Visualización en Python

(00:01) estás por ahí sí Mario unos segundos Nada más espérate disculpa Estaba tratando de compartir el canal y me pasa que no estoy en el laboratorio estoy en el traslado pero ya a ver este si voy a compartir acá es más o menos en el medio abrir bandeja Bueno creo que ya está abriendo perfecto ya se ve ya se ve muy bien pues como te digo hasta y media Sí Okay voy a hacer una breve presentación y sí tengo un código que lo voy a mostrar así
(00:31) brevemente también muy bien en la sesión de mañana si vamos a entrar en mayor detalle Sí entonces este la idea un poco de esta sesión es este Mostrar la diferentes metodologías que nosotros utilizamos en nuestro instituto principalmente para este el seguimiento de condiciones de viento no frente al mar peruano no bueno Vale recalcar no que frente a las cosas de Perú es una zona o frente a las costas de Perú tenemos condiciones muy
(01:04) especiales en cuanto esté a este condiciones marinas que favorecen el afloramiento el adwelling no Y esta estas condiciones sostienen digamos la pesquería peruana no lo cual se da por procesos relacionados al viento no hasta hace Bueno siempre se ha dado bastante importancia al tema del viento de los afloramiento y se ha relacionado con este la productividad las los volúmenes de captura de pesca todo pero en los
(01:33) últimos siete ocho años se ha dado más énfasis este al tema de las condiciones de viento no y es así que entonces yo estoy este justamente encargado de de esa área no Entonces digamos ha cobrado más importancia Todavía este a partir de el desarrollo de un evento del niño denominado el niño costero que ocurrió este frente al costado de Perú y el cual este digamos salió de o se dio bajo unas condiciones de viento bastante débiles
(01:59) no A diferencia de los niños anteriores no que ocurrían digamos este bajo condiciones un poco más predecibles este fue digamos muy muy rápido no Entonces por otro lado tenemos de que condiciones de vientos muy fuertes también se asocian este a condiciones de oleaje Y esto no entonces hay varios motivos por los cuales te nosotros necesitamos monitorear los vientos entonces también este durante ese impacto durante el
(02:25) desarrollo del niño costero nosotros evidenciamos por ejemplo las variaciones es específicamente en la zona norte donde yo trabajo en la zona norte de Perú no evidenciamos este la relación que existe entre el descenso de los vientos y las este cambios en las condiciones tanto de la temperatura y la salinidad y la aparición de ciertas especies no digamos que al variar las condiciones marinas entonces aparecen y
(02:51) desaparecen otras especies no Bueno ahí tengo una serie de Las capturas de especies que aumentaron no no tengo los nombres científicos pero están ahí con su nombre locales no pero esto salió en una publicación que recién se dio el año pasado no en el dos no y hubieron diferentes situaciones de mortandad de de este de peces de moluscos aves no por la variación abrupta de las condiciones marinas Bueno entonces ya ahora Eso después de esa
(03:21) breve introducción entonces yo quería mencionar de que para nuestro instituto es bastante importante monitorear los vientos y para eso Entonces recurrimos a varias fuentes una de las fuentes es la información satelital no principalmente ahora la que tenemos que nos sirve bastante es no pero antes teníamos quizcat entonces Nosotros hemos venido ya llevando este un registro continuo de esas bases de datos entonces a partir de esas bases de
(03:48) datos lo que hemos hecho el puntero Disculpe hay algo acá importante que puede servir a otros me imagino entonces este es que nosotros hemos delimitado unas zonas que son este unas franjas no se puede ver algo en el lado derecho digamos una franja roja y una franja azul a lo largo de la costa peruana entonces en esas franjas Nosotros hemos este establecido zonas de de monitoreo que son digamos zonas que siguen la configuración de la línea de
