Clasificación climática

Clasificación climática

El módulo de clasificación climática está fundamento en la clasificación climática descrita en las investigaciones de Enriqueta García mejorado por Skiu implementado sobre Clic-MDv3.0. La interface recoge la información climática procesada por el software para realizar la clasificación, analizando las temperaturas mensuales máximas, medias, mínimas y la precipitación estación por estación. La clasificación se obtiene hasta nivel de subtipo, obteniendo además la sequía estacional para cada mes en el que se presente.

La interface está compuesta por las secciones tabla de resultados (1), filtro de estaciones climáticas (2), coordenadas (3), función calcular (4) y opciones de exportación (5).

En la tabla de resultados se listan la clave, nombre, latitud, longitud, altitud, intervalo temporal de análisis, precipitación promedio acumulada, promedio de la temperatura media, índice P/T, promedio mensual acumulado de la precipitación de enero a diciembre, promedio de la temperatura media de enero a diciembre, tipo de clima para cada estación registrada en la base de datos.

La sección filtro de estaciones le indica al software que estaciones climáticas se deben de analizar del conjunto de estaciones registradas, mediante el uso de los controles país y estado.

La sección “coordenadas” permite mostrar la localización geografía de las estaciones en formato decimal o sexagesimal necesario por el sistema de información geográfico, además es posible exportar la tabla de resultados desde la sección del mismo nombre a una hoja de Excel en formato *.xlsx o a un archivo de texto con formato de texto plano *.txt

Referencias

Lira Colorado Ramón (2010). Manual de usuario (Estaciones climatológicas en Google Earth). Recuperado de https://smn.conagua.gob.mx/

Bautista F., A. Pacheco., D.A. Bautista-Hernández. 2014. Análisis del cambio climático con datos mensuales (Clic-MD). Skiu. 92 pp.

Funciones modificación de datos

Funciones modificación de datos

Las nuevas funciones de Clic-MDv3.0 mejoran sustancialmente el cálculo e identificación de los valores faltantes en las matrices climáticas, permitiendo detectar los espacios/huecos de forma sistematizada y manual a criterio del investigador. La mejora reestructura la interface acelerando la carga de las estaciones paginando los registros 25 a la vez por pantalla, omitiendo así los longevos tiempos de espera más marcados en ordenadores de recursos informáticos básicos.

La interface está integrada por las secciones búsqueda (1) y modificación de datos (2). La sección búsqueda se destina a localización de las estaciones de conflicto que presenta inconsistencias en los datos, errores menores en los registros, datos faltantes o incluso datos anómalos.

Los controles marcados en color rojo de la sección búsqueda permiten controlar la paginación de los registros de izquierda a derecha las funciones de los botones son primera página; página anterior; actualizar página actual; siguiente página y última página. Los controles de la parte superior de la sección búsqueda permiten filtrar las estaciones por los campos referencia, nombre, país y estado mostrando únicamente las estaciones que concuerdan con el patrón de búsqueda.

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Verificar continuidad temporal. La interface de identificación de la linealidad temporal ha sido renovada con colores, formas y figuras mucho más amenas al usuario, permitiendo detectar este tipo problemas con el uso de colores o ausencia de los mismos, la interface analiza las matrices de variables climáticas en paralelo identificando la linealidad temporal con el color verde y cuando no existe con ausencia del color. La linealidad temporal hace referencia a la continuidad de los registros en el tiempo ingresados al software indicando la ausencia de los registros posteriores o anteriores, el comportamiento de los registros faltantes se puede analizar tabular mente o incluso gráficamente.

El algoritmo de interpolación identifica los bloques con las temporalidades continuas, buscando los espacios vacíos o huecos en las matrices representados por el valor 999.99 con el fondo de la celda de color rojo. La interpolación de estos espacios vacíos se realiza mediante el promedio de cinco valores intercalados entre anteriores y posteriores, siempre y cuando la temporalidad sea lineal y no existan saltos ni valores previamente calculados utilizados para calcular el nuevo valor a estimar.

