Descripción de los datos

Este conjunto de datos contiene el historial de trayectorias de tormentas en el Atlántico, recopilado por la NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) en su base de datos oficial https://www.nhc.noaa.gov/data/#hurdat. Incluye información detallada sobre la posición, intensidad y características de tormentas tropicales y huracanes ocurridos entre 1975 y 2022. A partir de 1979, los registros se realizan de forma sistemática cada seis horas durante toda la vida de cada tormenta. Para los años anteriores a 1979, los datos pueden presentar inconsistencias o registros faltantes debido a diferencias en los métodos de recolección histórica.

Resumen de datos

Una tabla tipo tibble que contiene 19,537 registros y 13 variables.

Variable Descripción Valores faltantes Tipo de variable
name Nombre de la tormenta 0 Caracter (chr)
year, month, day Fecha del reporte. Registros desde el 27 de junio de 1975 hasta el 11 de noviembre de 2022. 0 Numérico (num)
hour Hora del reporte (en UTC) 0 Numérico (num)
lat, long Ubicación del centro de la tormenta 0 Numérico (num)
status Clasificación de la tormenta (Depresión Tropical, Tormenta Tropical o Huracán) 0 Factor (factor)
category

Categoría del huracán según Saffir-Simpson calculada a partir de la velocidad del viento.

  • NA: No es huracán
  • 1: 64+ knots
  • 2: 83+ knots
  • 3: 96+ knots
  • 4: 113+ knots
  • 5: 137+ knots
 14,734 Numérico (num)
wind Velocidad máxima sostenida del viento de la tormenta (en knots) 0 Entero (int)
pressure Presión del aire en el centro de la tormenta (en milibares) 0 Entero (int)
tropicalstorm_force_diameter Diámetro (en millas náuticas) del área que experimenta vientos de fuerza de tormenta tropical (34 knots o más). Disponible solo a partir de 2004. 9,512 Entero (int)
hurricane_force_diameter Diámetro (en millas náuticas) del área que experimenta vientos de fuerza de huracán (64 knots o más). Disponible solo a partir de 2004. 9,512 Entero (int)

knots son nudos

Visualizaciones de datos

library('dplyr')
storms %>%
  filter(!is.na(category)) %>%
  ggplot(aes(x = wind, y = pressure, color = as.factor(category), alpha = 0.5)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Velocidad máxima del viento (knots)",
       y = "Presión en el centro de la tormenta (milibares)",
       title = "Relación entre la velocidad del viento y la presión por categoría de tormenta",
       color = "Categoría de la tormenta") +
  theme_minimal()

El gráfico de dispersión muestra que las tormentas de mayor categoría (como las de categoría 5) tienen vientos más fuertes (rango de 140-150 nudos) y presiones más bajas (880-950 milibares), mientras que las tormentas de categoría 1 tienen vientos más suaves (alrededor de 60 nudos) y presiones más altas (950-1100 milibares). Se observa una relación inversa entre la velocidad del viento y la presión: a medida que aumenta la velocidad del viento, la presión tiende a disminuir. Las tormentas de categoría 1 tienen puntos concentrados en el mismo rango de velocidad del viento, pero con una gran variabilidad en la presión, lo que sugiere diferencias locales o características específicas de esas tormentas.

storms %>%
  ggplot(aes(x = long, y = lat)) +
  geom_point(aes(color = as.factor(status)), alpha = 0.5) +
  labs(title = "Distribución geográfica de las tormentas",
       x = "Longitud",
       y = "Latitud",
       color = "Estado de la tormenta") +
  theme_minimal() +
  coord_fixed(ratio = 1)

El gráfico muestra la distribución geográfica de diferentes tipos de tormentas según su latitud y longitud, con los puntos coloreados según su estado. Las tormentas más intensas, como los huracanes y tormentas tropicales (colores verde y rosa), se concentran principalmente en las zonas tropicales, mientras que las tormentas extratropicales (naranja) tienen una distribución más amplia, llegando a latitudes más altas. Fenómenos como las depresiones subtropicales y ondas tropicales se extienden a través de una franja más amplia de latitudes, evidenciando la variabilidad de estas tormentas en distintas regiones.

storms %>%
  ggplot(aes(x = status)) +
    geom_bar(fill = "purple", color = "darkorchid4") +
    labs(title = "Número de tormentas por estado",
         x = "Estado de la tormenta",
         y = "Número de tormentas") +
    theme_minimal()

En el histograma se observa que los estados con mayor número de tormentas son huracán y tormenta tropical, con más de 4,000 tormentas en cada uno. En contraste, las categorías como disturbio y onda tropical presentan un número mucho menor de tormentas. Las tormentas en estado extratropical, depresión subtropical y tormenta subtropical también tienen una frecuencia moderada, pero con un número significativamente menor en comparación con los huracanes y tormentas tropicales. Este gráfico resalta la predominancia de los fenómenos tropicales, especialmente las tormentas tropicales y huracanes, frente a otros tipos de tormentas.

storms %>%
  filter(!is.na(category)) %>%
  ggplot(aes(x = as.factor(month))) +
  geom_bar(aes(fill = as.factor(category))) +
  labs(x = "Mes",
       y = "Número de tormentas",
       title = "Número mensual de tormentas por categoría",
       fill = "Categoría") +
  theme_minimal()

En el histograma se muestra el número mensual de tormentas clasificadas por categoría. A lo largo del año, se observa un incremento notable de tormentas, especialmente en el mes de septiembre, que registra el mayor número de tormentas en varias categorías, predominando las categorías 1 (rojo) y 2 (verde). En otros meses, como julio, agosto, octubre y noviembre, también se presentan tormentas, aunque en menor cantidad. Las categorías más altas, como la 4 (azul) y la 5 (rosa), son escasas y se concentran principalmente en septiembre. Se ve un pico claro en los meses de verano y principios de otoño, donde las tormentas más intensas (categorías 1 y 2) son más frecuentes.