(04:20) la costa de la forma de nuestro contorno continental no Y entonces a partir de esa información nosotros podemos saber o hacer el seguimiento de cómo está cómo se está comportando el viento costero digamos bien cerca de la costa y también podemos saber cómo se está comportando el viento en la zona oceánica no Y podemos Establecer un gradiente de de la zona costera y la zona oceánica no Entonces eso es importante ahora pero
(04:46) para establecer esa Este no Solo nosotros no solo queríamos este saber cómo están las condiciones de vida entonces si hay viento más fuerte más débiles no sino que necesitamos establecer patrones entonces establecer patrones determinamos unas climatologías pero lo usual lo normal que se hace es este establecer climatologías mensuales no pero nosotros este veíamos que en el caso del viento como tiene una alta
(05:07) variabilidad entonces necesitamos contar con climatologías de mayor resolución temporal no es así entonces que desarrollamos las climatologías digamos de promedios pentadales o sea de cada cinco días no Y esas climatologías Entonces lo hemos establecido como pueden ver acá en los gráficos para toda el área frente a Perú hasta los 100 grados lo hemos establecido para áreas más pequeñas más este más entradas a las
(05:29) cuatro a los cuatrocientos kilómetros frente a la costa y lo hemos establecido para zonas más costeras No acá se puede ver un diagrama de Cómo varía la climatología digamos a lo largo del año desde el Ecuador hasta los veinte grados de latitud no y hemos hecho también comparaciones entre una fuente y otra No porque no solo teníamos que valernos de una de una fuente de datos de viento no este caso aprovechamos que habían dos
(05:52) años en las cuales funcionaron tanto funcionaron juntos entonces hicimos también comparación no entonces Y a partir de eso Entonces construimos climatologías que son este digamos paralelas a la costa O sea que siguen esa que siguen el contorno de de la costa peruana no y se puede ver allí los gráficos no y como les decía la ventaja de estas climatologías Este de cada cinco días Entonces es de que estas climatologías al tener una ventana
(06:19) móvil de 30 días entonces qué pasa que tienen un este un cambio gradual bastante suave a lo largo del año no y eso permite digamos este poder hacer un una mejor identificación de los episodios de o las situaciones de incremento o disminución de viento no pero acá estamos nada más hablando de la climatología después hablaremos ya de las de los umbrales de incremento y debilitamiento que estamos desarrollando últimamente no Entonces con estas
(06:44) climatologías nosotros podemos como les dije este hacer seguimiento a las condiciones de viento en la franja costera acá se está viendo en la en el diagrama de superior se está viendo Cómo varía la intensidad del viento o Cómo varía la intensidad del del 2015 hasta el 2018 No justamente acogido esos años por qué Porque en esos años hubo el desarrollo de un evento del niño a nivel este internacional se denominó hubo
(07:06) bastante digamos este llamó bastante la atención porque se hablaba de un niño extremadamente fuerte y después en el a Perú no llegó con la magnitud que que sí se sintió en otros lugares en Estados Unidos sobre todo en el norte pero en el 2017 por ejemplo frente a la costa de Perú ocurrió un niño que más bien fue un niño localizado focalizado frente a las costas de Perú y Ecuador no Y podemos ver ahí que estuvo asociado a la
(07:29) aparición de vientos bastante débiles no y después hubo unas condiciones niñas que ocurrieron a finales del 2017 y al inicio del 2018 no y en la parte inferior podemos ver la variación o cómo se comportó las anomalías de viento para esa zona costera no para durante todo ese periodo de año Esa esa anomalía se calcula gracias a la climatología no así también tenemos otra herramienta que es este digamos este una hicimos nuestra propia definición de
(07:56) este de de categorización de vientos ya que si bien es cierto existe la escala de beaufort no pero esa escala de beaufort digamos que es para un escala internacional digamos que contiene rangos muy altos de viento no Entonces para eso nosotros Entonces cogimos información satelital de aproximadamente 18 años no y a través de esa información o desde esa información cogiendo cuatrocientos kilómetros frente a la
