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In lemuscanovas/meteoclimaticR: Easy access to current and historical daily meteorological data from Meteoclimatic network
meteoclimaticR 
meteoclimaticR: Descarga de datos de Meteoclimatic
Descripción
meteoclimaticR permite la descarga de datos meteorológicos proporcionados por la red de estaciones Meteoclimatic. Se pueden obtener los datos actuales de temperatura, humedad relativa, precipitación, viento y presión atmosférica. Además también se pueden descargar los valores máximos y mínimos del mismo día.
Novedad de la última versión (21-07-2021): Descarga de los históricos diarios desde 2012 de forma masiva !!!
¿Cómo funciona?
Instalación
# Descarga desde github (0.0.2):
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("lemuscanovas/meteoclimaticR")
1. Descarga de los últimos registros meteorológicos
Para la descarga de los datos meterológicos más recientes existe la función current_download. Ésta tiene un funcionamento muy simple. Hay que especificar el id de la comunidad autónoma (CCAA), provincia o estación meteorológica que proporciona Meteoclimatic. Lógicamente, para los ids relativos a CCAA y provincias, se descargan todas las estaciones pertenecientes a la región solicitada.
Así, por ejemplo, si el usuario tienen interés en descargar los datos de la CCAA Illes Baleares, debe especificar: id = ESIBA; Si desea los datos de las estaciones de la isla de Mallorca, entonces id = ESIBA07. Para la estación concreta del Port de Sòller: id = ESIBA0700000107108A. Si, por ejemplo, se desean los datos de Catalunya, País Valencià e Illes Balears, se puede generar un simple vector: id = c("ESCAT","ESPVA","ESIBA").
También es posible exportar directamente la descarga en un fichero excel especificando save_excel = T
Veámoslo en un ejemplo:
library(meteoclimaticR)
ppcc <- current_download(id = c("ESCAT","ESPVA","ESIBA"),save_excel = F)
ppcc
# A tibble: 6 x 26
# name id num month yr hour lat lon Temp.unit Temp.act
# <chr> <chr> <dbl> <chr> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
# 1 Sant Mate~ ESIBA0~ 21 Jul 2021 17:0~ 39.0 1.38 C 30.8
# 2 Sant Miqu~ ESIBA0~ 21 Jul 2021 17:0~ 39.0 1.42 C 30.1
# 3 Santa Eul~ ESIBA0~ 21 Jul 2021 17:0~ 39.0 1.53 C 30.1
# 4 Son Ferri~ ESIBA0~ 21 Jul 2021 17:0~ 39.6 2.71 C 30.7
# 5 Vilafranc~ ESIBA0~ 21 Jul 2021 17:0~ 39.6 3.09 C 33.1
# 6 Vilafranc~ ESIBA0~ 21 Jul 2021 17:0~ 39.6 3.08 C 32.7
# # ... with 16 more variables: Temp.max <dbl>, Temp.min <dbl>,
# # Hum.unit <chr>, Hum.act <dbl>, Hum.max <dbl>, Hum.min <dbl>,
# # Pres.unit <chr>, Pres.act <dbl>, Pres.max <dbl>, Pres.min <dbl>,
# # Vient.unit <chr>, Vient.act <dbl>, Vient.dir <dbl>, Vient.max <dbl>,
# # Precip.unit <chr>, Precip.total <dbl>
Los datos están georreferenciados, por lo que es posible realizar una cartografía rápida de estos datos. A continuación un plot de la temperatura máxima:
library(sf)
library(ggplot2)
library(rnaturalearth)
library(pals)
spa <- ne_countries(country = "spain", scale = 10, returnclass = "sf")
ggplot()+
geom_sf(data = spa)+
geom_point(data = ppcc, aes(lon,lat, fill = Temp.max),
shape = 21, colour = "black")+
scale_fill_gradientn(colours = rev(brewer.spectral(100)))+
xlim(-1,5)+ylim(38,43)+
theme_bw()
2. Descarga de datos históricos (desde 2012)
La descarga de datos históricos se realiza mediante la función historical_download. Ésta tiene un funcionamiento muy similar a la anterior, pero con la diferencia que la descarga se debe realizar de forma masiva para toda la CCAA. Por lo tanto, no es posible realizar la descarga por provincia o por estación concreta. De todos modos, es fácil realizar un filtraje de las estaciones desadas después de la descarga.