El procedimiento se realiza en paralelo para las cuatro matrices climáticas (temperatura máxima, media, mínima y precipitación) los valores son estimados automáticamente, siempre que cumplan con los requerimientos descritos. El proceso puede ser forzado por el usuario seleccionando verticalmente el valor a estimar y los valores a promediar seguido de un clic secundario sobre la selección haciendo clic en la opción “manual” del menú contextual de forma instantánea se promedian los valores y se agrega la estimación resultante en el espacio vacío marcando la celda con color de fondo amarillo.

Referencias

Lira Colorado Ramón (2010). Manual de usuario (Estaciones climatológicas en Google Earth). Recuperado de https://smn.conagua.gob.mx/

Bautista F., A. Pacheco., D.A. Bautista-Hernández. 2014. Análisis del cambio climático con datos mensuales (Clic-MD). Skiu. 92 pp.

Nuevo módulo de Clic-MDv3.0 descarga automatizada SMN

Nuevo módulo de Clic-MDv3.0 descarga automatizada SMN

El nuevo módulo externo de Clic-MDv3.0 permite realizar la descarga de forma automática de las 5420 estaciones climatológicas del sistema meteorológico nacional (SMN) y la comisión nacional del agua (CONAGUA) https://smn.conagua.gob.mx, se clasifican en las categorías operativas con 3200 y suspendidas con 2220 las cuales son descargas en formato de texto plano tabulado (Lira-Colorado, 2010). El sistema de SMN se despliega sobre la aplicación de Google Earth®

El procedimiento de descarga inicia con la ejecución del módulo desde el archivo STSv1.0.bat que automáticamente se carga en la terminal de la plataforma de Windows descargando el fichero “EstacionesClimatologicas.kmz” del SMN en la raíz del directorio de ejecución que contiene los hipervínculos al servidor, donde está almacenada la información climatológica de aquí en adelante el algoritmo dividí el proceso en dos fases por una parte analiza secuencialmente el fichero localizando los hipervínculos de la información climatológica mensual y por otro lado descarga la información climatológica del servidor en formato *.txt creando las carpetas operativas, suspendidas y agrupando los archivos descargados según corresponda en estas carpetas, los archivos descargando son nombrados con el código clave de cada una de las estaciones.

El proceso de análisis secuencial y descarga continua, demanda un constante uso de los recursos informáticos generando tiempos de respuesta amplios por lo que en la primera aproximación de la fase de desarrollo se implementó en un proceso por separado del software Clic-MDv3.0 haciendo más estable el comportamiento del módulo sin afectar al software.

En próximas versiones el módulo se embeberá dentro del software mediante el uso del paradigma Multithreaded del propio lenguaje de desarrollo, implementado además la descarga de los bloques de información normales, estadísticas, valores extremos e información diaria con la implementación de filtros que permitan descargar la información por estado.

La estructura de control del algoritmo crea el directorio temporal KMZ en la raíz del módulo, que contiene las carpetas OPERATIVAS, SUSPENDIDAS al igual que los recursos internos del fichero “EstacionesClimatologicas.kmz”. El archivo doc.kml contiene los hipervínculos y la localización geográfica de cada una de las estaciones.

Referencias

Lira Colorado Ramón (2010). Manual de usuario (Estaciones climatológicas en Google Earth). Recuperado de https://smn.conagua.gob.mx/

Bautista F., A. Pacheco., D.A. Bautista-Hernández. 2014. Análisis del cambio climático con datos mensuales (Clic-MD). Skiu. 92 pp.

Programa para analizar el cambio climático con datos mensuales, fabautista@actswithscience.com
Modelos de degradación y conservación del suelo utilizando el software Soil & Enviroment.

Modelos de degradación y conservación del suelo utilizando el software Soil & Enviroment.

