Bioclim es un sistema de análisis y predicción bioclimático que puede ser utilizado para estratificar un área sobre una base climática antes de la prospección y también para predecir distribuciones de variables individuales tales como especies o tipos de vegetación.
BIOCLIM, conceptualmente fue desarrollado por Henry Nix. La primera implementación disponible para publicidad de Bioclim surgió de un proyecto colaborativo entre el Estudio de Recursos Biológicos de Australia y el Grupo de Nix en la División de Agua y Recursos Terrestres de CSIRO. El sistema, ahora BIOCLIM versión 2.0, se mantiene en la red de computación nacional de PAXUS COMNET.
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Lista de Materiales para construir tu propio Drone Geodésico por menos de 190 USD Dólares
En una comparación con imágenes satelitales, los drones tienen dos ventajas imporantes: generan imágenes de mejor resolución y no están afectados por nubosidad. Existe un paradigma que los drones son caros, y puede ser cierto si compras drones comerciales que utilizan procesamiento para el tratamiento de fotos; pero existe una alternativa de utilizar drones para la generación de ortofotos y modelos digitales de elevación mediante hardware y software libre.
7 Maestrías en Modelamiento de Hidrosistemas que te pueden interesar
El análisis de los recursos hídricos es fundamental para cualquier tipo de proyecto relacionado con su uso y las herramientas necesarias para su correcto análisis requieren muchas veces de conocimientos avanzados para su correcta simulación e interpretación, por lo que se mencionan algunas maestrías relacionadas al recursos hídrico que puedan ser de interés.
Tutorial de Introducción a la Plataforma de Manejo de Software DOCKER - Software Libre
Docker es una plataforma de manejo de software que permite utilizar códigos específicos en cualquier plataforma ya sea Mac, Linux o Windows. Con Docker se resuelven las complicaciones de tener requerimientos específicos de la computadora para correr un código. Este tutorial muestra el funcionamiento de Docker a través de un caso práctico de instalación de Ubuntu dentro de Docker y la instalación de Python dentro del contenedor de Ubuntu.
Introducción al Controlador de Vuelo de Drones PIXHAWK - Hardware libre
Pixhawk es un proyecto independiente de hardware libre realizado con el objetivo de proveer un autopiloto para las comunidades académicas, de entretenimiento e industriales a bajo costo, gran performance y alta disponibilidad. Este controlador provee la parte de hardware para el proyecto de la Linux Foundation: DroneCode.
El autopiloto tiene algoritmos para altitud y posición y provee algoritmos de guía, navegación y control para distintos tipos de drones multirotor, de ala fija e incluso rovers. El hardware de Pixhawk tiene su software llamado Dronecode que lo controla y conecta con distintos sensores, extensiones de telemetría y otros accesorios periféricos.
Modelamiento 3D del Flujo de Avalanchas / Aluviones con OpenFOAM - Software Libre
Para analizar la ocurrencia y desarrollo de deslizamientos se puede utilizar softwares de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD en sus siglas en inglés) de código libre como OpenFOAM. Con estas simulaciones se puede ver no solo el desarrollo de la avalancha / aluvión, sino saber parámetros relevantes como la velocidad del flujo y la efectividad de las medidas de remediación como mallas o presas de contención.
Aspectos claves al seleccionar una Maestría o Estudio de Postgrado en Ecohidrología
Hablando con algunos amigos interesados en aspectos profundos de la evaluación de impacto me preguntaron acerca de la ecohidrología y oportunidades de poderse actualizar en esa área. Como modelador numérico de aguas subterráneas comprendo la necesidad de evaluar los aspectos relevantes que ocurren en la cobertura de suelo y la zona de raíces, claro que este fue un concepto adquirido en la práctica ya que no fue academicamente capacitado en ello. Escribo este artículo para ayudar a las personas a evaluar un programa de maestría, doctorado o estudios de postgrado en ecohidrología en base de mi perspectiva de la compresión conjunta de los procesos de vegetación y el ciclo hídrico.
