#leer desde excel
library(readxl)
#series de tiempo
library(tseries)
library(forecast)
#Carga de datos de excel considerando que estan separados
Prec<-read_excel("C:\\Angel\\Programas\\R\\Precipitacion.xlsx", col_names=FALSE)
Temper<-read_excel("C:\\Angel\\Programas\\R\\Temperatura.xlsx", col_names=FALSE)

#Transformando los datos a series de tiempo 
#Prec2<-ts(Prec, start = c(2006,1), frequency = 365)
#Grafica de temperaturas
Temp2<-ts(Temper, start = c(2006,1), frequency = 365)
ts.plot(Temp2)

#ts.plot(Prec2)

#Agregando más información
Prec2<-ts(Prec, start = c(2006,1), frequency=365)
## Warning in data.matrix(data): NAs introducidos por coerción
#frequency es para determinar el intervalo entre datos, 365->dias, 12-> mes, 1->años
plot(Prec2)
plot.ts(Prec2)

ts.plot(Prec2, "Precipitación (mm) de la estación XXXXX", xlab="Días", ylab="milimetros")
## Warning in xy.coords(x = matrix(rep.int(tx, k), ncol = k), y = x, log =
## log, : NAs introducidos por coerción
## Warning in xy.coords(x, y): NAs introducidos por coerción

#descomponer en tendencia, estacionalidad y error
#tsprec2decompose<-decompose(Prec2, type="mult")
#tsprec2decompose
#plot(tsprec2decompose)


#ANALISIS PREVIOS

#Histograma
plot(Prec2,type="l", lwd=1.5, col="blue", xlab="Días", ylab="Milimetros", main="Precipitación de la estación de biología UAS")

hist(Prec2, prob=T, col="grey", main="Histograma", xlab="Milimetros", ylab="Frecuencia")

#Media
mean(Prec2)
## [1] NA
#Desviación estandar
sd(Prec2)
## [1] NA
sd(Temp2)
## [1] 4.026578
#Resumen estadístico
summary(Prec2)
##       X__1       
##  Min.   :  0.00  
##  1st Qu.:  1.20  
##  Median :  4.10  
##  Mean   : 11.34  
##  3rd Qu.: 13.43  
##  Max.   :250.30  
##  NA's   :3655
summary(Temp2)
##       X__1      
##  Min.   :10.90  
##  1st Qu.:23.10  
##  Median :26.70  
##  Mean   :26.29  
##  3rd Qu.:29.80  
##  Max.   :35.00
#Varianza
var(Prec2)
##      X__1
## X__1   NA
#Cuartiles
#quantile(Prec2)


#GENERAR MAPAS
library(dismo) #Te carga las bibliotecas necesarias
## Loading required package: raster
## Loading required package: sp
library(ggmap)
## Loading required package: ggplot2
## 
## Attaching package: 'ggmap'
## The following object is masked from 'package:dismo':
## 
##     geocode
library(ggplot2)
library(maptools)
## Checking rgeos availability: TRUE
#Mapa de terreno
Estacion<-geom_point(aes(x=-107.38, y=24.827), col="red", size=5)
Mapa<-get_map(location=c(-107.38, 24.827), source="google", maptype = "terrain", zoom=10)
## Map from URL : http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=24.827,-107.38&zoom=10&size=640x640&scale=2&maptype=terrain&language=en-EN&sensor=false
ggmap(Mapa)

ggmap(Mapa)+Estacion

#Mapa satelite
Mapa2<-get_map(location=c(-107.38, 24.827), source="google", maptype = "terrain", zoom=18)
## Map from URL : http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=24.827,-107.38&zoom=18&size=640x640&scale=2&maptype=terrain&language=en-EN&sensor=false
ggmap(Mapa2)

Mapafinal<-ggmap(Mapa2)+Estacion+labs(title="Ubicación de la estación meteorológica", caption="Fuente: ")
Mapafinal

#EL acercamiento solo cambiar el zoom de 1 a 21