Ya está disponible la 2ª Circular del XVI Congreso de la Asociación Española de Teledetección, que se celebrará en Sevilla del 21 al 23 de octubre de este año.
Aún quedan unos días hasta la fecha límite para el envío de resúmenes!
miércoles, 28 de enero de 2015
domingo, 10 de agosto de 2014
Ejemplo de Localización Optima de Supermercado Usando GIS
Buenas a tod@s (por lo visto y para mi sorpresa aún hay gente que sigue viendo el blog).
Después de ya varios años me decido a volver a subir una entrada nueva (que por desgracia poco tiene que ver con Doñana), lo hago más que nada por motivos de comodidad, ya que mi propósito es sobre todo mostrar a un amigo uno de los muchos usos que tienen los Sistemas de Información Geográfica.
Y la verdad, más cómodo que tener que desplazarse con el ordenador es usar internet para subirlo, y bueno, como de momento no tengo página web, pues voy a tirar del blog para ello. Otro motivo para subirlo por aquí es que quizás haya alguien out there a quien pueda serle útil lo que voy a poner aquí.
La idea es muy simple, se trata de ver cual sería la localización idónea para un nuevo supermercado en la ciudad de Huelva, algo que es extrapolable a la instalación de cualquier otro tipo de actividad, ya que como se verá solo es cuestión de añadir o quitar parámetros.
Para ello vamos a usar ArcGIS (en su versión de evaluación 10.2.2) y para la localización de los supers en el mapa usaremos la librería de Python pygeocoder, la cual no había usado hasta ahora y la verdad es que me ha gustado mucho por su simplicidad (ya había usado el modulo de Geocoding de ArcGIS, pero me ha resultado más rápido y sencillo usar esta librería). Podéis ver más información al respecto de pygeocoder aquí.
En nuestro caso lo primero que hemos hecho ha sido descargar el catastro de la ciudad de Huelva (al fin y al cabo la idea última es tener una serie de ubicaciones óptimas, y esas ubicaciones obviamente tendrán su referencia catastral. Para la localización de los supermercados existentes hemos visitado las páginas webs de las principales cadenas de supermercados, y hemos buscado las direcciones de sus tiendas en Huelva. Por desgracia hay que decir que la inmensa mayoría (por no decir directamente todas), de estas webs están muy desactualizadas en cuanto a la ubicación de sus tiendas. Al ser de Huelva he podido corregir los errores que he visto, pero seguramente se me hayan pasado otros por alto. En todo caso, como el propósito no es más que ilustrativo, tampoco es una cuestión muy importante.
Bien, pues una vez que tenemos las direcciones de los supermercados solo tenemos que usar pygeocoder para obtener las coordenadas. Copiando el ejemplo que viene en la web antes indicada vemos como funciona pygeocoder:
Como en nuestro caso tenemos varias coordenadas lo mejor es ponerlo en una lista, de hecho, la solución ha sido hacer una lista para cada supermercado, a la hora de ejecutarla es similar al ejemplo de arriba, simplemente se trata de recorrer la lista con un bucle for y pasar el argumento del bucle como dirección. Otra solución hubiera sido hacer un diccionario en el que las claves fueran los nombres de los supermercados y los valores las listas con las direcciones, luego tan solo habría que recorrer las dict.values().
Quedaría así:
El poner la dirección y la cadena de supermercado de la que se trata, junto con las coordenadas se debe a que una vez que tenemos las coordenadas, vamos a crear un archivo de texto que abriremos con excel, como sabemos, el poner un separador como por ejemplo una coma entre los distintos campos hará más fácil la importación.
De este modos, una vez que tenemos el archivo de excel con las coordenadas de los supermercados ya solo nos queda ir a ArcGIS, abrir la tabla y crear los puntos con Display XY Data. Una vez hecho esto tendremos algo similar a esto:
Después de ya varios años me decido a volver a subir una entrada nueva (que por desgracia poco tiene que ver con Doñana), lo hago más que nada por motivos de comodidad, ya que mi propósito es sobre todo mostrar a un amigo uno de los muchos usos que tienen los Sistemas de Información Geográfica.
Y la verdad, más cómodo que tener que desplazarse con el ordenador es usar internet para subirlo, y bueno, como de momento no tengo página web, pues voy a tirar del blog para ello. Otro motivo para subirlo por aquí es que quizás haya alguien out there a quien pueda serle útil lo que voy a poner aquí.
La idea es muy simple, se trata de ver cual sería la localización idónea para un nuevo supermercado en la ciudad de Huelva, algo que es extrapolable a la instalación de cualquier otro tipo de actividad, ya que como se verá solo es cuestión de añadir o quitar parámetros.
Para ello vamos a usar ArcGIS (en su versión de evaluación 10.2.2) y para la localización de los supers en el mapa usaremos la librería de Python pygeocoder, la cual no había usado hasta ahora y la verdad es que me ha gustado mucho por su simplicidad (ya había usado el modulo de Geocoding de ArcGIS, pero me ha resultado más rápido y sencillo usar esta librería). Podéis ver más información al respecto de pygeocoder aquí.
En nuestro caso lo primero que hemos hecho ha sido descargar el catastro de la ciudad de Huelva (al fin y al cabo la idea última es tener una serie de ubicaciones óptimas, y esas ubicaciones obviamente tendrán su referencia catastral. Para la localización de los supermercados existentes hemos visitado las páginas webs de las principales cadenas de supermercados, y hemos buscado las direcciones de sus tiendas en Huelva. Por desgracia hay que decir que la inmensa mayoría (por no decir directamente todas), de estas webs están muy desactualizadas en cuanto a la ubicación de sus tiendas. Al ser de Huelva he podido corregir los errores que he visto, pero seguramente se me hayan pasado otros por alto. En todo caso, como el propósito no es más que ilustrativo, tampoco es una cuestión muy importante.
Bien, pues una vez que tenemos las direcciones de los supermercados solo tenemos que usar pygeocoder para obtener las coordenadas. Copiando el ejemplo que viene en la web antes indicada vemos como funciona pygeocoder:
Geocoding
from pygeocoder import Geocoder
results = Geocoder.geocode("Tian'anmen, Beijing")
print(results[0].coordinates)
>>> (39.908715, 116.397389)
Como en nuestro caso tenemos varias coordenadas lo mejor es ponerlo en una lista, de hecho, la solución ha sido hacer una lista para cada supermercado, a la hora de ejecutarla es similar al ejemplo de arriba, simplemente se trata de recorrer la lista con un bucle for y pasar el argumento del bucle como dirección. Otra solución hubiera sido hacer un diccionario en el que las claves fueran los nombres de los supermercados y los valores las listas con las direcciones, luego tan solo habría que recorrer las dict.values().
Quedaría así:
from pygeocoder import Geocoder
Mercadona = ["Av Molino De La Vega S/N", "Avda. Adoratrices , 12", "Avda.De Las Flores C/ Dr Juan Nicolas M.", "Avda De Andalucia S/N, Huelva", "Avda. Del Nuevo Colombino S/N"]
Mas = ["calle puerto numero 20, huelva", "calle san sebastian numero 4, huelva", "calle ruiz de alda numero 3, huelva", "calle jose fariñas numero 57, huelva"]
Dia = ["Calle Parque Comercial, Puerta del Odiel, 21002, Huelva", "Cl. Puerto numero 6, 21001 Huelva", "Avenida Italia 4, 21001 Huelva", "Avenida Alemania 49, 21001 Huelva", "Pz. Houston, 15 21006 Huelva"]
Jamon = ["Calle del Puerto numero 3, 21003 huelva", "Federico Molina, 34 huelva", "Jesús Nazareno, 6 Huelva", "Nicolás Orta, 9, Huelva", "J. López Luque, 1 Huelva", "Alonso Ercilla, 14 Huelva", "Severo Ochoa, 1 Huelva", "Rio de la Plata, s/n Huelva", "Beas, 2 Huelva", "Montevideo, 43 Huelva", "Plaza de Houston, 6 Huelva", "Avda. Palomeque, s/n Huelva", "Avda. Andalucia, 31 Huelva", "Sanlucar de Guadiana, 6 Huelva", "vDiaz del Castillo, 4 Huelva", "San José, s/n huelva", "Concepción Rguez.Garzon, 46 huelva", "Vasco Núñez de Balboa huelva", "Celestino Díaz Hernandez, s/n huelva", "Plaza Don Miguel, s/n huelva", "Artesanos, 12 huelva", "Escultora Miss Whitney, local 2 huelva", "Monsalves, 10 - 12 huelva", "Jazmin s/n huelva", "Hnos. Carlos Obrero de María huelva"]
Lidl = ["Av Molino de la Vega, S/N 21002 Huelva", "Av de las Fuerzas Armadas 21007 Huelva"]
for i in range(len(Mas)):
results = Geocoder.geocode(Mas[i])
print str(Mas[i]) + "," + str(results.coordinates) + "Supermercado: Mas"
El poner la dirección y la cadena de supermercado de la que se trata, junto con las coordenadas se debe a que una vez que tenemos las coordenadas, vamos a crear un archivo de texto que abriremos con excel, como sabemos, el poner un separador como por ejemplo una coma entre los distintos campos hará más fácil la importación.
