ANÁLISIS DE DATOS METEOROLÓGICOS HISTÓRICOS CON PYTHON (GRATIS)
Ruta B (Meteo/Agro)
¿De qué se trata?
En este curso/taller vas a aprender a extraer, procesar y visualizar datos meteorológicos históricos usando Python y Google Earth Engine (GEE), trabajando con fuentes confiables como ERA5. El objetivo es que puedas convertir datos climáticos en gráficos claros y análisis útiles (tendencias, extremos y eventos).
Qué vas a aprender
• Configurar el entorno de trabajo para análisis meteorológico.
• Extraer datos históricos desde GEE (ERA5) por punto/área y período.
• Trabajar con series temporales en pandas (fechas, unidades, limpieza).
• Calcular métricas por año y por mes (promedios, acumulados y extremos).
• Analizar eventos como días de heladas (identificación y conteo).
• Graficar resultados de forma clara con matplotlib (y estilo moderno con seaborn).
Contenido (temario)
Lección 1 — Instalación de bibliotecas necesarias
• requests, pandas, matplotlib
Lección 2 — Script met1.py (GEE + ERA5)
• Inicialización de Earth Engine
• Definición de área/punto y período
• Extracción de Tmin/Tmax/precipitación
• Análisis y gráficos de heladas
• Gráficos y verificación de datos disponibles
Lección 3 — Script met2.py (API externa + Python)
• Solicitud HTTP a una API meteorológica
• DataFrame, manejo de datos faltantes
• Promedios y acumulados anuales
• Gráficos: Tmax, Tmin, precipitación, días de heladas
Lección 4 — Script met3.py (integración ERA5 + API)
• Comparación/concatenación de datos
• Métricas anuales y visualizaciones integradas
Lección 5 — Script met4.py (mensual)
• Promedios mensuales (temperaturas)
• Acumulados mensuales (precipitación)
• Gráficos por mes y por año
Qué incluye
• PDF guía paso a paso
• Scripts completos listos para ejecutar: met1.py, met2.py, met3.py, met4.py
Requisitos
• Python (recomendado 3.10+)
• Internet
• Cuenta habilitada de Google Earth Engine (para las lecciones con ERA5 en GEE)
• Instalación rápida:
pip install requests pandas matplotlib seaborn
¿Para quién es?
Para estudiantes y profesionales de GIS, agro, ambiente, clima y emergencias que quieran analizar datos meteorológicos históricos con herramientas reales de trabajo.
Cómo verificar que te dio bien
• Se generan gráficos coherentes de Tmax/Tmin/precipitación y días de heladas.
• Los acumulados anuales/mensuales no presentan valores nulos “raros”.
• Los días de heladas tienen sentido según tu zona/estación del año.