A parte de los argumentos id y save_excel, en esta función es necesario especificar la fecha o el intervalo de fechas que se quiere descargar mediante el argumento dates. Por lo tanto hay dos opciones:
- Una sola fecha: dates = "2017-01-05"
- intervalo de fechas: dates = c("2019-01-01","2020-05-30")
Si se opta por un intervalo de fechas, el usuario puede filtrar solamente aquellos meses de su interés, por ejemplo los eneros del intervalo: months = 1 (1 se refiere a Enero, 12 a Diciembre).
A continuación se muestra un ejemplo todo en uno para la CCAA Illes Balears:
bal_hist <- historical_download(id = "ESIBA",
dates = c("2019-01-01","2021-05-30"),
months = c(1:3),# solamente de enero hasta marzo
save_excel = F) # recomendable T
bal_hist
# A tibble: 6,134 x 14
# name id time lon lat alt Temp.max Temp.min Hum.max Hum.min Pres.max Pres.min
# <chr> <chr> <date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 Cala ~ ESIB~ 2019-01-01 1.28 39.0 12 17.7 5.7 94 64 1030 1028
# 2 Eivis~ ESIB~ 2019-01-01 1.32 38.9 27 17 8.3 92 61 1030 1028
# 3 Cala ~ ESIB~ 2019-01-01 3.89 40.0 65 15.5 10.9 94 76 1031 1028
# 4 Campa~ ESIB~ 2019-01-01 2.97 39.8 129 22.2 10.1 86 29 1031 1028
# 5 Ciuta~ ESIB~ 2019-01-01 3.83 40.0 16 15.6 9 91 73 1030 1027
# 6 Eivis~ ESIB~ 2019-01-01 1.41 38.9 27 17 8.3 92 61 1030 1028
# 7 Estel~ ESIB~ 2019-01-01 2.48 39.6 145 16.1 8.1 86 53 1032 1029
# 8 Inca ~ ESIB~ 2019-01-01 2.9 39.7 124 18.4 7.3 88 38 1030 1027
# 9 Inca ~ ESIB~ 2019-01-01 2.9 39.7 120 15.7 4.7 52 37 1027 1026
# 10 Llore~ ESIB~ 2019-01-01 2.97 39.6 166 18.7 6.1 83 40 1031 1027
# ... with 6,124 more rows, and 2 more variables: Vient.max <dbl>, Precip.diaria <dbl>
Como se observa, la descarga tarda aproximadamente unos 5 minutos. Es recomendable guardar el fichero excel resultante save_excel = T si se quiere descargar una serie más larga, ya que la descarga podría demorarse bastante tiempo.
Mediante las funciones proporcionadas por la librería dplyr, es muy fácil filtrar la estación/es que se deseen. En este caso vamos a filtrar la estación de "Llucmajor" (ESIBA0700000107620A), en la isla de Mallorca. Con lubridate y ggplot, uno puede representar la serie diaria de precipitación o tempratura máxima para cada uno de los años descargados.
library(dplyr)
library(lubridate)
# Filtraje de la estación en cuestión:
llucmajor <- bal_hist %>% filter(id == "ESIBA0700000107620A")
# Visualización de la precipitación diaria.
ggplot(llucmajor, aes(x = time, y = Precip.diaria))+
geom_col(color = "blue")+
facet_wrap(~year(time), scales = "free")+
ylab("mm/dia")+
labs(title = "Precipitación diaria en Llucmajor",
subtitle = "Enero-Marzo, 2019-2021",
caption = "Producido con MeteoclimaticR. Fuente: Meteoclimatic")+
theme_bw()+
theme(axis.title.x = element_blank())
# Visualización de la tempreratura máxima diaria.
ggplot(llucmajor, aes(x = time, y = Temp.max))+
geom_line(color = "darkred")+
facet_wrap(~year(time), scales = "free")+
ylab("ºC")+
labs(title = "Temperatura máxima diaria en Llucmajor",
subtitle = "Enero-Marzo, 2019-2021",
caption = "Producido con MeteoclimaticR. Fuente: Meteoclimatic")+
theme_bw()+
theme(axis.title.x = element_blank())
Apéndice: Los códigos de todas las provincias.