De este modos, una vez que tenemos el archivo de excel con las coordenadas de los supermercados ya solo nos queda ir a ArcGIS, abrir la tabla y crear los puntos con Display XY Data. Una vez hecho esto tendremos algo similar a esto:
Vista de los datos catastrales de la ciudad de Huelva con la ubicación de los supermercados existentes y detalle de los elementos lineales del catastro sobre la ortofoto.
Una vez localizados los supermercados en la ciudad lo primero que haremos será sacar un raster de distancia para cada uno de ellos. Estos rasters no son más que archivos que muestran de forma continua (a nivel de pixeles del tamaño que indiquemos) la distancia que hay entre cada supermercado hasta el límite que le indiquemos (en nuestro caso los límites son los de los barrios de Huelva, obtenidos a través de los Datos Espaciales de Referencia de Andalucía).
Con el objetivo de poder repetir el proceso cuando queramos (actualizando el número de supermercados, o en otro pueblos, ciudades, etc.) vamos a hacer un Model Builder en el que iremos recorriendo los pasos que vamos a hacer. Posteriormente ese Model Builder podemos exportarlo a un script de Python y hacer una toolbox en la que ya podamos cambiar de modo igual al del resto de toolboxes, todos los parámetros de entrada.
En un primer análisis como hemos dicho, vamos a tomar solo valores de distancia desde cada supermercado hasta el límite de la ciudad de Huelva. A los rasters así generados se les aplicará una reclasificación de los valores en los siguientes términos:
Como puede verse en la imagen queda bastante claro que el centro de Huelva es la zona de Huelva donde existe una mayor concentración de supermercados, existe una gradación constante desde el centro hacia las afueras de la ciudad, especialmente hacia las zonas norte y este de Huelva (La orden, prolongación de la Avenida de Andalucía, El Polvorín, etc.). Por cierto que siendo de Huelva, me resulta curioso como los supermercados parecen alejarse desde el Centro hacia el este de la Ciudad, como huyendo de las cercanías de la Barriada de la Navidad y El Hotel Suarez, dejando de lado también toda la zona de las Avenidas Unión Europea y Cristóbal Colón, zonas de mucho dinamismo y en la que se está asentando mucha población joven.
Bueno, esto sería tan solo una primera etapa en la que solo hemos considerado la distancia como único parámetro, y donde hemos considerado la ubicación ideal teniendo en cuenta a todos los supermercados de manera neutra, es decir, como si no fuésemos a ubicar ninguno en concreto. Para profundizar un poco más vamos a suponer que queremos encontrar la ubicación idónea para, por ejemplo, un supermercado de la cadena El Jamón (he elegido El Jamón porque son en los que procuro comprar, ya que además de una excelente relación calidad-precio, son una empresa 100% Andaluza a la que hay que apoyar!!! ;))
Bromas aparte... Que otros factores deberíamos tener en cuenta si quisiéramos instalar un nuevo Jamón en Huelva? Seguramente uno de los más importantes es la población que hay en la zona. Desgraciadamente no disponemos de datos de población por debajo de nivel censal, que sería lo deseable. La Junta de Andalucía en la Rediam (Red de Información Ambiental de Andalucía) ofrece un shape a modo de cuadrículas con la densidad de población, pero las cuadrículas son demasiado grandes para el nivel de detalle que requerimos. Por tanto, que podemos hacer? Una posible solución que es por la que me he decantado, es la de usar la capa de "construidos" del catastro, en la que vienen todas las referencias catastrales existentes en cada edificio. Por tanto si hacemos un summarize en función de la referencia catastral, tendremos un nuevo campo en el que en teoría obtendremos el número de Divisiones Horizontales existentes para cada edificio. Por supuesto, tendremos el problema de los locales comerciales, plazas de garaje, etc. que también aparecerán, pero en cualquier caso siempre será mucho más preciso que la información de la Rediam, y además, al fin y al cabo lo que nos interesa es saber el volumen de población que se mueve por la zona, por tanto el contabilizar también plazas de garaje o locales comerciales no es algo que sea contrario a nuestro objetivo.
Como resultado podemos visualizar un mapa con las Divisiones Horizontales de cada edificio:
Para poder usar usar estos datos en nuestro Model Builder tenemos que pasar esta información a raster, para ello obtenemos los centroides de los edificios y hacemos posteriormente una interpolación espacial de esos valores, el resultado es un raster con las divisiones horizontales de la ciudad de Huelva, que en nuestro caso estamos empleando como sinónimo algo forzado de densidad de población. La idea una vez que tenemos este dato de población en raster es aplicarlo al modelo, para ello le aplicaremos una reclasificación en la que los nuevos valores serán los mismos que tenían los rasters de distancia (del 1 al 5 en mayor de menor a mayor densidad de población).
La verdad es que podríamos tomar muchos más parámetros más, como distancia a gasolineras, distancia a las principales vías de comunicación de la ciudad (capas existentes en el enlace del DERA puesto antes), existencia o no de zona azul, número de plazas de aparcamiento y un larguísimo etcétera, lo que nos permitiría el perfeccionar/complicar nuestro análisis tanto como quisiéramos. Lo bueno es que se podría aplicar un análisis más simple como el que estamos proponiendo aquí, y después, sobre las posibles zonas que salgan, volver a correr el modelo incluyendo más parámetros.
No obstante antes de finalizar vamos a tener en cuenta un último parámetro que también es de distancia y que en este caso será totalmente restrictivo. Se trata de eliminar totalmente las zonas que se encuentren a menos de un radio de 250 metros de algún otro supermercado, para ello vamos a realizar buffers de 250 metros a cada supermercado, aunque como estamos estudiando El Jamón tomaremos un radio de 500 metros para ellos (para no hacerse competencia a sí mismos). La idea es generar un shape de buffers o áreas de influencia que luego pasaremos a raster con un valor de 0 para multiplicarlo por el raster obtenido del proceso anterior y así eliminar del resultado esas áreas de influencia.
Los buffers podríamos generarlo en el Model Builder directamente, pero hemos decidido hacerlo manualmente. Podríamos hacerlo corriendo la herramienta en modo Batch (múltiple), para todos los supermercados, no obstante empleando la misma lógica de listas en pyhton usada antes en pygeocoder, hemos decidido hacerlo con un pequeño script.
Un buffer con arcpy sería así:
Tendríamos que hacer esto para cada shape, o unirlos previamente, pero si los metemos todos en una lista podemos recorrerlos todos con un bucle for, lo único que necesitamos es crear previamente otra lista con los nombres de los shapes de salida. Al recorrer la lista podemos incluir una sentencia if/else para otorgar distintos valores de buffer a los supermercados El Jamón que al resto. El script y el resultado quedarían del siguiente modo:
Bien, pues ya con estos podemos finalizar nuestro modelo, en el que tendremos como datos de entrada los shapes de los supermercados que obtuvimos de las direcciones postales con pygeocoder, los buffers generados con Python y el raster de densidad de población obtenido a través de la interpolación de las divisiones horizontales de los edificios obtenidos de la capa del catastro.
El esquema del modelo sería el siguiente:
Vemos 2 grandes grupos de shapes de entrada que son los supermercados y los buffers, a los que posteriormente se le van haciendo las distintas reclasificaciones y sus combinaciones entre ellos a través de la calculadora raster. Finalmente se suma la capa de densidad de población y con las zonas resultantes se hace un clip a las parcelas y calles del catastro, para poder obtener un informe de por donde empezar a buscar posibles locales.
Una ves aplicado el modelo y eliminando del resultado las zonas destinadas a zonas verdes, hospitales, polígonos industriales y grandes zonas sin construir, el resultado queda del siguiente modo:
Siguiendo la misma simbología, las zonas verdes son las que tendrían una menor valoración (dentro de que todas las que se muestran serían buenas zonas) a la hora de instalar un nuevo supermercado, y las rojas las de valoración más alta. De todos modos podemos elegir e la simbología del raster hacerlo por cuantiles y quedarnos solo con el 50% de las zonas en las que sería más conveniente ubicar un nuevo supermercado. Esto nos daría el siguiente resultado:
Como ya se ha dicho, la idea es obtener una relación de referencias catastrales y nombres de calles, para ello solo habría que pasar de raster a shape estas zonas y hacer un clip a las capas del catastro. Por suerte esto ya está hecho en nuestro Model Builder. El resultado, junto con el mapa, puede ser un informe con las calles y las referencias catastrales que entran dentro de esos tramos de calles.
En cualquier caso, esto es solo rayar la superficie y tan solo una pequeña muestra de lo que se puede hacer aplicando criterios espaciales a la localización de actividades.
Como se ha comentado, ahora podríamos hacer un raster de distancia a gasolineras, a las principales calles de la ciudad, digitalizar las plazas de parking de cada zona. O hacer ya trabajo de campo para, por ejemplo, hacer un conteo de la gente que pasa por las calles, o ver si hay pequeños comercios en las calles preseleccionadas. La ventaja fundamental es que ya sería un trabajo de campo de solo las calles previamente seleccionadas con criterios de "inteligencia espacial".
