Procesamiento_Clima

Scripts de procesamiento y graficación de series climáticas e hidrológicas para estudios de cuenca: precipitación (PP), caudal (Q), temperaturas y ET0, a partir de datos DGA y de modelos climáticos globales (GCM, CMIP6 / CR2MET).

Estructura

Procesamiento_Clima/
├── Data/                 # Series de entrada (DGA: PP y Q diarios)
├── Resultados/           # Salidas (no versionado)
├── scr/
│   ├── procesamiento_datos_DGA.py                  # Análisis estación por estación (PP o Q)
│   └── annual_plots_cuenca_gcm.py   # Series anuales de GCMs vs referencia
└── README.md

Requisitos

pip install pandas matplotlib openpyxl

Python ≥ 3.10 (usa anotaciones modernas y tick_labels de matplotlib ≥ 3.9).

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1) scr/procesamiento_datos_DGA.py

Procesa series diarias DGA y, por cada estación seleccionada, genera:

• Promedio mensual (mes calendario)
• Serie anual (suma para PP, media para Q)
• Boxplot mensual
• Tabla de estadígrafos mensuales (n, media, σ, min, p25, mediana, p75, max)
• Excel con todas las tablas

Variables soportadas

Tipo	Mensual	Anual	Unidad	Patrones de columna / archivo
pp	suma	suma	mm	precip, pp_, pr_
q	media	media	m³/s	caudal, discharge, flow, q_
et0	suma	suma	mm	et0, eto, evapotrans
temp	media	media	°C	tmean, tmax, tmin, tas_, temp…

Uso interactivo (Spyder / consola)

Sin argumentos, el script:

1. Pregunta qué variable procesar (PP, Q, ET0, temperatura).
2. Lista los archivos compatibles encontrados en Data/ y pide elegir.
3. Lista las estaciones del archivo y pide elegir.

python scr/procesamiento_datos_DGA.py

Uso no interactivo / CLI

# Tipo y archivo explícitos
python scr/procesamiento_datos_DGA.py --tipo pp --archivo Data/pp_diarias_historico_5.txt

# Tipo + selección de estaciones
python scr/procesamiento_datos_DGA.py --tipo q --estaciones "COLLIGUAY,PICHIDANGUI"

# Carpeta alternativa de búsqueda
python scr/procesamiento_datos_DGA.py --tipo et0 --data_dir /otra/ruta

# Totalmente automatizado (primer archivo compatible, estaciones predefinidas)
python scr/procesamiento_datos_DGA.py --tipo pp --no_interactivo

Selección de estaciones: acepta números, nombres, o mezcla separada por comas.

Salida: Resultados/DGA/<ESTACION>/...

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2) scr/annual_plots_cuenca_gcm.py

Procesa múltiples CSV de GCMs (un archivo por modelo) más una serie de referencia (CR2MET / observada) y, por cada variable detectada (PP, Tmax, Tmin, Tmean, Tx, Tn, ET0), genera:

• Histórico (referencia) — raw y MA N años
• Futuro (GCMs + ensemble + peor escenario) — raw y MA N años
• Combinados histórico y futuro (raw + MA superpuestos)
• CSV en formato tidy y wide
• Resumen_Anual_Todas_Las_Variables.csv

Cada gráfico se exporta en JPG (600 DPI) y SVG.

Asignación de archivos a variables

Cada CSV se asigna a una sola variable según patrones en el nombre (pr_, pp_, tasmax, tasmin, tas_, _tx_, _tn_, _et0_). Si para una misma variable hay archivos diarios y mensuales, se descartan los mensuales (los diarios son más precisos).

La serie de referencia se detecta por nombre (hist, obs, ref, cr2met, …).

Uso

python scr/annual_plots_cuenca_gcm.py \
    --input_dir Data/Quilimari \
    --target Subcuenca_Q01

python scr/annual_plots_cuenca_gcm.py --help

Parámetros principales: --input_dir, --target (columna a extraer), --hist_max, --future_min, --dpi, --no_worst.

Salida: scr/Resultados/... (al lado del script).

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Notas

• Formato CR2MET: el script de GCMs detecta automáticamente cabeceras con #,1,2,… + $Columns = ....
• Fechas: parser flexible con inferencia dayfirst por análisis de muestra.
• La carpeta Resultados/ está en .gitignore; las salidas no se versionan.

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Autor

David Poblete — Universidad de Valparaíso 📧 david.poblete@uv.cl

Licencia

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