Avances 1
Juvenal Campos
4/10/2018
Caso de la ciudad de México.
Para el caso de la Ciudad de México (de ahora en adelante, CDMX) contamos, según el Servicio Meteorológico Nacional de la Conagua . Con registros a nivel diario de 66 Estaciones Meteorológicas distribuidas a lo largo del territorio de la ciudad, podemos conformar una red de información meteorológica.
En el mapa que se muestra a continuación, haremos uso de la ubicación geográfica para ver en donde se encuentran estas estaciones meteorológicas y ver la cobertura de datos que podríamos tener.
Polígonos de Voronoi
Dado que la información obtenible de estas estaciones meteorológicas es puntual (es decir, es válida sólo para el punto geográfico en el cual se registraron las mediciones), necesitamos de una metodología que nos permita expander su zona de influencia a un área de tamaño razonable.
Para este caso se propone la utilización de diagramas de Voronoi (conocidos también como Polígonos de Thiessen) los cuales consisten en un subdividir el plano en subconjuntos específicos del plano que dependen de la distancia de los bordes a un punto semilla especificado previamente. Para cada una de estas semillas, existe una región correspondiente que consiste en todos los puntos que se encuentran mas cercanos a un punto semilla particular y no a ningun otro. En la siguiente imagen podemos observar la lógica de la creación de dichos polígonos.
Para el caso de la CDMX, utilizaremos como puntos semilla las ubicaciones geograficas de las Estaciones Meteorológicas para crear áreas de influencia satisfactorias.
Estos polígonos pueden interpretarse como las zonas de influencia de la medición de las Estaciones Meteorológicas individuales en la Ciudad de México. Igualmente, al poseer un área y dado que la precipitacion esta en unidades lineales, podemos obtener el volumen de agua precipitado en \(m^3\) precipitado en la zona por unidad de tiempo.
Igualmente, dado que tenemos datos individuales, podríamos obtener las variaciones de lluvia de manera mas puntual, y determinar cuales son las zonas que tienen una mayor precipitación en la CDMX.
Calidad de la información meteorologica
La información meteorológica obtenida de las estaciones meteorologicas de la CONAGUA esta a nivel diario y disponible en la siguiente página: http://smn.cna.gob.mx/es/climatologia/informacion-climatologica. Sin embargo, hay que descargarla registro a registro y ademas darle un formato amigable para su análisis.
Una vez realizado esto, se obtuvo una gráfica para observar la cantidad de información con la que se cuenta. La grafica se muestra a continuación.
## X estacion fecha_inicio fecha_fin inicio fin
## 1 1 9002 1961-01-01 1989-12-31 1961-01-01 1989-12-31
## 2 2 9003 1961-01-01 1988-04-30 1961-01-01 1988-04-30
## 3 3 9004 1921-01-01 1988-10-31 1921-01-01 1988-10-31
## 4 4 9005 1951-01-01 1988-09-30 1951-01-01 1988-09-30
## 5 5 9006 1966-11-01 1988-10-31 1966-11-01 1988-10-31
## 6 6 9007 1955-06-08 1975-10-31 1955-06-08 1975-10-31
## Nombre_Estacion
## 1 AJUSCO, TLALPAN
## 2 AQUILES SERDAN 46 (AZCA)
## 3 CALVARIO 61 (TLALPAN)
## 4 CALLE SALTO 13 (MIXCOAC)
## 5 TACUBA 7 (CENTRO)
## 6 CINCEL 42 (COL. SEVILLA)Series de tiempo
A partir de estos datos recogidos podemos entonces obtener series de tiempo.
## X fecha precip evap TMAX TMIN Estacion fecha_
## 1 1 1970-11-01 0.0 0 24.0 7.0 9017 1970-11-01
## 2 2 1970-11-02 0.0 0 24.0 6.3 9017 1970-11-02
## 3 3 1970-11-03 0.6 0 24.0 6.5 9017 1970-11-03
## 4 4 1970-11-04 0.2 0 17.0 6.5 9017 1970-11-04
## 5 5 1970-11-05 0.0 0 19.0 6.0 9017 1970-11-05
## 6 6 1970-11-06 0.1 0 24.5 7.0 9017 1970-11-06## [1] "Date"Otros Mapas
Acuiferos y condicion de explotación
## Reading layer `Disponibilidad_de_agua_por_acuIfero' from data source `/Users/admin/Desktop/Proyectos/Resiliencia CDMX/Scripts/Agua/Conagua/ShapeFiles/Disponibilidad_de_agua_por_acuifero/Disponibilidad_de_agua_por_acuIfero.shp' using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 653 features and 17 fields
## geometry type: POLYGON
## dimension: XY
## bbox: xmin: -117.125 ymin: 14.53187 xmax: -86.73182 ymax: 32.71867
## epsg (SRID): 4267
## proj4string: +proj=longlat +datum=NAD27 +no_defs