(08:20) costa entonces cogimos toda esa información y desde ahí entonces pudimos establecer cuatro categorías no cinco cuatro intervalos para denominar cinco categorías no vientos muy débiles vientos débiles vientos moderados vientos fuertes y muy fuertes no entonces Esas categorías digamos no sirvió para nosotros para poder establecer estos umbrales no y poder decir entonces poder en el instituto por lo menos hablar en un idioma común no
(08:43) decir por ejemplo a qué denominamos viento fuerte advientos que están entre seis coma ocho a diez punto cuatro metros por segundo no Y a qué denominamos vientos muy fuertes de los que están entre cuatro a más no Y establecimos estos este establecimos los percentiles en este caso de uno por ciento veinticinco setenta y cinco noventa y nueve no Entonces esta esta escala categórica de viento tendría tenía como objetivo y tiene como
(09:07) objetivo clasificar describir la de forma objetiva el comportamiento del viento tanto a nivel espacial y temporal frente a toda la zona costera y oceánica peruana no Entonces desde ahí estamos viendo ya la el uso de las herramientas digamos de de viento asociadas a viento que sirven para monitorear los cambios que se que se dan frente a la costa de Perú después ya este con el transcurrido del tiempo nos dimos cuenta de que como
(09:31) le decía que se desarrollan eventos entonces para eso nosotros necesitamos ya establecer umbrales saber cuál es el umbral de intensificación y cuál es el umbral de debilitamiento y siempre a frecuencias temporales de cinco días por ejemplo no Por qué Porque el viento es una variable bastante cambiante No muy rápidamente entonces para eso necesitamos tener este valores climatológicos o de umbrales a Pequeños intervalos no y así lo hicimos no para
(09:56) diferentes localizaciones empezamos haciendo para cinco localizaciones a lo largo de la costa de Perú podemos ver allí no cinco localizaciones eso también se publicó todas estas imágenes Son son imágenes de artículos que ya se han publicado no entonces con esa con estas Este umbrales ya Nosotros hemos podido después Este También estamos trabajando en otra publicación acá donde por ejemplo ya evaluar Cómo es la variación
(10:21) o los cambios de viento tanto en la zona costera y en la zona oceánica por ejemplo acá se ve en esta gráfico de barras como es el viento a dos semillas de la costa y así Un millón de la costa no sé un viento oceánico Y cómo qué variaciones tiene el viento oceánico con respecto al viento costero y podemos ver en la caja dos y tres del centro y del inferior se puede ver que en cuanto anomalía por ejemplo no no tienen la
(10:45) misma variación de de anomalías no puede ser que en la parte oceánica disminuyan los vientos como anomalía negativa mientras que en la parte costera mantengan todavía quizás en positivo no entonces Esas cosas lo estamos haciendo en base a viento no También tenemos digamos este estaciones costeras o estaciones meteorológicas frente en tanto en la zona costera como en la zona oceánica en Islas no hay Islas diferentes Islas ubicadas frente a Perú
(11:10) entonces habíamos aprovechado en coordinar para colocar estaciones meteorológicas y nosotros podemos ver acá unas imágenes por ejemplo de cómo que también está publicada en esta revista no entonces podemos ver nosotros que vamos monitoreando el cambio tanto de la intensidad como de la dirección no entonces ahí y vamos correlacionando una con otra para ver a ver si los cambios se están dando tanto en la zona costera
(11:30) o en la zona oceánica no y que que patrones tienen cada uno de ellos no y bueno y lo último que estamos trabajando este con mayor énfasis son los umbrales de intensificación y debilitamiento en lo cual Ya ahora hemos pasado a establecer en doce localizas en doce localizaciones estamos monitoreando digamos estos umbrales no se puede ver allí la serie de tiempo de la intensidad del viento para una localizaciones de las doce no donde
