Instalar y cargar los paquetes si no los tienes

install.packages(c(“riem”, “tidyverse”, “ggplot2”))

library(riem) library(tidyverse) library(ggplot2)

1. Buscar el código de la estación (por ejemplo, México - Monterrey)

view(riem_networks()) # Para ver redes

view(riem_stations(’MX__ASOS’)) # Para ver estaciones en una red

2. Obtener los datos de una estación

datos_clima <- riem_measures(“MMMY”) # Código de estación de Monterrey, México

3. Filtrar y transformar los datos (ejemplo: temperatura a °C)

datos_procesados <- datos_clima %>% mutate( temp_c = (tmpf - 32) / 1.8, # Convertir de Fahrenheit a Celsius fecha = lubridate::as_date(valid) ) %>% # Agrupar y resumir si quieres promedios diarios o mensuales group_by(fecha) %>% summarise( temp_promedio_c = mean(temp_c, na.rm = TRUE), precipitacion_mm = sum(p01i, na.rm = TRUE) # Acumular precipitación (p01i está en pulgadas, requiere conversión si se usa) )