Modelamiento de Erosión de Suelos con Landlab en Python - Software Libre
La erosión de suelos es el desplazamiento de las capas superiores de suelo por procesos relacionados con el agua o el viento. La erosión de suelo puede ocurrir de manera muy lenta en la superficie, sin embargo la alteración del suelo por la actividad humana puede aumentar la tasas de erosión de 10 a 40 veces. La evaluación de la erosión de los suelos es importante para la estimación del impacto de las actividades humanas y la planificación de medidas de remediación y/o contención de la erosión.
Este artículo introduce el entorno de Landlab desarrollado en Python así como un ejemplo práctico de modelamiento de erosión de suelos en un talud en el tiempo.
Atlas Online de Clasificación de Cuerpos de Agua para Perú
Para la aplicación de los Estándares de Calidad Ambiental (ECA) se requiere identificar el tipo de cuerpo de agua. Esta clasificación se puede hacer mediante un estudio del sitio, pero para términos legales se tiene que usar la clasificación determinada por la Autoridad Nacional del Agua (ANA) publicada en la R.J. 202-2010.
Queremos aportar a la interpretación de la clasificación de los cuerpos del agua mediante un mapa online interactivo. El mapa online a continuación muestra las diferentes clases de ríos junto con la información de cada río al hacer click sobre él.
Modelamiento de Contaminación del Aire por Efluentes Atmosféricos (Chimeneas) con OpenFOAM
La preservación de la calidad del aire requiere la caracterización y evaluación del impacto de las fuentes puntuales emisoras de contaminantes y su interacción con las corrientes de viento, condiciones climáticas y geometría de la zona. Herramientas actuales de evaluación como AERMOD solo ofrecen evaluaciones en 2D con dispersión gausiana, mientras que la naturaleza de la dispersión del contaminante en el aire es netamente un fenómeno en 3D con componentes termodinámicas e interacciones con la geometría del terreno.
OpenFOAM es un software de código libre para la realización de simulación de fluidos (como aire o agua) que permite la incorporación de diversas condiciones de flujo en un modelamiento 3D en el tiempo. El software se complementa con herramientas libres como Salome Platform para el procesamiento de geometrías y paraView en la visualización de resultados. El código OpenFOAM usa solucionadores de Volumen de Fluido (VoF) que permite representar en mayor detalle la naturaleza del fenómeno de dispersión de contaminantes en la atmósfera.
Tutorial de Implementación de un Sensor de Humedad en una Raspberry Pi 3 - Script Python
El DHT22 es un sensor digital que nos ayuda a evaluar tanto la humedad relativa como la temperatura del ambiente circundante. Es un sensor de bajo costo y es más preciso que su versión anterior el DHT22, responde correctamente a amplios rangos de temperatura (-40 a 80 °C) y puede ser usado como herramienta de monitoreo en industrias, invernaderos, hogares, etc.
El presente tutorial les mostrará la conexión del sensor a la Raspberry Pi 3 Modelo B y puesta en marcha.
Tutorial del Instalación y Puesta en Marcha de un Sensor de Polvo en Arduino
El GP2Y1010AU0F es un sensor óptico de calidad de aire diseñado para medir la densidad de partículas. Es capaz de medir la luz reflectada del polvo en el aire, siendo eficaz para detectar partículas finas como el humo de cigarrillo, también es usado comúnmente en sistema purificadores de aire, tiene bajo consumo energético (20 mA máximo, promedio 11 mA) y la salida del sensor es analógica que proporcional a la medida de densidad de polvo.
En este tutorial se observará la conexión del sensor GP2Y1010AU0F a través de Arduino y su puesta en marcha.
Tutorial de Instalación de OpenFOAM para Windows (instalación sencilla)
OpenFOAM es un software libre para la simulación de dinámica de fluidos computacional (CFD) desarrollado por la OpenFOAM Fundation y distribuida bajo licencia de público general GNU. OpenFOAM tiene una serie extensa de herramientas para la simulación de fluidos que son muy empleadas tanto en las área de ingeniería como de la investigación científica. Este tutorial muestra el procedimiento para la instalación de OpenFOAM for Windows, que es un software sencillo de instalar y con menor complejidad para simular en OpenFOAM.
