Entregable 2

Leyendo el archibo huachibamba mensual con año normal (no usar esta)

library("lattice") #llamar librería lattice
library("hydroTSM") #llamar librería TSM
pmensual<-read.csv("MonthlyRain.csv", header = FALSE, sep = ";", dec = ".") 
#lectura de archivo, se abrirá una ventana para
# seleccionar el archivo, cual fuese su ruta, header “F” por no contener datos en la cabecera solo contiene etiquetas

#Visualización de la serie de tiempo:
datos<-pmensual[2:(nrow(pmensual)-1),2:ncol(pmensual)]
datos_vector<-as.vector(t(datos)) #convirtiendo a vector lineal
datos_ts<-stats::ts(datos_vector, start=c(1964, 1), end=c(1981, 12), frequency=12)
plot.ts(datos_ts, col="black", main="Monthly Rainfall time series", ylab="P [mm]", xlab="Year")
lines(lowess(time(datos_ts), datos_ts), col="blue", lwd=2) #agregar curva de tendencia

Diagrama de calor o HeatMap mensual con año normal (usar esta)

lluvia<-pmensual[2:(nrow(pmensual)-1),2:ncol(pmensual)] #lectura de solo datos de lluvia, sin etiquetas de años, ni meses (desde 1964 al 1981)
meses<-pmensual[1:1,2:ncol(pmensual)] #lectura de la cabecera de meses en la primera fila
colnames(lluvia)<-unlist(meses) #desagrega los nombres de los meses y se asigna a la matriz
rownames(lluvia)<-pmensual[2:(nrow(pmensual)-1),1:1] #desagrega los nombres de los meses y se asigna a la matriz
matrixplot(lluvia, ColorRamp="Precipitation",main="Monthly Rainfall 1964-1981 (mm/month)")

Leyendo el archibo huachibamba estacional año hidrologico (usar esta)

library("lattice") #llamar librería lattice
library("hydroTSM") #llamar librería TSM
pmensual2<-read.csv("HuachibambaFinal.csv", header = FALSE, sep = ";", dec = ".") 
#lectura de archivo, se abrirá una ventana para
# seleccionar el archivo, cual fuese su ruta, header “F” por no contener datos en la cabecera solo contiene etiquetas

#Visualización de la serie de tiempo:
datos2<-pmensual2[2:(nrow(pmensual2)-1),2:ncol(pmensual2)]
datos_vector2<-as.vector(t(datos2)) #convirtiendo a vector lineal
datos_ts2<-stats::ts(datos_vector2, start=c(1964, 1), end=c(1981, 12), frequency=12)
plot.ts(datos_ts2, col="black", main="Monthly Rainfall time series", ylab="P [mm]", xlab="Year")
lines(lowess(time(datos_ts2), datos_ts2), col="blue", lwd=2) #agregar curva de tendencia

Diagrama de calor o HeatMap estacional año hidrologico (no usar esta)

lluvia2<-pmensual2[2:(nrow(pmensual2)-1),2:ncol(pmensual2)] #lectura de solo datos de lluvia, sin etiquetas de años, ni meses (desde 1964 al 1981)
meses2<-pmensual2[1:1,2:ncol(pmensual2)] #lectura de la cabecera de meses en la primera fila
colnames(lluvia2)<-unlist(meses2) #desagrega los nombres de los meses y se asigna a la matriz
rownames(lluvia2)<-pmensual2[2:(nrow(pmensual2)-1),1:1] #desagrega los nombres de los meses y se asigna a la matriz
matrixplot(lluvia2, ColorRamp="Precipitation",main="Monthly Rainfall 1964-1981 (mm/month)")

Leyendo el archibo mensual Cuenca Veronica Pisco año normal (usar esta)

library("lattice") #llamar librería lattice
library("hydroTSM") #llamar librería TSM
pmensual<-read.csv("C:/Users/DELL/Desktop/UTEC 2022-2/Hidrología/ENTREGABLE 2/Pisco2 normal.csv", header = FALSE, sep = ";", dec = ".") 
#lectura de archivo, se abrirá una ventana para
# seleccionar el archivo, cual fuese su ruta, header “F” por no contener datos en la cabecera solo contiene etiquetas

#Visualización de la serie de tiempo:
datos<-pmensual[2:(nrow(pmensual)-1),2:ncol(pmensual)]
datos_vector<-as.vector(t(datos)) #convirtiendo a vector lineal
datos_ts<-stats::ts(datos_vector, start=c(1981, 1), end=c(2016, 12), frequency=12)
plot.ts(datos_ts, type="o", col="black", main="Serie de Tiempo de Precipitación mensual 1981-2016", ylab="P [mm]", xlab="Year")
lines(lowess(time(datos_ts), datos_ts), col="blue", lwd=2) #agregar curva de tendencia

Diagrama de calor o HeatMap mensual Cuenca Veronica Pisco año normal (usar esta)

lluvia<-pmensual[2:(nrow(pmensual)),2:ncol(pmensual)] #lectura de solo datos de lluvia, sin etiquetas de años, ni meses (desde 1964 al 1981)
meses<-pmensual[1:1,2:ncol(pmensual)] #lectura de la cabecera de meses en la primera fila
colnames(lluvia)<-unlist(meses) #desagrega los nombres de los meses y se asigna a la matriz
rownames(lluvia)<-pmensual[2:(nrow(pmensual)),1:1] #desagrega los nombres de los meses y se asigna a la matriz
matrixplot(lluvia, ColorRamp="Precipitation",main="Precipitación mensual 1981-2016 (mm/mes)")