FelipeSBarros/Polucion_Misiones

Polución en Misiones, Argentina

1. Ambiente de trabajo
2. Configuración acceso
   1. Creación de usuário en Atmospheric Data Store (ADS).
   2. llave de acceso.
   3. Instalación cdsapi
3. usando cdsapi
4. Organización de los datos descargados

Acceso datos publicos

Creando ambiente de trabajo

#mkdir Polucion_Misiones
#cd Polucion_Misiones
#git init
#touch README.md
git clone git@github.com:FelipeSBarros/Polucion_Misiones.git
cd Polucion_Misiones
poetry install

Configuración de acceso

1. Crear un archivo .cdsapirc y añadir los datos de acceso a ele:
2. Más informaciones

touch ~/.cdsapirc
# colocar infos de chave no arquivo

Instalación cdsapi

pip install --upgrade pip
pip install cdsapi 
pip install python-dateutil

Usando cdsapi

Exemplo de requisição usando o cdsapi:

import cdsapi

c = cdsapi.Client()

c.retrieve(
    'cams-global-atmospheric-composition-forecasts',
    {
        'type': 'forecast',
        'format': 'netcdf_zip',
        'variable': 'particulate_matter_2.5um',
        'date': '2023-05-01/2023-05-02',
        'time': [
            '00:00', '12:00',
        ],
        'leadtime_hour': [
            '0', '12', '6',
        ],
    },
    'download.netcdf_zip')

Script python usado

Organización de los dados descargados

• unzip; Script de organização dos dados

Conversão em objeto R

• Consolidación de los datos netCDF en rds mensual;
• Consolidación de los datos netCDF en rds mensual con valor medio diário de pm<2.5;
• Extracción de los calores de pm>2.5 medios diários por município;

Processo desenvolvido em R