Tutorial de Instalación de OpenFOAM en Windows con Docker
OpenFOAM es un software libre para la simulación de dinámica de fluidos computacional (CFD) desarrollado por la OpenFOAM Fundation y distribuida bajo licencia de público general GNU. OpenFOAM tiene una serie extensa de herramientas para la simulación de fluidos que son muy empleadas tanto en las área de ingeniería como de la investigación científica. Este tutorial muestra la instalación de OpenFOAM en Windows a través de Docker.
8 sensores ambientales para Raspberry Pi que puedes comprar por Ebay
En los últimos años la tecnología ambiental ha mejorado mucho y se ha hecho muy accesible a los consumidores finales . Existen una serie de sensores ambientales de bajo costo que pueden ser conectados a microprocesadores de bajo costo como la Raspberry Pi que tiene la capacidad de poner los datos medidos de manera "online" y de registrar por gran intervalo de tiempo.
Debido a la baja inversión de capital se pueden llegar a nuevas fronteras en la evaluación del medio ambiente como:
Descarga 7 Artículos Científicos de Aplicación de OpenFOAM en Ingeniería Hidráulica
OpenFOAM es un software de código libre destinado principalmente al modelamiento computacional de la mecánica de fluidos, el cual trabaja en Linux y utiliza el lenguaje C++. Contiene además una amplia cantidad de aplicaciones y solucionadores con gran utilidad para la simulación de diversos fenómenos y problemas de ingeniería. Es compatible con otros softwares y posee métodos de discretización adheridos.
Este programa tiene gran versatilidad para poder simular diferentes escenarios. En esta oportunidad presentaremos los mejores artículos científicos para aprender acerca de las capacidades de OpenFOAM en el campo de la ingeniería costera.
Cómo hacer un Estudio de Impacto Ambiental (EIA) con solo Software Libre?
El estudio del medio ambiente, la compresión de los procesos del ciclo hídrico / atmosférico y la interacción con los ecosistemas acuáticos y terrestres necesitan de herramientas avanzadas de análisis. Se tiene que comprender como esta funcionando el medio ambiente y cual sería el impacto de nuestras acciones en escenarios futuros. Esto va más allá de un enfoque reglamentario a una constante búsqueda y evolución de códigos y modelos, donde los software libres tienen marcadas ventajas.
Este artículo muestra los principales softwares libres utilizados para realizar distintas partes de un EIA. También se discute acerca de los paradigmas para la implementación masiva del software libre en los estudios de impacto ambiental (EIA).
6 Claves para introducir Software Libre en Recursos Hídricos en Empresas y Org. Públicas
El mundo cambia y el software cambia. Desde los esquemas noventeros del software con licencia, la predominancia de Windows, pasamos a una época de software libre de alto rendimiento, la aplicación de plataformas web y el internet de las cosas. El software libre se ha fortalecido por la presencia de grandes proyectos con un ecosistema de desarrolladores, evaluadores y distribuidores.
Sin embargo, en el día a día profesional poco ha cambiado. Los procesos y herramientas que se utilizaron hace más de 5 años probablemente se sigan utilizando. Los profesionales no quieren salir de su "zona de confort" y las empresas y organizaciones públicas siguen gastando dinero en nuevas licencias y renovaciones.
Tutorial para realizar una Rosa de Vientos con Python
Python es un lenguaje de programación avanzado, pero también es una herramienta práctica para el procesamiento común de datos. Existen una serie de paquetes de Python aplicados en la generación de gráficos, análisis de datos, interfaces web, entre otros. Este tutorial muestra los pasos principales para la generación de una Rosa de Viento usando el paquete Windrose dentro del entorno Jupyter Notebook.
Cómo rellenar Datos Faltantes de Precipitación con Redes Neuronales en Python
Tutorial rápido para llenar los datos faltantes de precipitación con redes neuronales utilizando la biblioteca Scikit Neural Network en Python .
Este tutorial contiene :
- Importación de datos de precipitación para Pandas
- Creación de una Dataframe única en Pandas