(11:55) se puede ver en en color rojo los este los momentos en que el viento ha superado este umbral de intensificación y en en color azul se ve el momento o el tiempo en el cual este el viento a está por debajo del umbral no Y entonces nosotros a cada una de esas localizaciones vamos calculando este estadísticas o vamos Estableciendo estadísticas como la cantidad de días en que supera el umbral no en la fecha de inicio la fecha el la fecha culminación
(12:23) el valor promedio que alcanza a desarrollar el evento el episodio de viento no el valor mínimo el valor máximo la desviación estándar entonces tenemos una serie de estadísticas no y se puede ver allí que la localizaciones dependiendo cómo están al centro o al sur tienen diferentes este comportamientos no se puede ver por ejemplo al sur que los episodios de debilitamiento han sido más recurrentes desde mediados de noviembre del año
(12:47) pasado no hasta la actualidad No eso Entonces principalmente muy breve es muy breve quería Mostrar la metodología Tengo este uno unos Script que quería este mostrarles el día de mañana vamos a bueno la siguiente sesión vamos a hacer unos ejercicios No ahora quería como les digo mostrarle un poco más la metodología Y explicarles si tuvieran alguna pregunta hasta ahí mientras que voy este abriendo acá unos este
(13:11) un enlace para mostrar mi los programas alguien tiene alguna pregunta no sé de momento en el chat No hay ninguna pregunta si alguien quiere aprovechar ahora para preguntarle algo a David que vamos voy este colocando acá Diana el PDF lo tienes ya disponible dentro de la carpeta del martes y en la página web también hay un enlace directo si vas a tutoriales hemos puesto ya el enlace directo en visualización en python va directamente
(13:53) a ese PDF sí Disculpen no alcancé este a colocar esto en el en el este En la carpeta pero he subido allí yo voy a coordinar con este con Emilio para poder hacer un link y poner a disposición estos archivos no en el cual Este es un archivo Excel con una serie de tiempo de velocidad de Viento y también he colocado unos archivos este de tipo nextf no con información satelital de viento no tanto magnitud y sus componentes anual y
(14:23) meridional pero ahora quería mostrarla algo muy este muy breve no en la cual por ejemplo desde los archivos csv No eso como le digo lo van a tener disponible en un momento nada más que este estoy corriendo con Emilio para que pueda hacer ese link no entonces La idea es de que tenemos información en ccv como serie de tiempo en este caso Tengo ocho no son 12 series de tiempo no esta información digamos que se puede plotear
(14:52) desde desde una primera vista no como como serie de tiempo no se puede ver acá lo estoy mostrando nada más así no de plano digamos no ya el día de mañana como les digo vamos a entrar en más detalles por ejemplo se pueden hacer gráficos de histogramas no para mostrar por ejemplo digamos una de las estaciones como este les decía que habían doce por ejemplo la más al norte se llama tumbes no podemos ver que tumbes este a nivel de
(15:21) histogramas tiene intensidades de viento alrededor de cuatro metros por segundo mientras que las estaciones por ejemplo de este disco es ahí están tengo los nombres también en una lista pero por ahora de memoria no pisco por ejemplo es una estación que tiene más intensidad viendo un poco más fuerte no sus vientos están alrededor de 5.5 m por segundo pero también hay estaciones que tienen este por ejemplo hilo es una estación bastante al sur
(15:50) pero con viento muy bajos no se puede ver allí que por ejemplo este esta estación tiene alrededor de Tres metros por segundo de viento no Entonces en este gráfico muy simple este estoy tratando de mostrar por ejemplo como este se puede visu lizar quizás la densidad de datos en función normalizada o este o en función a la cantidad de a una frecuencia no por ejemplo acá se puede ver a la frecuencia Total no con respecto a la
(16:21) frecuencia Estatal pero si no se puede ver con respecto a una frecuencia normalizada también no entonces ahí tenemos no en este caso todo es uno acá en la sumatoria de la frecuencia Debería ser uno no podemos hacer también histogramas de diferentes este series hay que recordar que este ccv tiene varias columnas no entonces podemos este visualizar digamos el comportamiento del viento por este por dos tres o todas las