También pueden hacerse otros análisis interesantes, como por ejemplo sacar los polígonos de Thiessen que nos van a mostrar el área de influencia de cada supermercado, con la idea de hacer el mismo análisis con las nuevas ubicaciones posibles, para ver de que manera el área a cubrir por la instalación de una nueva tienda sería mayor.
Aquí vemos como quedan los polígonos de Thiessen en función de los supermercados existentes:
Y aquí vemos los valores de las áreas de dichos polígonos:
Como vemos los supermercados El Jamón son con diferencia los que abarcan una mayor de influencia en la ciudad de Huelva (5047363.25 metros cuadrados), siendo el resto de supermercados que más área de influencia ocupan en la ciudad Mercadona, Lidl, Dia y Carrefour.
Sería fácil por tanto, ubicar en el mapa posibles lugares para nuevos supermercados y volver a realizar este análisis.
Bueno, la verdad es que quería poner alguna cosa más, hacer la arctoolbox con un script y aplicarle un par de cosas más al análisis, pero como el post ya está quedando demasiado largo, creo que eso lo dejaré para más adelante, a ver si me animo a escribir de nuevo alguna entrada antes de que pasen otros 3 años.
Pues nada, aquí queda este post dedicado al amigo de las ondas portuguesas!
Saludos a todos y gracias por leerlo!
Con el objetivo de poder repetir el proceso cuando queramos (actualizando el número de supermercados, o en otro pueblos, ciudades, etc.) vamos a hacer un Model Builder en el que iremos recorriendo los pasos que vamos a hacer. Posteriormente ese Model Builder podemos exportarlo a un script de Python y hacer una toolbox en la que ya podamos cambiar de modo igual al del resto de toolboxes, todos los parámetros de entrada.
En un primer análisis como hemos dicho, vamos a tomar solo valores de distancia desde cada supermercado hasta el límite de la ciudad de Huelva. A los rasters así generados se les aplicará una reclasificación de los valores en los siguientes términos:
Detalle de la parte del modelo relativa a la generación de rasters de distancia y tabla de valores empleada para el reclassify de la distancia.
Es decir, las distancias de 0 a 500 metros del supermercado tendrán un valor de 1, de 500 a 1000 un valor de 2 y así sucesivamente hasta llegar a la última clase, donde todas las distancias mayores de 2 km desde un supermercado tendrán un valor de 5. Esto se hace para cada una de las cadenas de supermercados existentes en Huelva, posteriormente se suman todos los rasters reclasificados de 1 a 5 . Con esto lo que obtenemos es un mapa de Huelva en el que los valores más bajos se corresponden con las zonas más cercanas a un supermercado y los valores más altos con las zonas que tienen menos supermercados en las proximidades.
Distribución espacial de los supermercados y zonificación obtenida en función de la distancia.
Bueno, esto sería tan solo una primera etapa en la que solo hemos considerado la distancia como único parámetro, y donde hemos considerado la ubicación ideal teniendo en cuenta a todos los supermercados de manera neutra, es decir, como si no fuésemos a ubicar ninguno en concreto. Para profundizar un poco más vamos a suponer que queremos encontrar la ubicación idónea para, por ejemplo, un supermercado de la cadena El Jamón (he elegido El Jamón porque son en los que procuro comprar, ya que además de una excelente relación calidad-precio, son una empresa 100% Andaluza a la que hay que apoyar!!! ;))
Bromas aparte... Que otros factores deberíamos tener en cuenta si quisiéramos instalar un nuevo Jamón en Huelva? Seguramente uno de los más importantes es la población que hay en la zona. Desgraciadamente no disponemos de datos de población por debajo de nivel censal, que sería lo deseable. La Junta de Andalucía en la Rediam (Red de Información Ambiental de Andalucía) ofrece un shape a modo de cuadrículas con la densidad de población, pero las cuadrículas son demasiado grandes para el nivel de detalle que requerimos. Por tanto, que podemos hacer? Una posible solución que es por la que me he decantado, es la de usar la capa de "construidos" del catastro, en la que vienen todas las referencias catastrales existentes en cada edificio. Por tanto si hacemos un summarize en función de la referencia catastral, tendremos un nuevo campo en el que en teoría obtendremos el número de Divisiones Horizontales existentes para cada edificio. Por supuesto, tendremos el problema de los locales comerciales, plazas de garaje, etc. que también aparecerán, pero en cualquier caso siempre será mucho más preciso que la información de la Rediam, y además, al fin y al cabo lo que nos interesa es saber el volumen de población que se mueve por la zona, por tanto el contabilizar también plazas de garaje o locales comerciales no es algo que sea contrario a nuestro objetivo.
Como resultado podemos visualizar un mapa con las Divisiones Horizontales de cada edificio:
La verdad es que podríamos tomar muchos más parámetros más, como distancia a gasolineras, distancia a las principales vías de comunicación de la ciudad (capas existentes en el enlace del DERA puesto antes), existencia o no de zona azul, número de plazas de aparcamiento y un larguísimo etcétera, lo que nos permitiría el perfeccionar/complicar nuestro análisis tanto como quisiéramos. Lo bueno es que se podría aplicar un análisis más simple como el que estamos proponiendo aquí, y después, sobre las posibles zonas que salgan, volver a correr el modelo incluyendo más parámetros.
No obstante antes de finalizar vamos a tener en cuenta un último parámetro que también es de distancia y que en este caso será totalmente restrictivo. Se trata de eliminar totalmente las zonas que se encuentren a menos de un radio de 250 metros de algún otro supermercado, para ello vamos a realizar buffers de 250 metros a cada supermercado, aunque como estamos estudiando El Jamón tomaremos un radio de 500 metros para ellos (para no hacerse competencia a sí mismos). La idea es generar un shape de buffers o áreas de influencia que luego pasaremos a raster con un valor de 0 para multiplicarlo por el raster obtenido del proceso anterior y así eliminar del resultado esas áreas de influencia.
Los buffers podríamos generarlo en el Model Builder directamente, pero hemos decidido hacerlo manualmente. Podríamos hacerlo corriendo la herramienta en modo Batch (múltiple), para todos los supermercados, no obstante empleando la misma lógica de listas en pyhton usada antes en pygeocoder, hemos decidido hacerlo con un pequeño script.
Un buffer con arcpy sería así:
arcpy.Buffer_analysis("shape_entrada", "shape_salida", distancia, "lado de linea", "tipo de fin de linea", "tipo de dissolve")
Bien, pues ya con estos podemos finalizar nuestro modelo, en el que tendremos como datos de entrada los shapes de los supermercados que obtuvimos de las direcciones postales con pygeocoder, los buffers generados con Python y el raster de densidad de población obtenido a través de la interpolación de las divisiones horizontales de los edificios obtenidos de la capa del catastro.
El esquema del modelo sería el siguiente:
Vemos 2 grandes grupos de shapes de entrada que son los supermercados y los buffers, a los que posteriormente se le van haciendo las distintas reclasificaciones y sus combinaciones entre ellos a través de la calculadora raster. Finalmente se suma la capa de densidad de población y con las zonas resultantes se hace un clip a las parcelas y calles del catastro, para poder obtener un informe de por donde empezar a buscar posibles locales.
Una ves aplicado el modelo y eliminando del resultado las zonas destinadas a zonas verdes, hospitales, polígonos industriales y grandes zonas sin construir, el resultado queda del siguiente modo:
Zonas óptimas para la ubicación de un nuevo supermercado El Jamón en la ciudad de Huelva
Como ya se ha dicho, la idea es obtener una relación de referencias catastrales y nombres de calles, para ello solo habría que pasar de raster a shape estas zonas y hacer un clip a las capas del catastro. Por suerte esto ya está hecho en nuestro Model Builder. El resultado, junto con el mapa, puede ser un informe con las calles y las referencias catastrales que entran dentro de esos tramos de calles.
En cualquier caso, esto es solo rayar la superficie y tan solo una pequeña muestra de lo que se puede hacer aplicando criterios espaciales a la localización de actividades.
Como se ha comentado, ahora podríamos hacer un raster de distancia a gasolineras, a las principales calles de la ciudad, digitalizar las plazas de parking de cada zona. O hacer ya trabajo de campo para, por ejemplo, hacer un conteo de la gente que pasa por las calles, o ver si hay pequeños comercios en las calles preseleccionadas. La ventaja fundamental es que ya sería un trabajo de campo de solo las calles previamente seleccionadas con criterios de "inteligencia espacial".
También pueden hacerse otros análisis interesantes, como por ejemplo sacar los polígonos de Thiessen que nos van a mostrar el área de influencia de cada supermercado, con la idea de hacer el mismo análisis con las nuevas ubicaciones posibles, para ver de que manera el área a cubrir por la instalación de una nueva tienda sería mayor.
Aquí vemos como quedan los polígonos de Thiessen en función de los supermercados existentes:
Y aquí vemos los valores de las áreas de dichos polígonos:
Como vemos los supermercados El Jamón son con diferencia los que abarcan una mayor de influencia en la ciudad de Huelva (5047363.25 metros cuadrados), siendo el resto de supermercados que más área de influencia ocupan en la ciudad Mercadona, Lidl, Dia y Carrefour.
