metR - Visualización y manejo de datos meteorológicos

Gran parte de la investigación en ciencias de la atmósfera consiste en el análisis y visualización de datos. Uno de los softwares de visualización de datos más utilizado por la comunidad meteorológica y oceanográfica es GrADS (Grid Analysis and Display System), el cual permite leer y graficar campos escalares y vectoriales con gran facilidad. Sin embargo, su lenguaje de scripting es muy limitado, carece de capacidades estadísticas nativas y no existen muchas extensiones que las implementen. R, en cambio, posee implementaciones de virtualmente cualquier tratamiento estadístico usado en ciencias de la atmósfera.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

{agromet}: un paquete en R para el análisis de datos meteorológicos

Las condiciones climáticas ejercen un efecto favorable o perjudicial sobre la producción agropecuaria. Es así que es primordial hacer un seguimiento y análisis de las distintas variables agrometeorológicas que permitan describir dichas condiciones y su efecto a largo del periodo de la producción agrícola y pecuaria. Con este enfoque se ha desarrollado un paquete en R llamado {agromet} diseñado para ser utilizado por usuarios pertenecientes al Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) pero con suficiente generalidad como para ser útil a una amplia comunidad. El presente trabajo tiene como objetivo mostrar las principales características del paquete y posibles implementaciones. El paquete {agromet} incluye una serie de funciones que pueden ser utilizadas de manera habitual para el cálculo de índices y estadísticos agrometeorológicos. Los datos meteorológicos de entrada se trabajan bajo la filosofía de datos tidy o datos ordenados, donde cada columna será una variable meteorológica y cada fila será una observación (el dato de una determinada fecha). De esta forma, las funciones del paquete son genéricas, pudiendo ser aplicadas a cualquier set de datos tabulares sin importar su origen, orden o nombre de las columnas. De todas formas, atento a los requerimientos internos del INTA, el paquete también incorpora herramientas para leer datos en un formato ascii utilizado por la institución. Dentro del paquete se considera como ejemplo de datos de entrada un archivo ascii perteneciente al Observatorio Agrometeorológico de INTA Castelar-Bs.As. Argentina.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

SISINTAR: Uin paquete para gestionar datos de perfiles de suelo de Argentina

Presentación en diapositivasEl INTA de Argentina mantiene SISINTA un sistema de información para gestionar datos de perfiles de suelo (información de campo, laboratorio y ubicación). Permite búsquedas por atributos y ubicación, así como la descarga de los datos. El paquete SISINTAR fue desarrollado para permitir el acceso, lectura y manipulación de datos de perfiles de suelo de SISINTA de forma programática, utilizando estándares en el procesamiento, visualización y representación de información de suelos y desde R.Instituto de SuelosFril: Campitelli, Elio. Universidad de Buenos Aires. Centro de investigación del Mar y la Atmósfera; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de investigación del Mar y la Atmósfera; Argentina.Fil: Corrales, Paola. Universidad de Buenos Aires. Centro de investigación del Mar y la Atmósfera; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de investigación del Mar y la Atmósfera; Argentina.Fil: Angelini, Marcos Esteban. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO); ItaliaFil: Rodriguez, Darío M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Bellini Saibene, Yanina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentin

rcmip6

<h2>New Features</h2> <ul> <li>To speed up downloads, <code>cmip_download()</code> will try to read the checksum of each file from a previously-saved file with extension <code>.chksum</code> and it will create it if it doesn't exist.</li> <li><code>cmip_download()</code> now doesn't stop after a failed download. Instead it throws a warning and continues with the next files.</li> <li><code>cmip_search()</code> now allows to search for replicas.</li> <li><code>filter_replicas()</code> will check online status of the datanodes and return a single replica per result that's online.</li> <li><code>cmip_search()</code> now turns most columns into vector columns instead of list columns.</li> <li><code>cmip_search()</code> accepts a character vector query. It will be interpreted as a list of instances.</li> <li><code>cmip_download()</code> will only write instance information if at least one file was downloaded successfully and it will include a <code>complete</code> column which records if all files assoiated with an instance were downloaded successfully.</li> <li><code>cmip_download()</code> gains a <code>year_range</code> argument to only download files corresponding to a specific range of years. A fair number of models split their data into several files by year, decade, 50 year intervals, etc.... With this argument you can download only the files that have the data you're interested in. (#7 and #8. Thanks @jcvdav)</li> <li>New <code>cmip_urls()</code> to obtain the URLs that would be downloaded by <code>cmip_download()</code>.</li> </ul> <h2>Breaking changes</h2> <ul> <li><p>Now <code>cmip_search()</code> returns a data.frame instead of a list. Therefore, the <code>as.data.frame()</code> method is deprecated. To get the same result, use <code>cmip_simplify()</code>, which just removes a lot of potentially unnecessary columns.</p> </li> <li><p>The information of downloaded files is now saved in a different format which is not compatible with previous versions. Therefore, <code>cmip_available()</code> will fail (it failed anyway due to a bug). There currently no way of migrating to the new format, but if you run your previous searches, <code>cmip_download()</code> will skip already-downloaded files and update the information. This way of storing information about available files will most likely change, since it's very inefficient for large datasets of thousands of files. Sorry for the inconvenience, but this is an experimental and under-development package!</p> </li> <li><p><code>cmip_download()</code> now uses <code>httr::RETRY()</code> to retry download. The <code>…</code> arguments that where passed to <code>download.file()</code> now are silently ignored.</p> </li> <li><p>Added a <code>NEWS.md</code> file to track changes to the package.</p> </li> </ul&gt

