Interfaz Gráfica de Pronostico de Clima

5/12/2018 Interfaz Gráfica de Pronostico de Clima - slidepdf.com

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Tarea 01:Módulo 5

Interfaces Graficas de Usuario.

Fecha de entrega:12-10-2011.

Nombre de Integrantes:Celso Silva Sobarzo. Cristian Fuentes Salgado.



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Índice

Contenido Página

Introducción…………………………………………………………………………… .....3

Desarrollo…………………………………………………………………………… ..…4-9Conclusión……………………………………………………………………………… ..10Referencias……………………………………………………………………………… .11



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Introducción

En el curso de interfaces graficas de usuario se solicitó crear una aplicacióngrafica con la predicción del clima durante el año, mediante datos creados deforma random.

Esta aplicación debe ser creada tanto en lenguaje de programación Python comoel lenguaje de programación C. Dos lenguajes de programación bastanteutilizados y con herramientas graficas cada uno. Python por su lado con pygame yC con SDL.

No solo se deberá trabajar en como mostrar datos de forma gráfica sino que en lageneración de esos datos mediante el uso de múltiples métodos y utilización deherramientas, creación de estructuras y el manejo de arreglos.

A continuación se presentan trozos de códigos utilizados en la creación de esta

aplicación junto con una explicación de lo que realizan las funciones utilizadas yvariables.



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Desarrollo

El pronóstico del tiempo (Clima) se puede modelar mediante procesosestocásticos con Cadenas Markovianas de Primer Orden. La idea de esta Tareaes simular una generación de 365 días del año, la cual posee dos estados: (1):

Soleado y (2): Lluvioso. Para entender cómo se modela una Cadena de Markov,estudie el siguiente ejemplo desarrollado en MatLab. Usted deberá programar estasimulación mediante PyGames y SDL en Python y C/C++.

La aplicación debería quedar como la que se presenta en la Imagen.1

Imagen.1

Para esta aplicación deben considerar ciertas cosas como las siguientes: En caso

de que el día esté pronosticado soleado la temperatura deberá generarse entre los

rangos 18 y 35 grados Celsius, y la humedad deberá generarse entre el 10% y

20%. En caso de que el día se pronostique con lluvia la temperatura deberá

generarse entre los rangos -10 a 10 grados Celsius, y la humedad deberá estar

entre los rangos 20% a 80%.

Al desarrollar la aplicación en Python lo

primero que se realizó fue el de importar las

librerías utilizadas, por ejemplo librerías

gráficas, random, etc. En la imagen.2 se

muestran las librerías importadas y

utilizadas en la aplicación.

Imagen.2

A continuación se creó una función la cual permite cargar las imagenes utilizadas

en la aplicación, es decir cuando se desea mostrar una imagen, por ejemplo, para



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el fondo de la aplicación se debe llamar a esta función que permite realizar esta

acción. El código realizado para esta función es el que se aprecia en la imagen.3

Imagen.3

Luego se crean las estructuras utilizadas en la aplicación, con el nombre de classalgo. En nuestra aplicación se crearon cuatro estructuras; una para humedad con

una variable entera nhum, una estructura para temperatura con una variable

entera ntempe, una estructura para pronostico con una variable entera npron (la

que almacena la predicción del pronóstico; 1 soleado, 2 lluvioso), y finalmente una

estructura “wea”, la cual se grabará en el archivo, que contienen una variable

entera npron, además contiene una variable nT que es un arreglo de tipo

estructura(de la estructura temperatura), y una variable nH que es un arreglo de

tipo estructura (de la estructura humedad). El código realizado para la creación

de estructuras es el que se presenta en la imagen.4

Imagen.4



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Una vez creada las estructuras (imagen.4), se puede generar los pronósticos, de

forma random, para cada día del año. Se crea un arreglo X que almacenará el

número del pronóstico para cada día del año. Un arreglo p que contiene las

probabilidades iniciales del resultado del pronóstico, y una matriz P que contienelas probabilidades de que ocurra un suceso (nuevo pronostico) para cada uno de

los estados creados. Se crea un arreglo oPron de tipo Pron que se utilizará para

almacenar los pronósticos en una estructura. Un arreglo U que “decidirá” lo que

sucederá en cada día. Por ultimo un ciclo for que genera los pronósticos

considerando todas las probabilidades. El código creado para esto fue el que se

muestra en la imagen.5.

Imagen.5

En la imagen.6 se puede observar los arreglos de estructura creados para el

almacenamiento de las temperaturas y humedad. Y un arreglo de estructura (de

tipo wea) que contendrá los 365 pronosticos con sus respectivas humedades y

temperaturas.



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Imagen.6

A continuación se llenan los datos de temperatura y humedad considerando cada

pronóstico para cada día, son almacenados en sus arreglos correspondientes y a

la vez van siendo escritos en un archivo binario.

El proceso para la creación de cada dato de temperatura y humedad son

presentados a continuación en la imagen.7

Imagen.7

Luego de creado el archivo y completado con los datos correspondientes, se

procede a leer el archivo binario para almacenar los datos en otro arreglo de tipo



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estructura llamado oRegIn. El ciclo for para la lectura del archivo y

almacenamiento en el arreglo de tipo estructura se puede apreciar en la imagen.8.

Imagen.8

Teniendo lo ya visto se puede proceder a graficar y/o representar los datos de

forma gráfica. En este caso explicaremos lo que se realiza en caso de que la

predicción del clima fuera que el dia estuviera soleado (en caso de ser lluvioso los

procesos son prácticamente los mismos, solo cambian imágenes y colores).

Como se puede apreciar en la imagen.9 (cada línea de código está con su

correspondiente explicación) en caso de que la predicción fuera de que el día

estuviera soleada (opción 1), se carga la imagen del sol, la dimensiona, pinta la

imagen en pantalla y actualiza la pantalla.

Imagen.9

Además se deben “pintar” los gráficos de barra de la temperatura y de la

humedad, con sus respectivos colores. En la imagen.10 se puede apreciar que

mediante un ciclo for (para cada hora del día), se pregunta si la predicción del día

fue soleado o lluvioso (en este caso a modo de ejemplo se consideró el día

soleado), se consulta si es que la temperatura fue superior a 18 entonces se

define el color a utilizar como el rojo, luego se define que se pinte la línea del color

especificado (barra del gráfico). Y en donde se encuentra el código nX=nX+12 se



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corre la barra del grafico hacia la derecha para pintar la barra de la hora siguiente.

A continuación se realiza prácticamente lo mismo pero para el caso de la

humedad.

Imagen.10



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Conclusión

C1: Se pueden modelar y simular procesos cotidianos como por ejemplo el

pronóstico del clima mediante el uso de probabilidades y procesos estocasticos de

Primer orden, además de funciones randomicas ajustadas a los niveles en los que

cotidianamente estos procesos se desarrollarían.

C2: Mediante el uso de pygames se pueden graficar distintas interfaces que

permiten al usuario una mejor comprensión de la finalidad y procesos llevados a

cabo por cualquier aplicación.



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Referencias

1.- http://python.net/crew/theller/ctypes/tutorial.html#arrays

2.- http://richard.cgpublisher.com/product/pub.84/prod.11

3.- http://pythonmania.wordpress.com/2010/03/25/tutorial-pygame-2-ventana-e-imagenes/

http://python.net/crew/theller/ctypes/tutorial.html#arrays



http://richard.cgpublisher.com/product/pub.84/prod.11



http://pythonmania.wordpress.com/2010/03/25/tutorial-pygame-2-ventana-e-imagenes/






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