Finalmente, se muestra el vector para todas las provincias de la Península:
id_prov <- c("ESCAT08000000","ESCAT25000000","ESCAT17000000","ESCAT43000000", # cat
"ESPVA12000000","ESPVA46000000","ESPVA030000000", #val
"ESMUR30000000", # mur
"ESAND040000000","ESAND18000000","ESAND23000000","ESAND14000000","ESAND29000000",
"ESAND41000000","ESAND1100000011600A","ESAND21000000", # and
"PTSUR080000000","PTSUR120000000","PTCEN110000000",
"PTCEN200000000","PTCEN100000000","PTNOR040000000","PTNOR180000000", # pt
"ESEXT060000000","ESEXT10000000", #ext
"ESCLM45000000","ESCLM13000000","ESCLM16000000","ESCLM020000000",
"ESCLM19000000", #cylam
"ESMAD28000000", #mad
"ESCYL0500000005","ESCYL40000000","ESCYL42000000","ESCYL42000000",
"ESCYL34000000","ESCYL24000000","ESCYL49000000","ESCYL47000000",
"ESCYL37000000","ESCYL49000000", #cyleo
"ESGAL320000000","ESGAL36000000","ESGAL15000000","ESGAL27000000", # gal
"ESAST33000000", #astu
"ESCTB39000000" ,#cant
"ESEUS48000000","ESEUS20000000","ESEUS010000000", #eusk
"ESNAF31000000", #nav,
"ESLRI26000000", #rioj
"ESARA22000000","ESARA50000000","ESARA44000000", #arag
"ESIBA0700000","ESAND52000000")#"ESICA3800000") # bal, melilla y canarias
Para cualquier cuestión no dudes en contactarme: marc.lemusicanovas@eurac.edu
lemuscanovas/meteoclimaticR documentation built on Dec. 22, 2024, 7:27 p.m.
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meteoclimaticR
meteoclimaticR: Descarga de datos de Meteoclimatic
Descripción
meteoclimaticR permite la descarga de datos meteorológicos proporcionados por la red de estaciones Meteoclimatic. Se pueden obtener los datos actuales de temperatura, humedad relativa, precipitación, viento y presión atmosférica. Además también se pueden descargar los valores máximos y mínimos del mismo día. Novedad de la última versión (21-07-2021): Descarga de los históricos diarios desde 2012 de forma masiva !!!
¿Cómo funciona?
Instalación
# Descarga desde github (0.0.2):
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("lemuscanovas/meteoclimaticR")
1. Descarga de los últimos registros meteorológicos
Para la descarga de los datos meterológicos más recientes existe la función current_download. Ésta tiene un funcionamento muy simple. Hay que especificar el id de la comunidad autónoma (CCAA), provincia o estación meteorológica que proporciona Meteoclimatic. Lógicamente, para los ids relativos a CCAA y provincias, se descargan todas las estaciones pertenecientes a la región solicitada.
Así, por ejemplo, si el usuario tienen interés en descargar los datos de la CCAA Illes Baleares, debe especificar: id = ESIBA; Si desea los datos de las estaciones de la isla de Mallorca, entonces id = ESIBA07. Para la estación concreta del Port de Sòller: id = ESIBA0700000107108A. Si, por ejemplo, se desean los datos de Catalunya, País Valencià e Illes Balears, se puede generar un simple vector: id = c("ESCAT","ESPVA","ESIBA").