Sería fácil por tanto, ubicar en el mapa posibles lugares para nuevos supermercados y volver a realizar este análisis.
Bueno, la verdad es que quería poner alguna cosa más, hacer la arctoolbox con un script y aplicarle un par de cosas más al análisis, pero como el post ya está quedando demasiado largo, creo que eso lo dejaré para más adelante, a ver si me animo a escribir de nuevo alguna entrada antes de que pasen otros 3 años.
Pues nada, aquí queda este post dedicado al amigo de las ondas portuguesas!
Saludos a todos y gracias por leerlo!
jueves, 29 de septiembre de 2011
lunes, 29 de agosto de 2011
Inundación Mayo
La inundación en el mes de mayo ha sido alta para la media de este mes, reflejo de las altas precipitaciones, de este ciclo hidrológico.
En la gráfica habitual de evolución del nivel de inundación en la marisma, precipitación y evaporación, destaca el hecho de que la N4 (Resolimán) asciende casi 10 cm a principios de mes, mientras que el resto de las estaciones apenas si aumentan unos 4-5 cm. Este hecho puede explicarse (ver meteorología de abril) por las altas precipitaciones que se dieron los últimos días de abril en la estación de Almonte (ubicada a las afueras de El Rocío), que entraría por la zona norte (sistema El Partido-Cañada Mayor), afectando en mayor medida a la N4 y en menor medida al resto de escalas, ya que el agua comienza a repartirse por la enorme extensión marismeña. Realmente, esa subida en la N4 no es más que la continuación de la curva que se aprecia en la gráfica de abril.
Por otro lado merece la pena comentar la enorme diferencia que se aprecia entre la precipitación y la evaporación acumulada, que llega a ser de algo más de 110mm a favor de la evaporación.
Como ya se ha visto, abril fue el primer mes de este año 2011 en el que la evaporación superó a la precipitación, en ese caso tan solo por 20mm, mientras que en tan solo un mes, ya estamos por encima de los 110mm. Recientemente vi en un documental que en el Death Valley la evaporación supera en 55 veces a la precipitación, será bonito al analizar un ciclo completo, ver cuál es la relación en la Comarca Doñana (no será tan elevada, pero seguramente la relación sea superior a 1/10).
En este mes de mayo contamos con 2 imágenes Landsat 7 ETM+, correspondientes a los días 8 y 24. En la siguiente figura se muestran esas 2 imágenes y las máscaras de inundación obtenidas de ellas.
Se observa como son lógicamente, las zonas más altas las que comienzan a secarse antes, así encontramos las mayores diferencias entre ambas imágenes en El Rincón del Pescador, Caracoles, Lucio del Caballero frente al Puntal, Pacil del Coto y en toda la zona elevada que separa el Caño del Guadiamar de Las Albacías.
No obstante la diferencia en superficie es muy leve, ya que en la primera imagen la inundación es de poco menos de 25.000 ha, mientras que en la segunda es cercana las 23.000 ha.
La situación a mediados de mes, obtenida a partir del Modelo Digital del Terreno de la Marisma y del nivel de las escalas (N4: 1.68; N12: 1.73; N14: 1.73; N28: 1.71; N31: 1.67 m s.n.m.), representada por el mapa de profundidad de la inundación, es la siguiente:
Estos datos representan una inundación de 24.300 ha inundadas (78% de la marisma natural) y 77 hm3 de agua. Estos valores comparados con los obtenidos de las imágenes Landsat, indican que el descenso de la inundación se produjo sobre todo a partir de la segunda quincena del mes, algo natural teniendo en cuenta la subida de las temperaturas a finales de mes, y el efecto ya señalado de las precipitaciones producidas a finales de abril.
jueves, 18 de agosto de 2011
Webminario de ENVI
Para el próximo día 25 de agosto hay un nuevo webminario de ENVI, la verdad es que son muy recomendables y cómodos de seguir desde el sofa de casa. Ahí va la información con los enlaces por si alguien quiere apuntarse:
| Impervious Surface Mapping |
| Please join us for this one hour webinar and learn how ENVI can be used to map and analyze impervious surfaces for federal, state, and local government applications. Impervious surfaces, which include roofs, sidewalks, driveways, and parking lots, are directly affected by water runoff quantities. Runoff can lead to changes in flood modeling, vegetation cover, and taxation assessments. Additionally, by mapping these impervious surfaces, changes in urban sprawl and building development can be detected. In this presentation you will learn:
This webinar is suitable for all levels. Pre-registration is required. This webinar will be offered at three different times. To register, please click on the hyperlink below for the time you prefer: |
| Thursday August 25, 2011 11 AM Singapore Time (UTC/GMT Offset +8 hours) 2 PM London Time (UTC/GMT Offset + 1 hour) 2 PM New York Time (UTC/GMT Offset - 4 hours) |
Inundación Marzo
La inundación en el mes de marzo fue bastante importante, fue también el último mes del ciclo hidrológico 2010/2011 en que la precipitación acumulada estuvo por encima de la evaporación. Es interesante ver la respuesta de la marisma ante los 2 episodios principales de lluvias acaecidos este mes (entre los días 6 y 8 y 13 y 14).
En la siguiente gráfica se muestra la precipitación, evaporación y evolución de la cota de inundación (m s.n.m.) en la marisma.
El hecho más destacable es como la situación se invierte a lo largo en los recintos principales de la marisma. Así vemos como a principios de mes las líneas azules correspondientes a la N28 (Lucio del Rey) y la N31 (Vetalengua), ubicadas en la zona sur y este de la marisma, estaban por encima del resto de las escalas, situadas en la marisma occidental o marisma de Hinojos. Tras las lluvias, cuya entrada en la marisma queda perfectamente registrada en la línea verde (N42 Manecorro, ubicada aguas abajo del puente de la Canaliega), se observa como las escalas de la zona occidental, (único recinto de la marisma por el que de momento entra el agua a la marisma a través de escorrentía superficial) comienzan a subir rápidamente, tanto más rápido cuanto más al norte.
En los siguientes perfiles que representan la situación de la inundación a día 15, en plena entrada de avenidas tras las lluvias, puede apreciarse este hecho, ya que los perfiles van de norte a sur de la marisma, observándose en ellos la diferencia de cota en el recinto occidental respecto al resto de recintos.
Como rasgos generales, decir que las escalas de la marisma comenzaron el mes con una altura de 1.76 m s.n.m. en la N12 (Guadiamar-Millán) y N14 (Honduras del Burro), 1.81 en la N28 (Lucio del Rey) y 1.78 en la N4 (Resolimán) y N31 (Vetalengua), y que terminaron el mes con cotas de 1.83 en la N12, 1.81 en la N14, 1.84 en la N4 y 1.8 en la N31 (no hay datos de la N28 para finales de mes). Estos datos se refieren a la cota en metros sobre el nivel del mar, es decir la altura absoluta a la que se encuentra la lámina de agua. Para saber el calado de la inundación, basta restar las cotas a las que se encuentran las estaciones: (N12=1.21, N14=1.11, N28=1.01, N42=1.54, N4=1.54 y N31=0.86). Esto nos da un calado que va desde los 30 cm en la N4 hasta cerca de 100 cm en la zona de Aguas Rubias-Vetalengua. Con una calado medio por encima de los 50 cm.
El siguiente mapa muestra el calado de la inundación en la marisma con los datos del día 15, ese día había aproximadamente 28.000 ha inundadas de las 31145 ha de marisma natural (90% de la marisma inundada) y 128 hm3 de agua almacenada en esa suerte de embalse que es la marisma hoy en día (situación que afortunadamente está cambiando con la continuación de las obras del Doñana 2005).
El siguiente mapa muestra el calado de la inundación en la marisma con los datos del día 15, ese día había aproximadamente 28.000 ha inundadas de las 31145 ha de marisma natural (90% de la marisma inundada) y 128 hm3 de agua almacenada en esa suerte de embalse que es la marisma hoy en día (situación que afortunadamente está cambiando con la continuación de las obras del Doñana 2005).
Finalmente, en este mes de marzo se cuenta además con una Landsat 7 ETM+ del día 21. En la siguiente imagen se muestran la imagen satélite y la máscara de inundación obtenida de ella. Como vemos tan solo quedan emergidas, las alturas de Marilopez, algunas zonas del pacil del Mal Tiempo y del pacil del Bizco y las vetas más altas de la marisma, como Veta la Arena y Veta Carrizosa.
sábado, 6 de agosto de 2011
Meteorología Junio
Con algo de retraso con respecto a la fecha esperada llega el mes de junio. En este caso y como en principio pasará en los próximos meses, las precipitaciones pierden interés, ya que han sido prácticamente inexistentes durante todo el mes. La media de precipitación para toda la Comarca Doñana ha sido de solo 2.52mm, algo por debajo de los 12.27mm de media de junio en el periodo de referencia 1970/2000. No obstante ha habido una estación en la que la precipitación ha estado por encima de la media: La Puebla del Río, donde se han registrado casi 15mm por encima del valor medio para junio en el periodo de referencia. Ha sido la única estación en la Comarca en la que se ha obtenido un valor superior a la media, esto puede llevar a pensar en la validez de los datos, pero tras un paseo por internet se constata que efectivamente llovió en La Puebla del Río a principios de junio. Puede resultar extraño pensar que llueva en esa estación y que no se registren precipitaciones en la estación de La Puebla del Río II, o en Aznalcazar o Isla Mayor que si miráis el mapa de las estaciones en la pestaña Presentación, veréis que están más próximas geográficamente. En estos casos siempre recuerdo un día en El Acebuche en los que diluvió durante casi 1 hora, registrándose más de 25mm, mientras que en Matalascañas (a tiro de piedra) no llovió absolutamente nada.
