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Climateplots

Climateplots es un script que permite visualizar y procesar diversos índices de anomalías de temperatura. Requiere Python y la librería SciPy. La versión más reciente es climateplots-0.1.py.

Ejemplo de uso:

$ python climateplots.py -r gistemp -k gistemp-ma:30 -b gistemp-since:1970-trend

que muestra el índice GISTEMP en rojo, lo suaviza con una media móvil de 30 meses en negro y calcula en azul una recta de ajuste para el periodo desde 1970. El resultado es:

Ejemplo de gráfica con climateplots

Ejemplo de gráfica con climateplots

Características

Índices de temperatura

climateplots puede obtener y utilizar (de momento) 3 índices de temperatura, de los que dos se llegan (con mayor incertidumbre) hasta el siglo XIX: el índice GISTEMP (“gistemp”), elaborado por el GISS de la NASA; el HadCRUT3v (“hadcrut3”), elaborado por el centro Hadley de la Oficina Meteorológica británica y la CRU de la Universidad de East Anglia. Por último, el MSU (“rss_msu”) es un índice basado en las mediciones de los satélites de la NOAA, elaborado por RSS y que sólo alcanza las últimas décadas.

Funciones de procesamiento

  • Media móvil: la media móvil sustituye cada valor por su media con los n meses adyacentes, suavizando de esta manera la gráfica al reducir el ruido a corto plazo. Su sintaxis es -ma:n-, donde n es el número de meses con el que se calculará la media.
  • Media móvil ponderada triangular: similar a la anterior, pero da más peso a los años más cercanos que a los más lejanos, de modo que suaviza más el resultado. Su sintaxis es -wma:n-, donde n es el número de meses con el que se calculará la media.
  • Desplazar la gráfica: mediante las funciones up y down podemos desplazar hacia arriba o hacia abajo la gráfica (sintaxis: -up:n- y -down:n- ). Esto es especialmente útil si queremos comparar diferentes índices, puesto que las anomalías están calculadas respecto a diferente periodos base. Hay una diferencia aproximada de 0.15ºC entre el MSU y el HadCRUT3v, y de 0.24ºC entre el MSU y el GISTEMP.
  • Amplificar o reducir la gráfica: es posible, con la función -amp:f- donde f es el factor por el que queremos multiplicar la serie.
  • Recortar la gráfica: con las funciones -since:fecha- y -to:fecha- podemos escoger el periodo que queremos analizar.
  • Calcular una tendencia lineal: para ello, podemos utilizar -trend-. No olvides recortar la gráfica previamente para seleccionar el periodo en el que quieres hallar la tendencia, y recuerda que la tendencia tiene mucha incertidumbre cuando seleccionas pocos datos.
  • Filtro Hodrick-Prescott: es una herramienta estadística que se suele emplear en macroeconomía, y que permite descomponer la serie en un componente tendencial y otro componente residual o cíclico. Requiere especificar un parámetro λ (por defecto, 1600), que reduce la sensibilidad de la tendencia a las variaciones a corto plazo conforme aumenta. Su sintaxis es -hpfilter- (por defecto) o -hpfilter:λ-

3 comentarios

  1. […] He elaborado un script con Python + SciPy para visualizar índices de anomalías de temperatura y extraer tendencias. Todavía no está completo (pretendo añadir más índices y características) o documentado del todo (hay características sin describir) y los errores no son muy expresivos, pero todo lo que he probado funciona. Descripción y uso, en la página: climateplots. […]


  2. Por si te interesa, en http://climexp.knmi.nl/ se pueden obtener los resultados de los modelos climáticos ahí, por si quieres incluirlos en tu script, para comparar medidas con predicciones.


    • Interesante, le echaré un vistazo. Tengo la versión 0.2 a medias (de hecho, la que enlacé en un comentario de menéame) con bastantes más cosas, en cuanto acabe los exámenes me pongo a terminarla.



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