También es posible exportar directamente la descarga en un fichero excel especificando save_excel = T
Veámoslo en un ejemplo:
library(meteoclimaticR)
ppcc <- current_download(id = c("ESCAT","ESPVA","ESIBA"),save_excel = F)
ppcc
# A tibble: 6 x 26
# name id num month yr hour lat lon Temp.unit Temp.act
# <chr> <chr> <dbl> <chr> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
# 1 Sant Mate~ ESIBA0~ 21 Jul 2021 17:0~ 39.0 1.38 C 30.8
# 2 Sant Miqu~ ESIBA0~ 21 Jul 2021 17:0~ 39.0 1.42 C 30.1
# 3 Santa Eul~ ESIBA0~ 21 Jul 2021 17:0~ 39.0 1.53 C 30.1
# 4 Son Ferri~ ESIBA0~ 21 Jul 2021 17:0~ 39.6 2.71 C 30.7
# 5 Vilafranc~ ESIBA0~ 21 Jul 2021 17:0~ 39.6 3.09 C 33.1
# 6 Vilafranc~ ESIBA0~ 21 Jul 2021 17:0~ 39.6 3.08 C 32.7
# # ... with 16 more variables: Temp.max <dbl>, Temp.min <dbl>,
# # Hum.unit <chr>, Hum.act <dbl>, Hum.max <dbl>, Hum.min <dbl>,
# # Pres.unit <chr>, Pres.act <dbl>, Pres.max <dbl>, Pres.min <dbl>,
# # Vient.unit <chr>, Vient.act <dbl>, Vient.dir <dbl>, Vient.max <dbl>,
# # Precip.unit <chr>, Precip.total <dbl>
Los datos están georreferenciados, por lo que es posible realizar una cartografía rápida de estos datos. A continuación un plot de la temperatura máxima:
library(sf)
library(ggplot2)
library(rnaturalearth)
library(pals)
spa <- ne_countries(country = "spain", scale = 10, returnclass = "sf")
ggplot()+
geom_sf(data = spa)+
geom_point(data = ppcc, aes(lon,lat, fill = Temp.max),
shape = 21, colour = "black")+
scale_fill_gradientn(colours = rev(brewer.spectral(100)))+
xlim(-1,5)+ylim(38,43)+
theme_bw()
2. Descarga de datos históricos (desde 2012)
La descarga de datos históricos se realiza mediante la función historical_download. Ésta tiene un funcionamiento muy similar a la anterior, pero con la diferencia que la descarga se debe realizar de forma masiva para toda la CCAA. Por lo tanto, no es posible realizar la descarga por provincia o por estación concreta. De todos modos, es fácil realizar un filtraje de las estaciones desadas después de la descarga.
A parte de los argumentos id y save_excel, en esta función es necesario especificar la fecha o el intervalo de fechas que se quiere descargar mediante el argumento dates. Por lo tanto hay dos opciones:
- Una sola fecha: dates = "2017-01-05"
- intervalo de fechas: dates = c("2019-01-01","2020-05-30")
Si se opta por un intervalo de fechas, el usuario puede filtrar solamente aquellos meses de su interés, por ejemplo los eneros del intervalo: months = 1 (1 se refiere a Enero, 12 a Diciembre).