eliocamp/metR: metR 0.14.1

<h2>Breaking Changes</h2> <ul> <li>The <code>DivideTimeseries()</code> function is now defunct.</li> </ul> <h2>New Features</h2> <ul> <li><code>FitLm()</code> gains a new <code>intercept</code> argument that allows you to remove the intercept term that is automatically added.</li> </ul> <h2>Bug Fixes</h2> <ul> <li>Fixes error in <code>Laplacian()</code> when computing the laplacian of a single variable. (#170, Thanks @pascaloettli)</li> <li>Removes dependencies on raster and gdal packages.</li> </ul&gt

khufkens/ecmwfr: ecmwfr

Programmatic interface to the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts dataset web services (ECMWF; https://www.ecmwf.int/) and Copernicus's Climate Data Store (CDS; https://cds.climate.copernicus.eu). Allows for easy downloads of weather forecasts and climate reanalysis data in R

Assessment of zonally symmetric and asymmetric components of the Southern Annular Mode using a novel approach

The Southern Annular Mode (SAM) is the main mode of variability in the Southern Hemisphere extra-tropical circulation and it is so called because of its zonally symmetric ring-like shape. However, the SAM pattern actually contains noticeable deviations from zonal symmetry. Thus, the purpose of this study is to describe the zonally asymmetric and symmetric components of the SAM variability and their impacts. We regress monthly geopotential height fields at each level onto the asymmetric and symmetric component of the SAM to create two new indices: Asymmetric SAM (A-SAM) and Symmetric SAM (S-SAM). In the troposphere, the A-SAM is associated with a zonal wave 3 which is rotated a quarter wavelength with respect to the climatological zonal wave 3, is much stronger in the Pacific ocean, where it extends vertically to the stratosphere with an equivalent barotropic structure. On the other hand, the S-SAM is associated with negative geopotential height anomalies over Antarctica surrounded by a zonally symmetric ring of positive geopotential height anomalies. The observed relationship between the El Niño Southern Oscillation and the SAM is fully explained by the A-SAM index. The positive trend of the SAM is present only in its symmetric component. Despite this, the SAM is becoming more zonally asymmetric. The regional impacts of the SAM in temperature and precipitation are strongly affected by its asymmetric component. We show that the asymmetric component of the SAM has its own unique variability, trends and impacts, some of these signals are only evident when the two SAM components are separated.Fil: Campitelli, Elio Cumelén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; ArgentinaFil: Díaz, Leandro Baltasar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; ArgentinaFil: Vera, Carolina Susana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentin

Revisiting the zonally asymmetric extratropical circulation of the Southern Hemisphere spring using complex empirical orthogonal functions

The large-scale extratropical circulation in the Southern Hemisphere is much more zonally symmetric than that of the Northern Hemisphere, but its zonal departures, albeit highly relevant for regional impacts, have been less studied. In this study we analyse the joint variability of the zonally asymmetric springtime stratospheric and tropospheric circulation using Complex Empirical Orthogonal Functions (cEOF) to characterise planetary waves of varying amplitude and phase. The leading cEOF represents variability of a zonal wave 1 in the stratosphere that correlates slightly with the Symmetric Southern Annular Mode (S-SAM). The second cEOF (cEOF2) is an alternative representation of the Pacific-South American modes. One phase of this cEOF is also very highly correlated with the Asymmetric SAM (A-SAM) in the troposphere. Springs with an active ENSO tend to lock the cEOF2 to a specific phase, but have no consistent impact on its magnitude. Furthermore, we find indications that the location of Pacific Sea Surface Temperature anomalies affect the phase of the cEOF2. As a result, the methodology proposed in this study provides a deeper understanding of the zonally asymmetric springtime extratropical SH circulation.Fil: Campitelli, Elio Cumelén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; ArgentinaFil: Díaz, Leandro Baltasar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; ArgentinaFil: Vera, Carolina Susana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentin

MetaDocencia: Teaching Statistics And Data Science Online

Teaching and learning are activities that require specific skills. People with training in Science, Technology, Engineering and Mathematics who teach statistics and related disciplines often lack adequate pedagogical training during their training. This situation worsened due to the COVID-19 pandemic, especially among teachers from less favored countries. MetaDocencia is an interdisciplinary teaching community that seeks to support Spanish-speaking teachers by promoting concrete, evidence-based, student-centered teaching methods. In 26 months we developed five courses with open licenses and gave 81 free editions of these courses reaching 1,163 teachers from 30 countries. People who passed through our courses express high satisfaction (Net Promoter Score > 80%) and find them practical, useful and novel (97% indicated they learned something new). Enseñar y aprender son actividades que requieren habilidades específicas. Las personas con formación en Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas que enseñan estadística y disciplinas relacionadas suelen carecer del entrenamiento pedagógico adecuado durante su formación. Esta situación se agravó debido a la pandemia de COVID-19, en especial entre docentes de países menos favorecidos. MetaDocencia es una comunidad de enseñanza interdisciplinaria que busca apoyar a docentes hispanohablantes mediante el fomento de métodos educativos concretos, basados en evidencia y centrados en sus estudiantes. En 26 meses desarrollamos cinco cursos con licencias abiertas y dictamos 81 ediciones gratuitas de estos cursos alcanzando a 1.163 docentes de 30 países. Las personas que pasaron por nuestros cursos manifiestan alta satisfacción (Net Promoter Score > 80%) y los encuentran prácticos, útiles y novedosos (97% indicó que aprendieron algo nuevo)