Clima: Monterrey y Saltillo

Teoría

La información del clima se obtiene del ASOS (Automated Surface Observing System) ubicados en los aeropuertos de las ciudades del mundo.

Instalar paquetes y llamar librerías

#install.packages("riem")
library(riem)
#install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.0     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

#install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
#install.packages("plotly")
library(plotly)

## 
## Attaching package: 'plotly'
## 
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## 
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## 
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

Paso 1. Buscar la red del país (México) y copiar CODE

view(riem_networks())
#MX__ASOS

Paso 2. Buscar la estación o ciudad (Monterrey) y copiar ID

view(riem_stations("MX__ASOS"))
#MMMY

Paso 3. Obtener datos del clima

clima_mty <- riem_measures("MMMY")

Ejercicio 1. Obtener datos del clima de Monterrey de Febrero 2024

clima_mty_feb <- subset(clima_mty, valid >= as.POSIXct("2024-02-01 00:00") & valid <= as.POSIXct("2024-02-29 23:59"))

Ejercicio 2. Graficar la Humedad Relativa en Monterrey durante Febrero 2024

plot(clima_mty_feb$valid,clima_mty_feb$relh,type="l",main="Humedad Relativa en Monterrey durante Febrero 2024", xlab="Fecha", ylab="Humedad Relativa (%)")

# Promediar Humedad Relativa diaria
clima_mty_feb$date <- as.Date(clima_mty_feb$valid)
cmfd <- aggregate(clima_mty_feb, by=list(date = clima_mty_feb$date), FUN=mean)

# Promediar Humedad Relativa diaria promedio por día
plot(cmfd$date,cmfd$relh,type="l",main="Promedio Diario de Humedad Relativa en Monterrey durante Febrero 2024", xlab="Fecha", ylab="Humedad Relativa (%)")

#cmpd <- clima_mty_feb %>%
  #mutate(date=ymd_hm(valid), date=as.Date(date)) %>%
  #group_by(date) %>%
  #summarize_if(is.numeric, mean(., na.rm=TRUE))

Ejercicio 3. Graficar la Temperatura (°C) Promedio Diaria durante Febrero 2024 en Saltillo

view(riem_stations("MX__ASOS"))

clima_slw <- riem_measures("MMIO")

temp_slw <- clima_slw %>% select(valid, tmpf)

# Conversión a celsius

clima_slw_celsius <- mutate(temp_slw, celsius = tmpf*(9/5)+32)

clima_slw_feb <- subset(clima_slw_celsius, valid >= as.POSIXct("2024-02-01 00:00") & valid <= as.POSIXct("2024-02-29 23:59"))

# Promedio de temperatura diaria
clima_slw_feb$date <- as.Date(clima_slw_feb$valid)
cmod <- aggregate(clima_slw_feb, by = list(date=clima_slw_feb$date), FUN = mean)

# Humedad Relativa
plot(cmod$date, cmod$celsius, type = "l", main = "Temperatura Promedio Diaria en Saltillo durante Febrero 2024", xlab = "Fecha", ylab = "Temperatura (°C)")

Conclusiones

En esta actividad se utilizó la base de datos de ASOS (Automated Surface Observing System) para evaluar el clima en los aeropuertos, más específico en las ciudades de Monterrey N.L. y de Saltillo Coah. En los primeros pasos fue necesario encontrar la red del país y de las ciudades, para que posteriormente se obtuvieran los datos del clima de dichas ciudades y poder realizar los análisis correspondientes, tal fue el caso del promedio diario de humedad relativa en Monterrey o de la temperatura promedio diaria en Saltillo, ambos casos durante el mes de febrero 2024. Un reto importante al realizar esta actividad fue la conversión de grados fahrenheit a grados celsius en la temperatura de Saltillo, para esto se utilizó la formula de conversión: (temperatura °F - 32) * 5/9.