1. Clientes web API con token

Cliente API

He realizado este análisis con climaemet, porque la climatología siempre ha sido un tema que me ha llamado la atención, entre otras cosas, debido al cambio climático. Es por eso que quería elaborar una pequeña infografía intentando mostrar la evolución de la climatología en estos últimos años, en este caso centrándome en los patrones del viento. Me voy a enfocar en Albacete, ya que es la ciudad más cercana a donde vivo, y realizaré alguna comparativa para ver la diferencia con otras ciudades donde el viento es mucho más fuerte, como Zaragoza.

2. Librerías

En primer lugar, vamos a cargar las librerías que vamos a necesitar. Utilizaremos climaemet como cliente API para recopilar los datos que vamos a utilizar y tidyverse para aplicar filtros a las consultas que hagamos.

library(climaemet)
library(tidyverse)

3. Estaciones

Una vez tengamos cargada la librería climaemet, vamos a buscar el identificador para hacer referencia a Albacete y Zaragoza. Para tenerlo a mano, guardaremos en la variable stations el contenido del dataframe aemet_stations(), que contiene toda la información referente a las estaciones. Con filter buscaremos las estaciones de la provincia de Albacete y Zaragoza.

stations <- aemet_stations() %>% filter(provincia == "ALBACETE" | provincia == "ZARAGOZA")
head(stations)
## # A tibble: 6 × 7
##   indicativo indsinop nombre                  provincia altitud longitud latitud
##   <chr>      <chr>    <chr>                   <chr>       <dbl>    <dbl>   <dbl>
## 1 4007Y      ""       OSSA DE MONTIEL         ALBACETE      905    -2.74    39.0
## 2 4091Y      ""       VILLARROBLEDO           ALBACETE      718    -2.59    39.3
## 3 4096Y      ""       MUNERA                  ALBACETE      918    -2.49    39.0
## 4 7066Y      ""       YESTE, EMBALSE FUENSAN… ALBACETE      680    -2.22    38.4
## 5 7067Y      ""       NERPIO                  ALBACETE     1485    -2.41    38.1
## 6 7072Y      ""       YESTE                   ALBACETE      960    -2.29    38.3

Una vez tengamos el identificador de cada ciudad, lo que haremos será guardarlo en una variable con el nombre de la ciudad, lo que nos permitirá llamarlos de forma más simple en las consultas.

albacete <- "8178D"
zaragoza <- "9434"

4. Análisis

Para generar gráficas relacionadas con el viento tenemos dos alternativas:

En el caso de la primera, nos permite crear los gráficos en base a un lapso de tiempo medido en días, lo que sería más útil en situaciones en las que se tenga que medir la evolución en semanas o meses, mientras que en el caso de la segunda, nos permite medir la evolución a lo largo de los años. En mi caso analizaré los últimos 20 años, por tanto, aunque podría hacerlo con cualquiera de las dos, utilizaré la segunda opción ya que me permitirá hacerlo de forma más sencilla.

A la función windrose_period() le pasaremos los parámetros station, start, end y n_speeds, que es el número de puntos que tomará como referencia para generar los colores. Cuanto mayor sea este número, más valores de referencia se tendrán en cuenta y más preciso será el análisis. Para estas gráficas estableceremos el valor en 10, que aunque para Albacete quizá sean demasiadas, nos permitirá ver con claridad la velocidad del viento en Zaragoza.

En primer lugar analizaremos el viento de la decada de 2002-2012.

# Viento en Albacete entre los años 2002 y 2012
windrose_period(
  albacete,
  start = 2002,
  end = 2012,
  n_speeds = 10,
) +
  theme(plot.title = element_text(size = 10))
## Data download may take a few minutes ... please wait

Como podemos ver en la gráfica, el viento provenía principalmente del oeste, seguido por el sureste y el este, aunque estos dos últimos en menor medida. La velocidad oscilaba entre 0 y 2.67 m/s en la mayor parte de los casos, llegando a una velocidad máxima de entre 5.34 y 6.23 m/s.

# Viento en Albacete entre los años 2012 y 2017
windrose_period(
  albacete,
  start = 2012,
  end = 2017,
  n_speeds = 10,
) +
  theme(plot.title = element_text(size = 10))
## Data download may take a few minutes ... please wait

En el siguiente lustro, el foco principal seguía siendo el oeste, mientras que el viento se debilitó por este y sureste y se intensificó ligeramente por el noroeste y suroeste. En cuanto a la velocidad, hubo más rachas de entre 3.6 y 4.32 m/s y de entre 4.32 y 5.04 m/s, pero el resto siguió prácticamente igual.

# Viento en Albacete entre los años 2017 y 2022
windrose_period(
  albacete,
  start = 2017,
  end = 2022,
  n_speeds = 10,
) +
  theme(plot.title = element_text(size = 10))
## Data download may take a few minutes ... please wait

En los últimos años el viento ha vuelto a ganar fuerza en el este y sureste, a costa de perder en el noroeste, mientras que se mantiene en el suroeste. En cuanto a la velocidad del viento del oeste, las rachas de entre 0.67 y 1.34 m/s han disminuido, y las de 1.34 y 2.01 m/s ahora tienen más presencia. También han disminuido las de entre 2.01 y 2.68 m/s.

Como conclusión podemos observar cómo la velocidad del viento ha ido disminuyendo a lo largo de los años, aunque también, en momentos puntuales, ha habido velocidades más extremas que en años anteriores.

Para finalizar, vamos a realizar una comparativa con Zaragoza, una de las capitales con más viento de España.

# Viento en Zaragoza entre los años 2017 y 2022
windrose_period(
  zaragoza,
  start = 2017,
  end = 2022,
  n_speeds = 10,
) +
  theme(plot.title = element_text(size = 10))
## Data download may take a few minutes ... please wait

El viento en Zaragoza sopla principalmente por el noroeste y, como se puede apreciar mirando los colores del gráfico, las velocidades son bastante más altas que en Albacete. También sopla con cierta intensidad por el oeste y sureste.

Los valores van desde 0.6 hasta 11.6 m/s, mientras que en Albacete el valor más alto fue de 6.23 m/s, es decir, casi la mitad.