El suelo es un recurso no renovable y su degradación puede llegar a afectar de manera permanente los bienes y servicios que recibimos de este (Alimentos, fibras, agua, aire limpio, etc.). Por el contrario, la degradación del suelo genera problemas ecológicos y sociales que surgen de su mal manejo, como deslizamientos con pérdidas materiales y humanas, erosión, perdida de la fertilidad, compactación, salinización, sellado, contaminación, pérdida de biodiversidad, perdida de materia orgánica, emisiones de CO2 entre muchos otros (Bouma, 2009; Blum, 2005). Los escenarios sobre la biodiversidad para el año 2100 muestran que el manejo de suelo será el principal determinante de su pérdida, incluso con un efecto mayor que el clima (Sala, 2000). Un mal manejo del suelo tiene efectos a diferentes escalas, que van desde lo local hasta lo global (Lambin, 2001; Sala, 2000), por ello, el suelo debe de ser uno de los factores clave dentro de la planeación del uso del territorio (Lehman, 2010). Programas como Soil & Enviroment son capaces de generar evaluaciones que son de utilidad para mejorar planeación del suelo. Una de las ventajas de este programa es que partiendo de una cantidad mínima de datos de un perfil se pueden generar evaluaciones ambientales de las propiedades cualitativas y cuantitativas del suelo, estas se evalúan como dentro de una escala de valores de 1-5, los valores representan “aptitudes” o “restricciones” que tiene el suelo para realizar determinadas funciones: Muy alta, alta, intermedia, baja, muy baja (Bautista et al. 2018). Todos estos valores se generan para cada una de las siguientes funciones ambientales: Hábitat humano, naturalidad, archivo natural, archivo cultural, descomposición de compuestos orgánicos, recarga de acuíferos, retención de nutrimentos, sorción de metales pesados y calidad agrícola. El software permite la modelación de escenarios de conservación y degradación de suelos y los efectos en las funciones ambientales de los perfiles. Un caso de aplicación de este estudio se realizó en la zona montañosa del estado de Michoacán en donde se estudiaron varios perfiles de suelo y usando el software Soil & Enviroment se modelaron dos escenarios de degradación y uno de conservación, así como el estado actual del suelo para cada perfil, los resultados (Figura 1) permiten una comparación sobre el uso más óptimo para cada lugar (Gallegos, et al. 2019). El uso del suelo es una actividad de se debe de realizar en coordinación con la sociedad civil, científicos y tomadores de decisiones (Blum, 2005,). La información científica es de mucha utilidad ya que permite determinar las condiciones actuales del suelo y además de permitirse modelar el impacto que tendrán futuras acciones sobre este, este enfoque está siendo adoptado por países que han tenido grandes cambios en muy poco tiempo como China (Liang, 2013), sin embargo no es excluyente para otras escalas ya que como se comentó anteriormente son necesarias diferentes consideraciones y valoraciones en donde se representen los diferentes intereses, valores y funciones que tiene el suelo.
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Referencias

Bautista, F., A. Galleros, y A. Pacheco. An analisys of the enviromental functions of soil profile data. 2nd edition. 2016. Reprint, México, 2016. Blum, Winfried E. H. “Functions of Soil for Society and the Environment”. Reviews in Environmental Science and Bio/Technology 4, núm. 3 (el 1 de agosto de 2005): 75–79. https://doi.org/10.1007/s11157-005-2236-x. Bouma, J. “Soils Are Back on the Global Agenda: Now What?” Geoderma 150, núm. 1 (el 15 de abril de 2009): 224–25. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2009.01.015. Gallegos, Ángeles, Dante López-Carmona, y Francisco Bautista. “Quantitative Assessment of Environmental Soil Functions in Volcanic Zones from Mexico Using S&E Software”. Sustainability 11, núm. 17 (enero de 2019): 4552. https://doi.org/10.3390/su11174552. Lambin, Eric F., B. L. Turner, Helmut J. Geist, Samuel B. Agbola, Arild Angelsen, John W. Bruce, Oliver T. Coomes, et al. “The Causes of Land-Use and Land-Cover Change: Moving beyond the Myths”. Global Environmental Change 11, núm. 4 (el 1 de diciembre de 2001): 261–69. https://doi.org/10.1016/S0959-3780(01)00007-3. Lehmann, Andreas, y Karl Stahr. “The Potential of Soil Functions and Planner-Oriented Soil Evaluation to Achieve Sustainable Land Use”. Journal of Soils and Sediments 10, núm. 6 (el 1 de septiembre de 2010): 1092–1102. https://doi.org/10.1007/s11368-010-0207-5. Liang, Si-Yuan, Andreas Lehmann, Ke-Ning Wu, y Karl Stahr. “Perspectives of Function-Based Soil Evaluation in Land-Use Planning in China”. Journal of Soils and Sediments 14, núm. 1 (el 1 de enero de 2014): 10–22. https://doi.org/10.1007/s11368-013-0787-y. Sala, Osvaldo E., F. Stuart Chapin, Iii, Juan J. Armesto, Eric Berlow, Janine Bloomfield, Rodolfo Dirzo, et al. “Global Biodiversity Scenarios for the Year 2100”. Science 287, núm. 5459 (el 10 de marzo de 2000): 1770–74. https://doi.org/10.1126/science.287.5459.1770.
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La sequía del sur de Yucatán en imágenes

La sequía del sur de Yucatán en imágenes

En las noticias se habla de la sequía de 45 municipios en el sur del estado de Yucatán durante el año 2016 y lo que va del 2017 (abril), se habla de una sequía severa.

