Los datos de temperatura necesitan evaluarse con herramientas que puedan procesar miles de registros con capacidades para hacer gráficos, regresiones y estadísticas. El presente tutorial cubre un ejemplo aplicado al análisis de datos de temperatura con Python, Pandas y librerías relacionadas. El caso de estudio corresponde a la estación meteorológica de Central Park, NY US con datos disponibles de precipitación, nieve y temperatura durante un período de 150 años. El código Python desarrollado para el webinar nos permite la exploración de datos de forma integral, obtención de métricas y diagnostico de parámetros meteorológicos respecto al cambio climático.
Tutorial
Datos de entrada
Puede descargar los datos de entrada desde este link.

FloPy es la librerìa de Python que construye y ejecuta modelos MODFLOW; esta librería se ha mejorado para proporcionar un soporte completo de MODFLOW 6 y la mayor parte de su desarrollo está relacionado con la funcionalidad de MODFLOW 6, herramientas para usar datos espaciales vectoriales, rasters y funcionalidades comunes de ploteo y exportación.
Python es un lenguaje de programación sencillo y potente; su simplicidad es notable en comparación con otros lenguajes de programación y su potencia se basa en la cantidad de herramientas disponibles para las diferentes áreas de estudio.
Hemos desarrollado un programa completo en modelamiento de aguas subterráneas con MODFLOW y FloPy que abarca desde los temas esenciales en Python hasta casos aplicados de modelamiento regional e intrusión marina. El programa está diseñado para brindarle al estudiante un enfoque metodológico para aprender FloPy basado en una serie de ejemplos aplicados junto con las opiniones/experiencias del profesor y la revisión del software.