knitr::opts_chunk$set( collapse = TRUE, comment = "#>" )
library(hydrotoolbox)
El sistema de monitoreo meteorológico de alta montaña es un proyecto conjunto entre el Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA), la Agencia de Cambio Climático del Gobierno de la provincia de Mendoza y el Departamento General de Irrigación (DGI); el mismo comprendió la instalación de siete estaciones meteorológicas de última generación para la medición, en tiempo real, de las principales variables del tiempo que condicionan los intercambios de masa y energía entre la atmósfera y la superficie terrestre.
The high mountain meteorological monitoring system is a joint project between the Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA), the Agencia de Cambio Climático del Gobierno of the Mendoza province and the Departamento General de Irrigación (DGI); it included the installation of seven state-of-the-art meteorological stations to the measurement, in real time, of the main forcing variables (at surface level) that influence the mass and energy exchanges between the atmosphere and the earth's surface.
La página web permite descargar las variables medidas
en cada una de las siete estaciones.
El paquete hydrotoolbox ofrece la posibilidad de leer
estos archivos (formato .csv) de manera automática mediante
la función read_ianigla()
. Al hacerlo, se cargará
al Global Environment de R un data.frame
con los datos
del archivo original. Cabe destacar que esta función rellena
automáticamente los vacíos existentes entre registros con NA_real_
.
Las siguientes líneas de código muestran cómo aplicar esta
función con la estación Cuevas.
The website allows you to download the variables measured
at each of the seven stations. The hydrotoolbox package
offers the ability to read these files (.csv format)
automatically using the read_ianigla()
function. Doing so
will load to the Global Environment the original
series as data.frame
. It should be noted that this function
automatically fills the gaps between records with NA_real_
.
The following lines of code show how to apply this function
with the Cuevas station.
# set path to file path_file <- system.file('extdata', 'ianigla_cuevas.csv', package = 'hydrotoolbox') # read with default names head( read_ianigla(path = path_file) ) # set column names head( read_ianigla(path = path_file, out_name = c('tair(°C)', 'rh(%)', 'patm(mbar)', 'p(mm)', 'wspd(km/hr)', 'wdir(°)', 'kin(kW/m2)', 'hsnow(cm)', 'tsoil(°C)' ) ) )
Si bien esta función resulta de gran utilidad, a medida que la cantidad de variables a analizar crece, cargar estas tablas, ordenarlas y modificarlas, se vuelve tarea complicada. La solución que ofrece hydrotoolbox es la de trabajar con los objetos y métodos que el paquete provee. En las siguientes secciones muestro cómo usarlos.
Although this function is very useful, as the number of variables to be analyzed grows, loading these tables, ordering and modifying them becomes a complicated task. The solution that hydrotoolbox offers is to work with the objects and methods that the package provides. In the following sections I will show you how to use them.
Como menciono en los principios de diseño de este paquete
(vignette('package_overview', package = 'hydrotoolbox')
),
los datos que se registran en las estaciones deben
almacenarse en un mismo objeto. Por ello primero habrá que
crear dicho objeto (o estación hidro-meteorológica) y luego
usar hm_build()
, un método que permite cargar automáticamente
al objeto todas las variables que la estación real registra.
As I mentioned in the design principles of this package
(vignette ('package_overview', package = 'hydrotoolbox')
),
the data that is recorded in the stations must be stored
in the same object. For this reason, you must first create
the object (or hydro-meteorological station) and then
use hm_build()
, a method that allows you to automatically
load all variables to the object that the real world station
records.
# path to all example files path <- system.file('extdata', package = 'hydrotoolbox') # ianigla file cuevas <- hm_create() %>% hm_build_generic(path = path, file_name = 'ianigla_cuevas.csv', slot_name = c('tair', 'rh', 'patm', 'precip', 'wspd', 'wdir', 'kin', 'hsnow', 'tsoil'), by = 'hour', out_name = list('tair(°C)', 'rh(%)', 'patm(mbar)', 'p(mm)', 'wspd(km/hr)', 'wdir(°)', 'kin(kW/m2)', 'hsnow(cm)', 'tsoil(°C)' ), FUN = read_ianigla )
Dado que la función constructora es la única que difiere
de lo desarrollado para los datos del SNIH, recomiendo
(re)visitar esta viñeta
(vignette('snih_arg', package = 'hydrotoolbox')
)
Since the constructor function is the only one that
differs from what was developed for SNIH data, I
recommend (re)visiting this vignette (vignette ('snih_arg', package = 'hydrotoolbox')
)
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