolacioacuten espacial de los datos climaticos
bull Podemos usar datos de las estaciones que tenemos para
ndash Interpolar a sitios nuevos
ndash Llenar huecos en las estaciones que tenemos
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
Ejemplo con coacutedigos en R
bull Bajamos datos climaacuteticos (tmax tmin precip) del 1950 al presente para Colombiahellip
bull ldquoLimpiamosrdquo los datos usando WorldClim como referencia
WorldClim
bull Representan promedios mensuales de los antildeos 1950-2000
bull Se puede bajar por ldquotilerdquo en la resolucioacuten maacutes alta (1km2) wwwworldclimorgtilesphp
WorldClim ndash abril (promedios 1950-2000)
WorldClim diario
bull Se puede interpolar datos mensuales de WorldClim a la escala diaria para comparacioacuten con datos diarios de estaciones
ndash Mejor con la temperatura que la precipitacion
0 100 200 300
28
52
90
29
53
00
Index
tma
xW
CC
O[3
]
WorldClim tmax en Cali
Se pueden usar las functiones lsquoapproxrsquo o lsquosplinersquo en R Aquiacute splinehellip
Primer paso en ldquolimpiandordquo
bull Hacer graacuteficas de los datos Se puede ver errores visualmente a veces maacutes facil que con los algoritmos automaacuteticoshellip
Interpolacioacuten espacial de los datos climaticos
bull Podemos usar datos de las estaciones que tenemos para
ndash Interpolar a sitios nuevos
ndash Llenar huecos en las estaciones que tenemos
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
WorldClim
bull Representan promedios mensuales de los antildeos 1950-2000
bull Se puede bajar por ldquotilerdquo en la resolucioacuten maacutes alta (1km2) wwwworldclimorgtilesphp
WorldClim ndash abril (promedios 1950-2000)
WorldClim diario
bull Se puede interpolar datos mensuales de WorldClim a la escala diaria para comparacioacuten con datos diarios de estaciones
ndash Mejor con la temperatura que la precipitacion
0 100 200 300
28
52
90
29
53
00
Index
tma
xW
CC
O[3
]
WorldClim tmax en Cali
Se pueden usar las functiones lsquoapproxrsquo o lsquosplinersquo en R Aquiacute splinehellip
Primer paso en ldquolimpiandordquo
bull Hacer graacuteficas de los datos Se puede ver errores visualmente a veces maacutes facil que con los algoritmos automaacuteticoshellip
Interpolacioacuten espacial de los datos climaticos
bull Podemos usar datos de las estaciones que tenemos para
ndash Interpolar a sitios nuevos
ndash Llenar huecos en las estaciones que tenemos
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
WorldClim ndash abril (promedios 1950-2000)
WorldClim diario
bull Se puede interpolar datos mensuales de WorldClim a la escala diaria para comparacioacuten con datos diarios de estaciones
ndash Mejor con la temperatura que la precipitacion
0 100 200 300
28
52
90
29
53
00
Index
tma
xW
CC
O[3
]
WorldClim tmax en Cali
Se pueden usar las functiones lsquoapproxrsquo o lsquosplinersquo en R Aquiacute splinehellip
Primer paso en ldquolimpiandordquo
bull Hacer graacuteficas de los datos Se puede ver errores visualmente a veces maacutes facil que con los algoritmos automaacuteticoshellip
Interpolacioacuten espacial de los datos climaticos
bull Podemos usar datos de las estaciones que tenemos para
ndash Interpolar a sitios nuevos
ndash Llenar huecos en las estaciones que tenemos
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
WorldClim diario
bull Se puede interpolar datos mensuales de WorldClim a la escala diaria para comparacioacuten con datos diarios de estaciones
ndash Mejor con la temperatura que la precipitacion
0 100 200 300
28
52
90
29
53
00
Index
tma
xW
CC
O[3
]
WorldClim tmax en Cali
Se pueden usar las functiones lsquoapproxrsquo o lsquosplinersquo en R Aquiacute splinehellip
Primer paso en ldquolimpiandordquo
bull Hacer graacuteficas de los datos Se puede ver errores visualmente a veces maacutes facil que con los algoritmos automaacuteticoshellip
Interpolacioacuten espacial de los datos climaticos
bull Podemos usar datos de las estaciones que tenemos para
ndash Interpolar a sitios nuevos
ndash Llenar huecos en las estaciones que tenemos
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
Primer paso en ldquolimpiandordquo
bull Hacer graacuteficas de los datos Se puede ver errores visualmente a veces maacutes facil que con los algoritmos automaacuteticoshellip
Interpolacioacuten espacial de los datos climaticos
bull Podemos usar datos de las estaciones que tenemos para
ndash Interpolar a sitios nuevos
ndash Llenar huecos en las estaciones que tenemos
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
Interpolacioacuten espacial de los datos climaticos
bull Podemos usar datos de las estaciones que tenemos para
ndash Interpolar a sitios nuevos
ndash Llenar huecos en las estaciones que tenemos
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
Temp vs precip
bull La interpolacioacuten va a ser maacutes correcta cuando los datos que estaacute tratando de interpolar son maacutes suaves
bull Para la temperatura en zonas con diferencias grandes de altitud es mejor interpolar anomalias de WorldClim ndash Con algunos meacutetodos se puede usar altitud como
covariable
bull Para la precipitacioacuten quizaacutes seriacutea mejor interpolarla a la escala mensual y usuar otro programa eg MarkSim para ldquodownscalerdquo a diario
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
EJEMPLO EN LA PIZARRA BLANCA
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
Meacutetodos de interpolacioacuten
El punto mas importante es que la densidad de estaciones que se tiene es mucho maacutes importante que el meacutetodo que se usa
ldquoThe main control on spatial patterns of interpolation skill is density of the station network with topographic complexity a compounding factorrdquo (Hofstra et al 2008)
bull Splines
bull Kriging
bull Inverse-distance weighting
bull Angular-distance weighting
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
Ejemplo con angular-distance weighting
bull Correlation decay distance
bull Distance vs angular weights
bull DIBUJOhellip
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS
bull EJEMPLO CON COacuteDIGOS