A continuación les muestro una imágenes (gráficas) del análisis de datos de la estación meteorológica Tzucacab que se localiza al sur del estado de Yucatán en la que se muestra una comparación entre las condiciones promedio y el año 2014-2015.

Figura 1. Desviaciones al valor promedio de la temperatura máxima para el mes de abril del periodo de 1978 a 2015

 

 

Figuras 2. Se muestra la longitud del periodo de crecimiento según la FAO o también llamada meses de lluvia continua para agricultura de temporal. Nótece un periodo de cinco meses.

 

 

 

 

Figuras 3. La longitud del periodo de crecimiento según la FAO o también llamada meses de lluvia continua para agricultura de temporal solo para el periodo 2014 a 2015. Nótece un periodo de solo dos meses.

 

 

 

 

 

Figuras 4. Indice de humedad por mes para el periodo 1978 a 2015. Nótece un mes árido y seis semiáridos, cuatro subhúmedos húmedos y un mes húmedo.

 

 

 

Figura 5. Indice de humedad por mes para el periodo 2014 a 2015. Nótece dos meses hiperáridos, dos áridos, cinco semiáridos ,uno subhúmedo seco y dos subhúmedos húmedos.

Estas  figuras le dan soporte a la nota periodística ya hay evidencias desde 2015 y según las noticias periodísticas esto ha continuado durante el año 2016.

El software Clic-MD permite el análisis de miles de datos en segundos.

El cambio climático analizado con datos mensuales y el software Clic-MD

El cambio climático analizado con datos mensuales y el software Clic-MD

Clic-MD es un software científico para el análisis del cambio climático con datos mensuales, que facilita el manejo de grandes cantidades de datos de los elementos de clima, creando gráficas para visualizar miles de datos en segundos.

El desarrollo de la industria del software permite la creación de un sistema capaz de manipular grandes conjuntos de datos de una manera sencilla, rápida, flexible y sobre todo amigable con el usuario. El software Moclic desarrollado en la Universidad Autónoma de México (derechos registrados a favor de la UNAM), posteriormente se creó Moclic-M, versión con la cual ahora es posible trabajar desde cualquier plataforma. Actualmente la empresa Skiu (Scientific knowledge In Use, www.actswithscience.com) comercializa la versión actualizada del software ahora denominado Clic-MD, y ahora cuenta con las siguientes funciones permitiendo llevar el software a un mayor número de equipos.

 

Funciones principales.

  • Facilita la gestión de grandes volúmenes de información climática mensual, se manejan miles de datos en segundos del clima de estaciones meteorológicas georeferenciadas en cualquier parte del mundo.
  • De manera automatizada se aplican 12 pruebas de homogeneización para evaluar la calidad de los datos
  • Los datos también pueden revisarse de manera gráfica cuidando la congruencia de los datos de las temperaturas mínimas, medias y máximas.
  • Corrección de datos de manera automatizada.
  • Consultas rápidas sobre los elementos del clima (menús, ventanas e iconos para un fácil uso).
  • Calcular la evapotranspiración, índices agroclimáticos, elaboración de climogramas, gráfica de la longitud del periodo de crecimiento, gráficas de probabilidad de lluvia y estadística descriptiva de los elementos del clima.
  • Cálculo de las tendencias de cambio climático; Identificación de los periodos estable y de cambio; así como el análisis de las anomalías climáticas y de los eventos climáticos extremos.
  • El conocimiento sobre la dirección del periodo de cambio y la magnitud, así como la cuantificación de los eventos extremos del clima permitirán una mejor toma de decisiones para aprovechar los efectos positivos del cambio climático y la adaptación y prevención de los efectos negativo.

Mayor información en:

Software

Clic-MD

 

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