A continuación se muestra un ejemplo todo en uno para la CCAA Illes Balears:
bal_hist <- historical_download(id = "ESIBA",
dates = c("2019-01-01","2021-05-30"),
months = c(1:3),# solamente de enero hasta marzo
save_excel = F) # recomendable T
bal_hist
# A tibble: 6,134 x 14
# name id time lon lat alt Temp.max Temp.min Hum.max Hum.min Pres.max Pres.min
# <chr> <chr> <date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 Cala ~ ESIB~ 2019-01-01 1.28 39.0 12 17.7 5.7 94 64 1030 1028
# 2 Eivis~ ESIB~ 2019-01-01 1.32 38.9 27 17 8.3 92 61 1030 1028
# 3 Cala ~ ESIB~ 2019-01-01 3.89 40.0 65 15.5 10.9 94 76 1031 1028
# 4 Campa~ ESIB~ 2019-01-01 2.97 39.8 129 22.2 10.1 86 29 1031 1028
# 5 Ciuta~ ESIB~ 2019-01-01 3.83 40.0 16 15.6 9 91 73 1030 1027
# 6 Eivis~ ESIB~ 2019-01-01 1.41 38.9 27 17 8.3 92 61 1030 1028
# 7 Estel~ ESIB~ 2019-01-01 2.48 39.6 145 16.1 8.1 86 53 1032 1029
# 8 Inca ~ ESIB~ 2019-01-01 2.9 39.7 124 18.4 7.3 88 38 1030 1027
# 9 Inca ~ ESIB~ 2019-01-01 2.9 39.7 120 15.7 4.7 52 37 1027 1026
# 10 Llore~ ESIB~ 2019-01-01 2.97 39.6 166 18.7 6.1 83 40 1031 1027
# ... with 6,124 more rows, and 2 more variables: Vient.max <dbl>, Precip.diaria <dbl>
Como se observa, la descarga tarda aproximadamente unos 5 minutos. Es recomendable guardar el fichero excel resultante save_excel = T si se quiere descargar una serie más larga, ya que la descarga podría demorarse bastante tiempo.
Mediante las funciones proporcionadas por la librería dplyr, es muy fácil filtrar la estación/es que se deseen. En este caso vamos a filtrar la estación de "Llucmajor" (ESIBA0700000107620A), en la isla de Mallorca. Con lubridate y ggplot, uno puede representar la serie diaria de precipitación o tempratura máxima para cada uno de los años descargados.
library(dplyr)
library(lubridate)
# Filtraje de la estación en cuestión:
llucmajor <- bal_hist %>% filter(id == "ESIBA0700000107620A")
# Visualización de la precipitación diaria.
ggplot(llucmajor, aes(x = time, y = Precip.diaria))+
geom_col(color = "blue")+
facet_wrap(~year(time), scales = "free")+
ylab("mm/dia")+
labs(title = "Precipitación diaria en Llucmajor",
subtitle = "Enero-Marzo, 2019-2021",
caption = "Producido con MeteoclimaticR. Fuente: Meteoclimatic")+
theme_bw()+
theme(axis.title.x = element_blank())
# Visualización de la tempreratura máxima diaria.
ggplot(llucmajor, aes(x = time, y = Temp.max))+
geom_line(color = "darkred")+
facet_wrap(~year(time), scales = "free")+
ylab("ºC")+
labs(title = "Temperatura máxima diaria en Llucmajor",
subtitle = "Enero-Marzo, 2019-2021",
caption = "Producido con MeteoclimaticR. Fuente: Meteoclimatic")+
theme_bw()+
theme(axis.title.x = element_blank())
Apéndice: Los códigos de todas las provincias.
Finalmente, se muestra el vector para todas las provincias de la Península:
id_prov <- c("ESCAT08000000","ESCAT25000000","ESCAT17000000","ESCAT43000000", # cat
"ESPVA12000000","ESPVA46000000","ESPVA030000000", #val
"ESMUR30000000", # mur
"ESAND040000000","ESAND18000000","ESAND23000000","ESAND14000000","ESAND29000000",
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"ESCYL37000000","ESCYL49000000", #cyleo
"ESGAL320000000","ESGAL36000000","ESGAL15000000","ESGAL27000000", # gal
"ESAST33000000", #astu
"ESCTB39000000" ,#cant
"ESEUS48000000","ESEUS20000000","ESEUS010000000", #eusk
"ESNAF31000000", #nav,
"ESLRI26000000", #rioj
"ESARA22000000","ESARA50000000","ESARA44000000", #arag
"ESIBA0700000","ESAND52000000")#"ESICA3800000") # bal, melilla y canarias
Para cualquier cuestión no dudes en contactarme: marc.lemusicanovas@eurac.edu
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