Por otro lado, ya disponemos también de los datos de Temperaturas Máximas y Mínimas Medias, por lo que la comparación de las temperaturas con el periodo de referencia, se hará de: Tº Media, Media de las Máximas, Media de las Mínimas, Máxima Absoluta y Mínima Absoluta.
JUNIO 2011
La precipitación media en la Comarca Doñana fue de tan solo 2.52mm, frente a los 12.27mm de media para el periodo de referencia 1970/2000. En la gran mayoría de las estaciones ni siquiera se ha registrado 1mm, mientras que hay un grupo de estaciones en las que se han recogido entre 1 y 5mm, generalmente dispersos en varios días de valores muy bajos, como son las estaciones de Isla Mayor, N12 (Guadiamar-Millán), Manecorro, Control, Aznalcazar, N28 (Lucio del Rey) y N14 (Hondones del Burro). Finalmente estaría la ya comentada estación de La Puebla del Río que ha registrado 29mm, repartidos entre los días 1 (11.3mm) y 6 (17.7mm).
Lo exiguo de las precipitaciones imposibilita la creación de gráficos o de algún tipo de análisis más elaborado, por lo que a continuación se exponen directamente los habituales mapas de distribución espacial de la precipitación y su diferencia con el periodo de referencia.
Como vemos en el mapa de diferencias, los valores han oscilado entre los -15 y los 14.9mm, fundamentalmente concentrados en el noreste de la Comarca por efecto del relativamente alto valor registrado en La Puebla del Río.
El régimen de vientos sigue mostrando la dicotomía entre las estaciones de la ICTS/END y las de la IFAPA, mostrando una gran diferencia entre la velocidad de los vientos en la marisma y en el resto de la Comarca Doñana.
Otro hecho resaltable de este mes es que los vientos de levante, que aunque no han sido dominantes, han estado muy presentes los meses anteriores, han desaparecido. Encontrándonos con una situación totalmente dominada por los vientos del Oeste, oscilando bastante entre las componentes Suroeste y Oeste-Noroeste.
Como vemos en los histogramas de viento, los vientos en la Comarca Doñana han estado muy repartidos entre 1 y 4 m/s, con un claro predominio de los valores entre 2 y 3 m/s (36.4% del total). En las estaciones de la ICTS/END los valores han estado más concentrados en torno a valores de entre 2 y 4 m/s, con un dominio también de los valores de 2 a 3 m/s (55.2%). En las estaciones del IFAPA los valores han estado mucho más repartidos entre 1 y 3 m/s, con un dominio en este caso de los valores entre 1.5 y 2 m/s (33.9%). En las estaciones de la red ICTS/END la intensidad media diaria para todo el mes ha sido de 2.72 m/s (9.78 km/h), mientras que en la red del IFAPA ha sido de 1.59 m/s (5.72 km/h).
Las medias máximas diarias se dieron entre el 7 y el 8 de junio, con valores de 6.11 m/s (N31 Vetalengua, día 7), 5.57 m/s (Brenes, día 7) y 5.15 m/s (N31 Vetalengua, día 8).
A continuación se expone la presentación de los datos de cada estación, analizados con algo más de detalle. Después se hará el comentario de las temperaturas y se subirá otra presentación con las mapas de Tº Media, Tº Máxima Absoluta y Media y Tº Mínima Absoluta y Media, así como su desviación con respecto al periodo de referencia 1970/2000.
Respecto a las temperaturas en la Comarca Doñana, han oscilado entre los 16.93ºC de media de las mínimas y los 30.57ºC de media de las máximas, con una temperatura media de 23.63ºC y una amplitud térmica de 13.63ºC.
La ausencia de lluvias y nubosidad ha hecho que las temperaturas hayan ido ascendiendo de manera progresiva a lo largo del mes. De esta manera las temperaturas máximas absolutas se dieron el día 29 en las estaciones de Almonte (39.1ºC), Sanlúcar la Mayor (39ºC) y Niebla (38.7ºC). Las máximas absolutas más bajas se dieron en las estaciones de la marisma entre los días 7 y 9: Vetalapalma 20.44ºC, día 8; N14 (Honduras del Burro) 20.47, día 8; y N31 (Vetalengua) 20.48, día 9. Las temperaturas máximas medias del mes han oscilado entre los 33.81ºC de Sanlúcar la Mayor y los 27.72ºC de la N31 (Vetalengua), con una progresión clara desde las estaciones de la marisma, con unas medias de las máximas inferiores a 30ºC, hasta la zona norte y oeste de la comarca, con valores comprendidos entre los 31 y 33.81ºC.
Las temperaturas mínimas absolutas se produjeron entre los días 8 y 10, con valores de 9.8ºC en Lebrija (día 8), 10.1ºC en Sanlúcar la Mayor (día 8) y 10.2ºC en Aznalcazar (día 9). Los valores más altos de las mínimas se dieron entre los días 25 y 27, con valores de 23ºC en la N31 (Vetalengua) el día 27, 22.84ºC también en la N31 el dái 26 y 22.77ºC en la N28 (Lucio del Rey) el día 26. En total hubo 10 días en los que las mínimas subieron por encima de los 20ºC.
Las temperaturas mínimas medias presentan una distribución espacial en la que destacan 2 factores: Por un lado la cercanía a la costa y por otro la inundación de la marisma, que ha sido bastante alta para lo que sería normal en el mes de junio). Así nos encontramos con que los valores más altos se dan en estaciones de la marisma (N31 19.23ºC, N28 27.86ºC y Vetalapalma 29.82ºC), pero los más bajos se dan en las estaciones que podríamos denominar de transición entre la marisma y la corona exterior de la Comarca Doñana, de este modo los valores más bajos se han dado en las estaciones de Aznalcazar (14.4ºC), Moguer (14.94ºC) y Lebrija (16.16ºC).
Las temperaturas medias más altas se dieron a finales de mes en las estaciones de Sanlúcar la Mayor (29.5ºC el día 26), La Palma del Condado (29.3ºC el día 29) y Brenes (29.12ºC el día 26). Las medias más bajas se dieron en las estaciones de Isla Mayor (17.2ºC el día 8), Lebrija (17.3ºC el día 9) y Aznalcazar (17.4ºC el día 8).
Las amplitudes térmicas más amplias se dieron en las estaciones de Niebla (días 22 y 24 con 23ºC y 22.2ºC) y Almonte (día 15 con 22.2ºC). Las más bajas se dieron en las estaciones N28 (Lucio del Rey) el día 10 con 4.13ºC, en Sanlúcar de Barrameda el día 10 con 4.5ºC y en la N31 (Vetalengua) el día 6 con 4.65ºC.
A continuación se muestran los mapas de distribución espacial de temperaturas en la Comarca Doñana. Posteriormente se concluirá con un breve análisis de la desviación de las temperaturas de junio 2011, con respecto al mes de junio del periodo de referencia 1970/2000.
Temperaturas Junio
Las desviaciones en las temperaturas de junio 2011 con respecto a la media de junio entre 1970/2000, vuelven a mostrar un mes muy cálido, aunque con una diferencia sobre la media para el periodo de referencia algo menor. El resultado general para la Comarca Doñana es que las temperaturas medias han estado 0.98ºC por encima de la media, con valores muy repartidos entre los -0.18ºC de Aznalcazar (única estación con valor inferior a la media) y los casi 2ºC de la mayoría de estaciones situadas en la marisma o en sus proximidades.
En esta ocasión la desviación de las máximas y mínimas absolutas es aún más acusada que en el mes de mayo.
Las máximas absolutas han sido de media para la Comarca solo 0.09ºC más altas que el valor promedio para el periodo 1970/2000. Existe una gran variabilidad que va desde los 2.8ºC de Jerez o 2.26ºC de Brenes, hasta valores de -2.45ºC en la N12 o -2.37ºC en La Palma del Condado. A excepción de La Palma, los valores más bajos corresponden a la marisma.
Por contra las mínimas absolutas son mucho más elevadas que las del periodo de referencia, con un valor medio para la Comarca de 1.62ºC, oscilando entre los 4ºC de diferencia en la N28 (Lucio de Rey) y los -1.48ºC en Niebla. Por lo general las estaciones de la marisma han estado entre 3 y 4ºC por encima de la media, después hay un grupo de 6 estaciones con diferencias negativas de entre -1.48ºC y -0.47ºC (Niebla, Lebrija, Aznalcazar, Moguer, El Cebollar y Sanlúcar la Mayor) y finalmente el resto de estaciones con diferencias 0 y 2ºC por encima de la media para el periodo de referencia.
