Clima

Teoría

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

Instalar paquetes y llamar librerías

#install.packages("riem") # Accesar al ASOS para obtener datos climáticos
library(riem)
#install.packages("tidyverse") # Manipulación de Datos
library(tidyverse)

## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.3.3

## ── 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") # Gráficas con mejor diseño que plot
library(ggplot2)
#install.packages("plotly") # Gráficas con mejor calidad
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)

# Graficar la Humedad Relativa promedio por día
plot(cmfd$valid,cmfd$relh,type="l",main="Humedad Relativa en Monterrey durante Febrero 2024",xlab="Fecha",ylab="Humedad Relativa (%)")

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

view(riem_networks())
#DE__ASOS

#view(riem_stations("DE__ASOS"))
#Estación de Munich
#EDDM 

clima_m <- riem_measures("EDDM")

clima_m_feb <- subset(clima_m, valid >= as.POSIXct("2024-02-01 00:00") & valid < as.POSIXct("2024-02-28 23:59"))

clima_m_feb <- mutate(clima_m_feb,tmpc = (tmpf-32)*0.5556)

clima_m_feb$date <- as.Date(clima_m_feb$valid)
tmpc <- aggregate(clima_m_feb, by=list(date=clima_m_feb$date), FUN=mean)

plot(tmpc$valid,tmpc$tmpc,type="l",main="Temperatura en Múnich durante Febrero 2024",xlab="Fecha",ylab="Temperatura (C°)")

Conclusiones

En este ejercicio se utilizó la librería “riem” con el propósito de acceder a información climática proveniente del ASOS ubicado en los aeropuertos de las ciudades. Mediante esta librería podemos conseguir información valiosa acerca de las condiciones climáticas de un lugar para posteriormente identificar hallazgos que nos permitan tomar decisiones respecto a una problemática.

Mediante la elaboración de gráficos y el cálculo de la media se logró encontrar la humedad promedio diaria en Monterrey durante febrero 2024, así como el promedio de temperatura en Celsius de la ciudad alemana Múnich.