Ciencia de Datos Hidrometeorológicos con Python¶

Este libro interactivo forma parte del ecosistema de Pythia Cookbooks, y está orientado a la enseñanza, exploración y divulgación del análisis de datos hidrometeorológicos mediante Python.

El contenido nace a partir del taller AtmosCol 2023, pero ha sido reorganizado como un recurso didáctico, 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 científica: los ejemplos están basados en datos reales y pueden ser replicados paso a paso.
• 🤝 Inclusión y equidad: dirigido a públicos diversos, con énfasis en el contexto de América Latina y el acceso a datos locales.
• 🌐 Colaboración abierta: el código y los notebooks pueden ser adaptados, reutilizados o ampliados por la comunidad.

🎯 Objetivos¶

• Introducir al lector en el análisis de datos climáticos e hidrometeorológicos usando Python
• Usar herramientas de código abierto como xarray, pyart, pandas, cartopy, hvplot y más
• Acceder a datos reales de estaciones IDEAM, radares meteorológicos, GFS, OPENDAP y modelos CMIP
• Aplicar conceptos de ciencia abierta y reproducibilidad
• Analizar fenómenos como ENSO y visualizar escenarios de cambio climático

📚 Estructura del libro¶

El contenido está organizado en capítulos temáticos, cada uno representado por notebooks interactivos:

1. Fundamentos
   Introducción al ecosistema científico de Python, estructuras de datos, visualización, y herramientas para trabajar con datos multidimensionales.

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

3. Fenómenos climáticos
   Cálculo de anomalías relacionadas con el fenómeno ENSO en el Pacífico Tropical.

4. Cambio climático
   Visualización de datos de modelos climáticos globales (CMIP) y reproducción de gráficas del IPCC sobre aumento de temperatura.

🧑‍🏫 Público objetivo¶

• Estudiantes de pregrado o posgrado en ciencias ambientales, físicas o computacionales
• Docentes y educadores que deseen introducir análisis de datos climáticos en sus cursos
• Investigadores interesados en reproducibilidad y ciencia abierta
• Profesionales de instituciones ambientales o meteorológicas en América Latina

🚀 Cómo ejecutar los notebooks¶

🔗 En Binder (recomendado)¶

Haz clic en el ícono de Binder arriba o visita:

👉 Ejecutar en Binder

Esto abrirá una versión ejecutable del libro en la nube (Jupyter Lab).

🖥️ Ejecutar este libro localmente¶

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

1. Clona el repositorio desde GitHub:

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

2. Entra en la carpeta del proyecto:

   cd Atmoscol2023

3. Crea y activa tu ambiente de desarrollo usando el archivo environment.yml:

   conda env create -f environment.yml
   conda activate cdh-python

4. Vaya a la carpeta notebooks y comience una sesión de Jupyterlab

   cd notebooks/
   jupyter lab