Con las medias de las temperaturas máximas y mínimas, la diferencia no es tan acusada, de modo que las desviación en las medias de las máximas ha sido 1.1ºC y la de las mínimas de 1.52ºC, como valores generales para toda la Comarca. Las diferencias en las medias de las máximas han oscilado entre los -1.54ºC de la N28 (Lucio del Rey) y los 3.22 de Sanlúcar la Mayor y Niebla. En general las diferencias más altas se dan en la corona exterior de la Comarca (La Palma del Condado, El Cebollar, Almonte, Sanlúcar la Mayor y Niebla) y las más bajas en la marisma, que presenta valores inferiores a -1ºC en todas las estaciones menos en la N4 (Resolimán), que ha tenido una temperatura media máxima 0.54ºC por encima de la media para el periodo de referencia. Esto es interesante, ya que esta estación, aparte de su mayor distancia a la costa, es la única de la marisma que ha estado exenta de inundación durante la mayor parte del mes.
Las desviaciones de la media de las mínimas han oscilado entre los -0.84ºC de Aznalcazar y los 3.6ºC de la N28 (Lucio del Rey). Aquí ocurre la situación inversa con la N4, ya que toda la marisma presenta valores superiores a los 2ºC de diferencia, y esta estación tiene una media de las mínimas de solo 0.77ºC, agrupándose con estaciones más periféricas como El Cebollar o Almonte. Tan solo ha habido 4 estaciones en las estaciones de Aznalcazar, Moguer, Niebla y Lebrija han sido las únicas en las que la media de las mínimas ha sido inferior a la del periodo de referencia.
En la siguiente figura se muestran todos estos valores agrupados de manera gráfica.
Finalmente se sube una ultima presentación con los mapas de la distribución de las desviaciones con respecto a la media para el periodo de referencia 1970/2000.
Desviaciones de las Temperaturas en Junio de 2011
martes, 26 de julio de 2011
Disponible WRPLOT 7
Desde hace unos meses está disponible gratuitamente en la web de Lakes Enviromental el software para realizar rosas de los vientos (y de lluvias) WRPLOT en su versión 7. Como mejora más destacada han incorporado la posibilidad de generar un archivo .kml con el que situar nuestra Rosa en Google Earth, el resultado queda como vemos en esta captura de pantalla de la estación de Vetalengua, situada en la marisma de Doñana.
Como me han llegado varios emails preguntando como funciona el programa, voy a explicar brevemente la manera en la que yo lo utilizo, esperando que pueda serle útil a alguien.
WRPLOT lee directamente una gran variedad de archivos de datos meteorológicos, yo por mi parte los datos que utilizo los tengo en tablas de excel, que no lle directamente, así que hay que generar un archivo .sam para que lea los datos. El proceso para hacer esto es muy fácil:
Abrimos el programa y en la pestaña Tools le damos a import from excel, seleccionamos la ruta al archivo y se nos abrirá el siguiente cuadro de dialogo:
Se nos abrirá el archivo de excel y arriba a la izquierda veremos 2 pestañas: Data Fields y Station Information. Debemos indicar al programa en que columna están los datos correspondientes a Year, Month, Day, Hour, Wind Direction, Wind Speed y Hourly Precipitation (realmente podemos trabajar con la frecuencia de datos que queramos (10 min. Hora, Diarios, etc.)). Hay que tener cuidado de indicar en que formato están los datos (metros/seg., Knots, Km/h, mm, inches...) en la pestaña Unit in Excel File. Por último abajo debemos indicar las filas que deben incluirse a la hora de importar el archivo (normalmente en la primera tenemos la cabecera de las columnas, por lo que deberemos empezar por la fila 2).
Una vez rellenados estos datos pasamos a la pestaña Station Information, con cualquier valor que pongáis en los cuadros os funcionará, aunque yo recomiendo, sobre todo si vais a trabajar sobre las mismas estaciones repetidamente, picar en Search Station y dentro de allí en User Defined, tendréis que poner el nombre de la estación, su ID, sus coordenadas, franja horaria y Altitud. Un poco pesado, pero lo bueno es que con hacerlo una vez, la estación quedará memorizada para próximos análisis.
Al terminar ya estamos listos para darle a la pestaña Import, automáticamente se creará un archivo .sam que ya podemos abrir desde WRPLOT, para ello iremos a la pestaña Add File y tendremos señalado en el tipo de archivo .sam.
Cuando tengamos el archivo abierto tendremos esta vista:
Una vez aquí todo es muy intuitivo, por defecto estamos en la pestaña Met Data Information podemos elegir el número de clases de viento que queremos, indicar otra vez si los datos los queremos en Knots o m/s, si el viento se representará desde donde sopla o hacia donde sopla y cuestiones relacionadas con el calendario y la hora. También tenemos la información de la cantidad de horas importadas (horas o las intervalos en que tengamos nuetsros datos, en realidad la cantidad de filas que se han importado) y de si alguno de los datos nos e ha usado por algún problema, también la intensidad media del viento y el número de calmas (por defectos vientos de menos de 0.5 m/s) que hay, así como su porcentaje.
En las 2 pestañas siguientes Frecuency Count y Frecuency Distribution tenemos una tabla con el número de días y otra con el porcentaje que esos días suponen, para cada de las clases de viento que hayamos definido.
En la siguiente pestaña Wind Rose, tenemos la Rosa de los Vientos, en la pestaña Options tenemos la posibilidad de hacer cambios en ella y en Export podemos exportarla a Google Earth), así como la opción en una plantilla definida que podemos cambiar en Preferences. Dentro de la pestaña Wind Rose si vamos a Tools podemos picar en Precipitatiion Intensity y tendremos una Rosa que nos mostrará de donde han venido las lluvias y que intensida han tenido.
Finalmente en la pestaña Graphs tenemos el histograma de los vientos, haciendo click con el botón derecho se nos abren muchas posibilidades de manipular este gráfico.
Espero que os haya servido!
Ampliado plazo entrega de comunicaciones al I Congreso Iberoamericano de Gestión Integrada de Áreas Litorales
Buenas, algo tarde pero con motivo...
Del 25 al 27 de enero de 2012, se celebrará en Cádiz el I Congreso Iberoamericano de Gestión Integral de Áreas Litorales, en principio el plazo para presentación de resúmenes terminaba el 15 de julio, pero se ha ampliado hasta el 12 de agosto, así que quizás haya alguien que se anime y aún este a tiempo de presentar algo.
Más información pinchando aquí
Del 25 al 27 de enero de 2012, se celebrará en Cádiz el I Congreso Iberoamericano de Gestión Integral de Áreas Litorales, en principio el plazo para presentación de resúmenes terminaba el 15 de julio, pero se ha ampliado hasta el 12 de agosto, así que quizás haya alguien que se anime y aún este a tiempo de presentar algo.
Más información pinchando aquí
sábado, 23 de julio de 2011
Meteorología Mayo
Después de un parón de casi 2 meses por la nueva etapa de estudiante en la que me veo ahora, vuelvo con el mes de mayo (espero poner junio antes de la semana que viene). Como contrapartida a este retraso, por fin disponemos de los datos medios de Temperaturas y precipitación en el periodo de referencia 1971-2000, de modo que ahora estos parámetros se analizarán además en relación a la media de esos 30 años. Decir como anticipo que las temperaturas medias están varios grados por encima de la media en el periodo de referencia. Esos valores están en línea (aunque algo superiores) a los detectados por la AEMET que calificá este mes de mayo, como el tercero más cálido de toda la serie histórica (desde 1950 en adelante).
Mayo 2011
La precipitación media en la Comarca de Doñana en el mes de mayo fue de 26.35mm, la media para el periodo de referecnia 1970-2000 en el mes de mayo es de 34mm. En este caso toda la comarca ha tenido un comportamiento similar, con la excepción de la zona oeste, donde se han dado los valrores más elevados (El Cebollar 64.6mm, Moguer 42.7mm, La Palma del Condado 42mm), aunque también ha destacado Vetalapalma con el segundo valor más elevado (50.7mm). Como es habitual en la zona, los valores más bajos han correspondido a estaciones de la marisma, así la N14 Honduras del Burro, Huerta Tejada y N4 Resolimán apenas han llegado a 10mm.
A partir del siguiente gráfico podemos hacer una mejor división de las estaciones a partir de su división en cuartiles. En el 25% más bajo de los valores nos encontramos con las estaciones de: Aznalcazar, Huerta Tejada, N12 (Guadaimar-Millán), N14 (Hondones del Burro), N4 (Resolimán) y N31 (Vetalengua). En el siguiente 25% de los valores tenemos las estaciones de: Isla Mayor, Sanlúcar la Mayor, la Puebla del Río II, Sanlúcar de Barrameda, N28 (Lucio del Rey) y Palacio de Doñana. En el siguiente 25% las estaciones son: Almonte, Lebrija, La Puebla del Río, Brenes, Control y Manecorro. Finalmente en el cuartil con el 25% de los valores más elevados tenemos las estaciones de: El Cebollar, La Palma del Condado, Moguer, Niebla, Marismillas y Vetalapalma.