(16:47) columnas que hicimos no también podemos sacar este podemos hacer estadísticas no esto ya es parte también del este de la librería Panda no que lo podemos ver con más detalle con más ejercicios no por ejemplo podemos hacer promedios No sé Pues estacionales no que la llaman este por cada tres meses Pero podemos hacer también mensual no entonces Esta es una forma rápida digamos de cómo este poder obtener un listado de este de algunos de algunas
(17:21) estadísticas básicas no por año por ejemplo o por en este caso por meses del año no y lo podemos ir graficando también no pero también podemos hacer hay varias formas no Y cómo hacer este esta Normalmente se puede usar el sub muestreo no el resample no pero también existen otras formas también creando una función y esta no pero Se podrían hacer por ejemplo serie de tiempos cada cinco días también con lo que por ejemplo se está mostrando allí una
(17:53) serie de tiempo con promedio de cada cinco días no O sea se está haciendo de para todo el periodo no Pero podemos también hacer este colocar la mediano Pero hay varias funciones puede ser el promedio también no cambia mucho no Y también esa misma serie se la puede redondear para que los resultados digamos sean redondeados con un decimal no se pueden plotear varias varias series bueno como les decía hilo es una
(18:24) estación este o es una zona Con vientos bastante bajos no se puede ver acá que está alrededor de Tres metros por segundo y más bien hay algo que se está notando acá que por ejemplo a nivel de este de promedios cada cinco días como que hay una tendencia a la disminución en el tiempo no eso se puede analizar también no por por separado no entonces Acá hay una serie de tiempo tiene este inicien el primero de enero del año 2000
(18:48) y termina en el 31 de diciembre del 2000 de dos no se tienen 23 años de edad aproximadamente no entonces ya este pueden cambiar también como les digo a otra estación de pisco callao por ejemplo que es la más conocida quizás a nivel internacional es mayor si no tiene mayor intensidad no entonces así Ah y después también he colocado también este unos archivos no excedef como les digo acá en una carpeta Entonces estos archivos nexf son
(19:21) archivos digamos que muestran la información de viento o que registran la información de viento desde este a nivel mundial no con promedios diarios no Entonces estos datos son este de no son descargados de imprimir puedo colocar la ruta en Sí pero por ejemplo acá nosotros estamos viendo lo que hacemos primero es extraer este las coordenadas de referencia latitud longitud 1 las coordenadas de tiempo Bueno estoy
(19:48) visualizando uno nada más pero acá en la carpeta hay cinco archivos no se pueden este podemos hacer un ejercicio después para este ver cómo se extraen de varios archivos no Y cómo unirlos como promediarlos también no pero la idea es esa no de que este se extraigan primero las coordenadas después la variable no normalmente estas variables a veces tienen múltiples dimensiones hay que este redimensionarlas o quitarle las
(20:13) dimensiones adicionales no normalmente son información para todo el mundo entonces hay que restringir para poder ocupar menos espacio también de procesamiento se recomienda restringir a través de una área de estudio no en mi caso este va de cien grados de longitud oeste a 70 grados de latitud oeste también no y en latitud normalmente vamos de nuestro nuestro bueno Perú este tiene aproximadamente 21 grados Pero podemos
(20:42) menos 30 grados hasta 10 grados no un poco más la zona de Colombia no Y entonces si una vez que restringimos estas estas áreas entonces podemos crear una grilla para para poder este referenciar bien este la la matriz de datos no y Bueno ahí tenemos algunas algunas este referencias de cómo hacer la grilla no y después podemos utilizar ya los comandos simples no de de maplot no maplot que podrían ser este visualizar en precolor
