Análisis Exploratorio de Datos Meteorológicos con Google Earth Engine

Una tormenta del litoral argentino, mirada desde siete satélites distintos.

Este curso no usa ejemplos de juguete. Vas a trabajar sobre un evento

convectivo real, elegido por criterio objetivo en el primer módulo, y lo vas

a seguir de principio a fin: desde el geoestacionario que lo vio formarse

hasta el boletín en PDF que lo documenta.

Todo en Python, sobre Google Earth Engine y Google Colab. Sin instalar nada

en tu máquina y sin pagar una sola API.

QUÉ VAS A APRENDER

- Construir tus propias librerías de datos y de cartografía, reutilizables en

  cualquier proyecto posterior.

- Producir cartas meteorológicas con estándar profesional: metadato

  obligatorio, proyección correcta y validación automática.

- Trabajar con siete fuentes satelitales y de modelo, todas públicas y

  gratuitas.

- Verificar el dato antes de usarlo: bandas, unidades y proyecciones nunca se

  asumen, se comprueban.

- Interpretar y reportar resultados con honestidad, incluso cuando dan

  negativo.

- Empaquetar todo en un producto entregable y reproducible.

LAS SIETE FUENTES DE DATOS

- GOES-19 — el satélite geoestacionario: ver la tormenta formarse minuto a

  minuto y animarla.

- MODIS y VIIRS — los satélites polares: medir la temperatura de superficie

  que dejó el evento.

- GFS — el modelo global de pronóstico: temperatura y precipitación

  pronosticadas, con la trampa de la acumulación que casi todos cometen.

- ERA5-Land — el reanálisis: ubicar el evento en cuarenta años de clima y

  responder si fue mucho o poco.

- Sentinel-5P TROPOMI — la calidad del aire: NO₂, ozono, monóxido de carbono

  y el índice de aerosol que detecta el humo.

- FIRMS — los focos de calor: cruzar el humo satelital con los incendios que

  podrían haberlo causado.

- CHIRPS — cuarenta y cinco años de precipitación diaria: acumulados,

  anomalías respecto de la normal 1991-2020 e índice SPI de sequía.

LOS NUEVE MÓDULOS

0. Entorno de trabajo y librerías propias

1. Fundamentos: elegir el evento del curso por criterio objetivo

2. GOES-19: el satélite geoestacionario

3. MODIS y VIIRS: los satélites polares

4. GFS: pronóstico numérico operativo

5. ERA5-Land: el contexto climático

6. Sentinel-5P: la calidad del aire desde el espacio

7. CHIRPS: precipitación, anomalías y sequía

8. El boletín: empaquetar todo en un producto

QUÉ TE LLEVÁS

- 9 notebooks de Colab ejecutados y guardados en tu Drive.

- 2 librerías Python propias y reutilizables.

- Unas 25 cartas meteorológicas en PNG a 300 dpi, con sus GeoTIFF.

- Series temporales en CSV y una animación del evento.

- Un boletín integrador en PDF que se regenera cambiando una sola fecha.

PARA QUIÉN ES

Para técnicos y profesionales del ámbito geoespacial que ya manejan SIG y

quieren dar el salto a la programación aplicada a datos meteorológicos. Se

pide Python básico: saber qué es una variable, una función y un bucle. No

hace falta experiencia previa en meteorología ni en Earth Engine.

LO QUE HACE DISTINTO A ESTE CURSO

Cualquier tutorial te enseña a hacer un mapa. Acá vas a aprender lo que no

está en ningún tutorial: qué hacer cuando la banda que todos usan no existe

en el catálogo, cómo darte cuenta de que una métrica está midiendo algo

distinto de lo que creías, y por qué un resultado negativo bien fundado vale

más que uno forzado.

Cada módulo incluye al menos un error real, con su síntoma, su diagnóstico y

su corrección. Porque el criterio profesional se construye ahí, no en el

código que sale bien a la primera.

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