Al contrario que como veremos en las temperaturas, no nos encontramos con una tendencia general para la Comarca, en relación al valor medio de precipitación para el periodo de referencia 1970-2000. De este modo, nos encontramos que este mes de mayo presenta un valor general de 7mm menos de precipitación, resultado de valores que van desde los +36mm hasta los -25mm.
En estos 2 mapas se muestran la precipitación mensual de mayo y la diferencia de la precipitación de este mes con la del periodo de referencia. Como vemos en el mapa de las diferencias, el grueso de la Comarca presenta valores negativos, siendo tan solo positivos los valores registrados al oeste de la misma. Las estaciones de Vetalapalma y Marismillas rompen ligeramente esta tendencia, diferencias que pueden deberse a que se trata de estaciones muy recientes que no se tomaron en cuenta al realizar el análisis para el periodo de referencia.
La gran mayoría de las precipitaciones se produjeron en solo 7 días (días 1, 2, 7, 17, 18, 19 y 30), los días 1, 2 y 7 llovió en todas las estaciones, estando repartidos el resto de días en algunas estaciones. Los valores máximos diarios se dieron el día 19 en Vetalapalma (31.5mm), El Cebollar (21.6mm) y La Puebla del Río (21.3mm).
El Régimen de Vientos continúa con la misma tendencia hacia una gran diferencia entre los valores de la marisma y los del resto de la Comarca. No obstante se puede hablar de manera general para la Comarca, de un descenso generalizado en la intensidad de los vientos con respecto a los meses ya vistos de marzo y abril.
Observamos como en la red del IFAPA los valores predominantes de intensidad han oscilado entre 1 y 3 m/s, mientras que en las de la ICTS/END (Estaciones de la marisma fundamentalmente), estos valores han oscilado entre 2 y 7 m/s. Los valores medios para toda la Comarca Doñana han estado entre 1 y 4 m/s, aunque con un dominio claro de los valores entre 2 y 3 m/s. Las medias máximas diarias se dieron entre los días 16 y 18 y el día 30 principalmente (Vetalapalma día 18, 6.62 m/s, día 30, 6.06 m/s; Sanlúcar de Barrameda día 16, 6 m/s; N4-Resolimán día 30, 5.42 m/s).
La dirección media del viento para la Comarca está muy claramente definida para vientos del Suroeste, con un segundo predominio de vientos del Sureste. Tanto en las estaciones de la IFAPA como las de la ICTS/END se da el mismo dominio de vientos del Suroeste, aunque en el caso de la IFAPA, la segunda dirección dominante es la de Noreste.
A continuación se añade una presentación con los valores principales de las estaciones utilizadas, en las que se analiza algo más en profundidad, los valores registrados en ellas. Posteriormente un breve comentario general de las temperaturas en la Comarca y otra presentación con los mapas de Tº Max, Tº Min Tº Media y Amplitud Térmica.
Estaciones Meteorológicas Comarca Doñana Mayo 2011
Con relación a las temperaturas repetir como dato más importante, que este ha sido un mes de mayo inusualmente cálido. Los valores en la Comarca han oscilado entre los 35.1º C alcanzados en Isla Mayor el día 24 y los 6.7º C de mínima registrados también en Isla Mayor el día 4. La media de la Comarca fue de 20.94º C y la Amplitud Térmica media de 11.37º C, los días de lluvia de principios y finales de mes (días 1, 2 y 30) la amplitud térmica en la marisma no superó los 3º C. Por contra, el cálido día 24, producto del cielo despejado y los vientos de levante, se dieron las amplitudes más altas, con valores de 23.5º C en Aznalcazar, 23º C en Lebrija y 22º C en Niebla.
Todas las estaciones superaron los 30º C de temperatura máxima. Dentro de los valores más altos del mes, los más bajos se dieron en la marisma, con valores de 31.2º C en varias estaciones (N4, N28 y N31, (el resto de la marisma estuvo en 31.5º C)). Las máximas más bajas absolutas de todo el mes se produjeron los días 1 y 2, coincidiendo con la entrada de una borrasca atlántico. En Isla Mayor se llegaron a 15.8º C de máxima (día 2), en Sanlúcar a 18.5º C (día 1) y en la N31-Vetalengua a 18.66 (día 2). Los valores más altos se dieron como hemos visto, el día 24 en las estaciones de Isla Mayor (35.1º C), Aznalcazar (35º C) y La Puebla del Río II (34.9º C).
Las temperaturas mínimas medias oscilaron entre los 13.2 de Aznalcazar y los 18.2º C de la N31-Vetalengua. Los valores mínimos absolutos estuvieron repartidos entre los días nublados de principios de mes y los días despejados de finales de mes. Así en Isla Mayor se registraron 6.7º C el día 4 y 7.7º C el día 1; en Sanlúcar la Mayor 8 y 8º C (días 28 y 27 respectivamente) y en Sanlúcar de Barrameda 8.5º C el día 8 (que fue el día en el que la mayoría de las estaciones tuvieron la mínima absoluta del mes).
Las medias más altas se produjeron a finales de mes en las estaciones de la marisma, el día 27 se llegó a 25.88º C de media tanto en la estación del Palacio de Doñana, como en la N31-Vetalengua, dándose un valor similar 25.86º C en la N28-Lucio del Rey. Los valores medios más bajos están copados por la estación de Isla Mayor, con 11.9, 12.8, 12.9 y 13.5º C (días 2, 1, 3 y 4 respectivamente). Después vendrían las estaciones de Sanlúcar la Mayor (14.2º C el día 27) y La Palma del Condado (14.3º C el día 1).
A continuación se muestran una serie de mapas sobre la distribución de las temperaturas en la Comarca Doñana.
Temperaturas Mayo
Finalmente y aprovechando los datos disponibles para el perido de referencia 1970-2000, se hará una breve comparación de los valores de mayo 2011, con respecto a la media de los valores de mayo para esos 30 años. El resultado obtenido es que la media de este mayo 2011 ha sido 2.69º C más elevada que la del mes de mayo del periodo de referencia 1970-2000.
Estos valores están en sintonía con los de la Agencia Española de Meteorología (AEMET), que calificaba este mes como el tercer mayo más cálido desde 1950, con un promedio de 2.9º C por encima de la media.
Estos valores están en sintonía con los de la Agencia Española de Meteorología (AEMET), que calificaba este mes como el tercer mayo más cálido desde 1950, con un promedio de 2.9º C por encima de la media.
Es importante señalar que los datos disponibles para el periodo de referencia son de temperatura media por un lado, y de mínima y máximas absolutas por otro. De este modo en temperaturas máximas y mínimas, no estamos comparando las medias, sino los valores extremos del mes en cada estación meteorológica.
Las diferencia media en la Comarca para las máximas absolutas ha sido de tan solo 0.5º C, con valores que han oscilado entre +2.3º C y -1.8º C. Las estaciones en las que las máximas absolutas han sido más bajas han sido todas las de la marisma, a las que se ha unido la estación de La Palma del Condado.
Con las mínimas la situación es la contraria, la diferencia media de la Comarca ha sido de 2.7º C, y fue en las estaciones de la marisma y próximas a ella, en las que la diferencia con respecto al periodo de referencia obtuvo valores más elevados. De hecho vemos valores muy destacados, de hasta casi 6º C en varias estaciones de la marisma. Estos valores tan altos, se deben sin duda al efecto ejercido por la enorme masa de agua de la marisma, que incluso a finales de mes presentaba una superficie inundada de más 18.000 ha, valor muy por encima del habitual para esas fechas. Esta explicación también indicaría el porque estas estaciones marismeñas, han sido las únicas que han presentado unas máximas más bajas que en el periodo de referencia 1970-2000, ya que la gran cantidad de agua existente, tiende a suavizar las temperaturas.
Finalmente se presenta el siguiente mapa que muestra la diferencia en las temperaturas medias de este mes de mayo de 2011, con la media de mayo para el periodo 1970-2000.
miércoles, 1 de junio de 2011
Evolución de la Costa del Parque Nacional por Periodos
Este post complementa al anterior sobre la evolución de la costa del Parque Nacional de Doñana entre 1956 y 2008. En este caso el estudio se realiza para 3 periodos (1956/77, 1977/01 y 2001/08). El próximo post sobre la costa será sobre la evolución anual entre 2005 y 2010, de cara a ver la importancia de fenómenos concretos (todo lo concreto que puede ser un dato anual, pero son los datos disponibles).
Antes de empezar el post me gustaría dar mi opinión sobre los fenómenos que estamos viendo en los últimos años en la costa Huelva, especialmente en su parte oriental. Creo que si se hubieran hecho estudios de este tipo (por supuesto mucho más profesionales que éste y por personas mucho más cualificadas que yo), o si simplemente se hubieran tenido en cuenta estudios hechos (hay muchos artículos sobre la evolución del litoral onubense, uno de ellos está enlazado en este blog) se hubieran evitado cosas como estas:
Al final estos daños son solucionados con costosas inversiones que salen del dinero público (a mi parece muy paradójico el hecho de que tenga que pagarse con dinero de todos, la protección de unas viviendas en primera línea de litoral, que aparte de lo discutible de su situación con respecto a a la Ley de Costas, por lo general pertencen a los sectores más adinerados de la sociedad).