(21:13) por ejemplo no a través de mapas de colores está trabajando bueno en este caso estoy graficando todo el mapa todo el todo el área no restringido este ninguna área porque dice la extracción aparte pero no En eso estoy graficando todo puedo poner una paleta de colores No acá estoy visualizando principalmente la intensidad de viento pero se puede hacer lo mismo con los vectores No acá en esta parte por ejemplo ya he colocado un área
(21:44) más pequeña no Y también este estoy mostrando acá como este ponerle etiquetas tanto de latitud longitud no para poder tener este tipo de gráficos no O sea para mejorar sea que existen librerías este más especializadas para poder este tener gráficos visualmente mejorados no pero digamos quería Mostrar acá con lo con lo mínimo no de las herramientas básicas que son este digamos el maplop principalmente no la librería de gráficos simples no pero sí
(22:14) sé que existen este otra librerías pero se pueden ir mejorando no los gráficos no pero la idea es de que se entienda no de que se pueden este datos espaciales no ya lo han mencionado también este a lo largo de las sesiones los diferentes compañeros se pueden colocar este líneas de costas se pueden colocar texto no por decir ya se pueden colocar este referencias a las este a la localizaciónes de las ciudades más importantes fechas en función este
(22:42) el nombre del archivo no entonces este material como les digo es un material es un primer material no introductor Y para que ustedes puedan quizás ahí este ver allí hacer algunas este alguna modificaciones o algunas alguna exploración sobre la Data de viento no así que son Data del dispersómetro ascad principalmente no y esperamos entonces en la en la próxima sesión ya hacer un poco más de estadística y serie de
(23:07) tiempo no sé Entonces si tuvieran alguna pregunta por favor este con todo con toda confianza con todo gusto y más bien las disculpas del caso por no haber este colocado esta información disponible en la carpeta pero lo van a tener en próximo momento No si este Marian no sé si tiene alguna pregunta estoy bien con el tiempo he tratado de ajustar perfecto el tiempo justo y media en mi ordenador Así que perfecto de momento no veo ninguna
(23:35) pregunta si alguien quiere aprovechar Una preguntita rápida Mira justo coche y nos pregunta sobre el PDF qué transformación utilizaron para convertir las series de tiempo en anomalías en tu PDF en las figuras de tu PDF que transformación se utilizó para convertir las series de tiempo en anomalías claro como le digo las anomalías Son son simples nada más son Este es el valor menos la climatología pero como lo digo
(24:05) la climatología es una climatología que fue calculada por separado no este en intervalos de cinco días cada cinco días nosotros calculamos eso un valor climatológico pero habíamos incluido en la información histórica de quince días antes de ese periodo que estamos analizando y quince días después no entonces ya tenemos digamos toda una matriz de de datos climatológicos no para cada para cada pintada no y al final es una resta simplemente la
(24:33) anomalía no O sea el mayor trabajo está en hacer la la función para la establecer la climatología como les digo que nosotros denominamos climatología pentadal no que va cada cinco días no así sería el valor menos la media a lo largo de X días no normalmente es algo Como le digo es eso es muy simple no el valor también sí lo vamos a en este no pero sí lo vamos a voy a hacer un ejercicio con la con la serie que tenemos allí quizás
(25:03) este para que se vea mejor sí vale sí quizás para como hay interés en ese cálculo en especial si lo puedes incluir en el en el Notebook pues perfecto si justamente uno de los proyectos el proyecto que estoy este guiando que es el proyecto seis tiene como objetivo establecer este estos umbrales no de intensificación Y debilitamiento no y valor promedio que vendría a ser la climatología no para otras variables
(25:31) aparte de viento porque la metodología se puede aplicar fácilmente a temperaturas del mar por ejemplo no O a otra variable que sea de variación rápida también no hace no O se puede aplicar un intervalo mayor también que esas siete días diez días No sé no sé Entonces eso es algo que estamos Este viendo en el proyecto seis No pues muchas gracias David y si os parece ya pasamos al tutorial de Emilio datos espaciales