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Ciencia de Datos Hidrometeorolgicos con Python

Este libro interactivo forma parte del ecosistema de Pythia Cookbooks, y est orientado a la enseanza, exploracin y divulgacin del anlisis de datos hidrometeorolgicos mediante Python.

El contenido nace a partir del taller AtmosCol 2023, pero ha sido reorganizado como un recurso didctico, abierto y reproducible que puede ser consultado y reutilizado por estudiantes, docentes, investigadores y cualquier persona interesada en los datos del clima y el ambiente.

Este libro refleja los principios de la ciencia abierta, promoviendo:

• Accesibilidad al conocimiento: todo el contenido es libre, interactivo y ejecutable en la nube o localmente.
• Reproducibilidad cientfica: los ejemplos estn basados en datos reales y pueden ser replicados paso a paso.
• Inclusin y equidad: dirigido a pblicos diversos, con nfasis en el contexto de Amrica Latina y el acceso a datos locales.
• Colaboracin abierta: el cdigo y los notebooks pueden ser adaptados, reutilizados o ampliados por la comunidad.

Objetivos

• Introducir al lector en el anlisis de datos climticos e hidrometeorolgicos usando Python
• Usar herramientas de cdigo abierto como xarray, pyart, pandas, cartopy, hvplot y ms
• Acceder a datos reales de estaciones IDEAM, radares meteorolgicos, GFS, OPENDAP y modelos CMIP
• Aplicar conceptos de ciencia abierta y reproducibilidad
• Analizar fenmenos como ENSO y visualizar escenarios de cambio climtico

Estructura del libro

El contenido est organizado en captulos temticos, cada uno representado por notebooks interactivos:

1. Fundamentos
   Introduccin al ecosistema cientfico de Python, estructuras de datos, visualizacin, y herramientas para trabajar con datos multidimensionales.

2. Aplicaciones regionales
   Casos de estudio con datos hidrometeorolgicos de Colombia: estaciones del IDEAM, radares meteorolgicos, y uso de modelos globales (GFS).

3. Fenmenos climticos
   Clculo de anomalas relacionadas con el fenmeno ENSO en el Pacfico Tropical.

4. Cambio climtico
   Visualizacin de datos de modelos climticos globales (CMIP) y reproduccin de grficas del IPCC sobre aumento de temperatura.

Pblico objetivo

• Estudiantes de pregrado o posgrado en ciencias ambientales, fsicas o computacionales
• Docentes y educadores que deseen introducir anlisis de datos climticos en sus cursos
• Investigadores interesados en reproducibilidad y ciencia abierta
• Profesionales de instituciones ambientales o meteorolgicas en Amrica Latina

Cmo ejecutar los notebooks

En Binder (recomendado)

Haz clic en el cono de Binder arriba o visita:

Ejecutar en Binder

Esto abrir una versin ejecutable del libro en la nube (Jupyter Lab).

Ejecutar este libro localmente

Si ests interesado en ejecutar este material en tu computadora, sigue el siguiente flujo de trabajo:

1. Clona el repositorio desde GitHub:

bash git clone https://github.com/ProjectPythia/AtmosCol-2023

1. Entra en la carpeta del proyecto: bash cd Atmoscol2023
2. Crea y activa tu ambiente de desarrollo usando el archivo environment.yml: bash conda env create -f environment.yml conda activate cdh-python
3. Vaya a la carpeta notebooks y comience una sesin de Jupyterlab bash cd notebooks/ jupyter lab