Las soluciones que se vienen dando a estos problemas (espigones en peine, traer arena de otros lugares, etc.), han demostrado que al final no dejan de ser meros parches (tiritas más bien, por lo poco que duran), que lo único que hacen es trasladar el problema de un sitio a otro en lugar de solucionarlo.
Evolución por periodos
Respecto a la evolución por periodos, lo primero es comentar la obviedad de que los 3 periodos que nos marcan las otrofotos empleadas, son de distinta duración: 21 años del periodo 1956-1977, 24 años del periodo 1977-2001 y 7 años del periodo 2001-2008.
Antes de empezar el post me gustaría dar mi opinión sobre los fenómenos que estamos viendo en los últimos años en la costa Huelva, especialmente en su parte oriental. Creo que si se hubieran hecho estudios de este tipo (por supuesto mucho más profesionales que éste y por personas mucho más cualificadas que yo), o si simplemente se hubieran tenido en cuenta estudios hechos (hay muchos artículos sobre la evolución del litoral onubense, uno de ellos está enlazado en este blog) se hubieran evitado cosas como estas:
Al final estos daños son solucionados con costosas inversiones que salen del dinero público (a mi parece muy paradójico el hecho de que tenga que pagarse con dinero de todos, la protección de unas viviendas en primera línea de litoral, que aparte de lo discutible de su situación con respecto a a la Ley de Costas, por lo general pertencen a los sectores más adinerados de la sociedad).
Las soluciones que se vienen dando a estos problemas (espigones en peine, traer arena de otros lugares, etc.), han demostrado que al final no dejan de ser meros parches (tiritas más bien, por lo poco que duran), que lo único que hacen es trasladar el problema de un sitio a otro en lugar de solucionarlo.
Evolución por periodos
Respecto a la evolución por periodos, lo primero es comentar la obviedad de que los 3 periodos que nos marcan las otrofotos empleadas, son de distinta duración: 21 años del periodo 1956-1977, 24 años del periodo 1977-2001 y 7 años del periodo 2001-2008.
Por tanto, para hacer la comparación entre ellos, hay que emplear el estadístico EPR (tasa media anual de cambio), ya que es el único que al ser una media anual, puede dar valores realmente comparables para periodos de diversa duración.
Antes de ver el EPR de cada periodo se muestra en la siguiente figura el EPR general para el periodo 1956-2008.
Como se observa en la figura, (y como ya se ha visto en los mapas sobre este tramo de costa, realizados con el estadístico SCE), la mayoría de esta costa es progradante, dándose retrogradación en solo 20 de los 530 transectos analizados (1 cada 50 metros desde Matalascañas hasta la desembocadura del Guadalquivir).
La media de las transectos en los que el EPR ha sido negativo (retroceso de la costa) ha sido de -0.685 m/año. Siendo el valor máximo de retroceso de -1.48 m/año.
Como se verá a continuación ha habido importantes oscilaciones en estos valores entre los 3 periodos. Como puede notarse en la figura, hay 2 zonas diferenciadas en las que tenemos retrogradación. La primera abarcaría desde el transecto 80 hasta el 85 (desde el km 4 hasta el 4.25) donde los valores de retroceso son siempre inferiores a 0.5 m/año; y una segunda zona que va desde el transecto 528 hasta el 529 (km 25.9 hasta 26.45), en la que los valores de retroceso de la línea de costa presenta valores más altos, siempre por encima de -0.5 m/año y en su mayoría con valores mayores de -1 m/año.
En general el EPR medio de la costa para estos 52 años es de 1.29 m/año de avance.
Periodo 1956-1977
Lo que más llama la atención de este periodo es la cantidad de transectos que hay en los que se produce retrogradación, con un total de 88 de los 530 transectos.
Este número tan elevado se debe a la cantidad de transectos retrogradantes que observamos en la parte de la costa más cercana a Matalascañas, especialmente entre los transectos 30 y 167 (desde el km 1.5 hasta el 8.35).
A pesar del aumento de estos transectos donde la costa retrocedió en este periodo, las tasas de cambio se mantienen en relación a la que se ha descrito para el total de la costa. Siendo la media de los transectos con retroceso costero de la parte norte de la playa de -0.42 m/año (72 transectos), mientras que la media de los transectos con retroceso de la parte sur de la playa ha sido de -1.786 m/año (transecto 520), con varios valores por encima de -3 m/año y un valor máximo de -3.7 m/año. El valor medio de todos los transectos retrogradantes fue de -0.66 m/año.
El avance medio de la costa en este periodo fue de 1.15 m/año, con un rango de 13.85, ya que el mínimo fue de -3.7 m/año y el máximo de 10.15 m/año (transecto 509). Los valores más altos se dieron entre los transectos 478 y 511 (km 23.9 al 25.55) con avances superiores a los 5 m/año.
Periodo 1977-2001
En este periodo el número de transectos retrogradante baja desde los 88 del periodo anterior hasta 33, como es habitual los transectos retrogradantes de la parte norte de la playa presentan valores de retroceso mucho más bajos que los de la parte sur. Así los valores medios de los 20 transectos con retroceso de la zona norte presentan valores realmente bajos, con retrocesos que realmente podrían ser descartados ya que en la mayoría de los casos son del orden de centímetros, con un valor medio de -0.06 m/año. El retroceso de los transectos finales de la playa es también bastante más bajo que en el periodo anterior (con valores muy similares a los que veíamos para el conjunto 1956-2008), siendo la media de -1.08 m/año. El mayor retroceso en este periodo fue de -1.57 m/año (transecto 528). El valor medio de los transectos retrogradantes fue de -0.44 m/año.
La media global de este periodo es de una progradación de 1.49 m/año, este aumento con respecto al periodo anterior se debe tanto a los valores menores de los transectos en que hubo retroceso, como al aumento del número de transectos con un avance importante (42 transectos con valores superiores a 5m/año, 18 de ellos por encima de los 10 m/año), produciéndose en este periodo la mayor tasa de avance, 12.82 m/año (transecto 491).
Periodo 2001-2008
Este último periodo es quizás el más desconcertante, ya que se observa una drástica reducción en el crecimiento de la flecha litoral, especialmente en la zona sur que es donde debe darse (y donde hemos visto que se estaba dando) el mayor crecimiento, ya que al no poder cerrarse por la presencia del río, el crecimiento se produce en anchura comenzando desde la flecha (donde la deriva litoral va acumulando los sedimentos) y trasladando el crecimiento hacia el norte. Las tasas de crecimiento de esta zona de la costa, que en periodos anteriores pasaba de los 10 m/año, pasa ahora a ser inferior a los 3 m/año, incluso los valores máximos pasan ahora a las partes centrales de la costa analizada. El valor máximo 4.03 m/año se da en el transecto 259 (km 12.95). En general los transectos que se observan en verde en la siguiente imagen en el centro de la playa son los que han presentado valores máximos.
Hay en general una tendencia a la estabilización, ya que el número de transectos en los que ha habido retroceso es de 26 (el más bajo de los 3 periodos), con un valor medio de retrogradación de -0.4 m/año, valor inferior al de los otros 2 periodos. El retroceso máximo fue de -2.44 m/año (transecto 476).
La tasa media anual de este periodo es de tan solo 0.961 m/año, la más baja de los 3 periodos. La tendencia a la estabilización se ve también en el rango tan bajo de este periodo: 6.47 m/año frente a 14.4 m/año del periodo 1956-1977 y 13.85 m/año del periodo 1956-77.
Estos datos hay que tomarlos con cautela, ya que la diferencia de amplitud de los periodos puede indicar como ya comentaos que la evolución litoral este ligada a fenómenos intensos, que quizás aun esten por producirse en el periodo actual.
En la gráfica siguiente se ofrece un resumen gráfico de la información planteada.
Decir que en principio es sorprendente que los valores más altos de progradación se den en el periodo 1977-2001, ya que en ese periodo empezó a "funcionar" el dique Juan Carlos I, que redujo en aporte de sedimentos en toda la costa de Huelva, especialmente en esta parte de la costa, que queda al este del espigón. Pero estos son los resultados obtenidos, en cualquier caso la amplitud del periodo puede estar ocultando datos, por lo que sería necesario el contar con información intermedia.
Finalemente comentar gracias a un reciente "trabajo de clase" (que espero subir a la pestaña varios en breve) que al otro lado del espigón, en la flecha del Rompido, la evolución del avance para periodos muy similares ha sido la de pasar de una avance de más de 40 m/año entre 1956 y 1977, a un avance de apenas 25 m/año para el periodo 1998-2008 (con un descenso también en el periodo intermedio a 30 m/año). Estos datos se refieren al extremo de la flecha, que al no estar limitada como la de Doñana, tiene libertad para crecer a estas velocidades, si bien es verdad que también se ha notado junto con el descenso de su todavía elevada velocidad de crecimiento, un descenso de la anchura de la flecha.
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