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Mostrando entradas de octubre, 2011

La Injusticia Ambiental y Territorial de Tiltil

TilTil el patio trasero de Santiago La alta contaminación ambiental, alza de pasajes de los buses y tres cárceles en el lugar son algunos problemas de esta comuna. Fuente: EMOL  

Imagenes Mosaico Georreferenciadas de Google Earth de Alta Definición con Stitch Map

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Hoy en clase la ayudante de Gestión Ambiental Integrada (GAI) Pamela Smith comentó acerca de un programa que te permite obtener una sóla imagen de alta definición de Google Earth a través del mosaico de varias imagenes. Esto es a través de Stitch Map . No muevas Google Earth mientras trabaja Stitch Map.

Joker feat. William Cartwright - On my mind

GeoDa Center for Geospatial Analysis and Computation y Spatial-Analyst R-GEO

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En twitter el otro día Alex Godoy me dió el excelente dato acerca de una página de Geomática, que es  GeoDa Center for Geospatial Analysis and Computation , nada de mal, que es un centro de investigación que desarrolla el estado dle arte y metodologías para el análisis geospacial, geovisualización, geosimulación y modelación de procesos espaciales, implementando soft.... etc, en pocas palabras excelente... Puedes bajar diferentes programas como GeoDa , PsySAL , REGAL , y R-Geo . GeoDa : Freeware de introducción al análisis de datos espaciales. Muy sencillo y liviano. PsySAL  Open Source Python library for Spatial Analytical Functions: Librería open source de herramientas para el análisis espacial. REGAL  Regional Analysis Laboratory creó STARS Space-Time Analysis of Regional Systems. es un freeware open source diseñado para el análiss de datos de superficie. R-Geo  SPATIAL-ANALYST.NET. Lejos lo mejor, se trata de un sitio web no comercial para usuarios interesads en el uso

Unir MDE y agregar coordenada z de elevación a shapes de puntos

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Anteriormente vimos como bajar modelos digitales de elevación (MDE ). Ahora mostraré como unir estos rasters en un archivo, y luego extraer las coordenada z de elevación a un shape de puntos. Revisando el blog de AColita , pude ver somo unir Rasters en uno o mas archivos: ArcToolbox > Data Management Tools > Raster > Raster Dataset > Mosaic To New Raster Luego, revisando el blog AguaySIG , se muestra el procedimiento para obtener la coordenada z a partir de un MDE. Para ello es necesario contar con un shape de puntos y un MDE. ArcToolbox > 3D Analtyst Tools > Functional Surface > Surface Spot tal como se ve en la imagen superior. Luego, la coordenada z se aprecia en la imagen inferior.

Gasto público en educación según % PIB, con R y googleVis en Blogger

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GeoMapID5ce44fdf Data: Gasto público en educación según % PIB Chart ID: GeoMapID5ce44fdf R version 2.13.2 (2011-09-30) googleVis-0.2.10 Google Terms of Use Data Policy Después de darme algunas vueltas con R y considerando el tema nacional acerca de las movilizaciones por educación decidí crear un gráfico que mostrara el Gasto público en educación según % PIB por país para el año 2007. Para crear este gráfico seguí los pasos mostrados en el excelente blog Spatian Analytics , específicamente este post . La base de datos es de la ONU , usé R , la librería googleVis , y algunos consejos de Google Chart . Luego, el código es: install.packages("googleVis"); library(googleVis); edu <- read.csv("C:/data/edu.csv", h=T) attach(edu); names(edu) [1] "Pais" "Año" "Porcentaje" Geo=gvisGeoMap(edu, locationvar="Pais", numvar="Porcentaje", + options=list(height=300, dat

ASTER Global Digital Elevation Model (DEM)

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Buscando Modelos Digitales de Elevación ( Digital Elevation Model; DEM) encontré el  The ASTER Global Digital Elevation Mode l (ASTER GDEM), con resolución de celdas de 30 mts!!! File Name(Example of N35~36,E135~136) ASTGTM_ N35E135_dem.tif ASTGTM_ N35E135_num.tif Output format GeoTIFF, signed 16 bits Geographic coordinates Geographic latitude and longitude Tile Size 3601-by-3601 pixels (1-by-1 degree) Posting interval 1 arc-second DN values 1m/DN referenced to the WGS84/EGM96 geoid-9999 for void pixels, and 0 for sea water body Stacking number or reference DEM SRTM3:-1,-2 CDED:-6 Alaska DEM:-11 etc. Coverage North 83 degrees to south 83 degrees, 22,600 tiles Algunas características: Resolución celda 30 mts, con precisión de 7 a 14 mts,  Para bajar la información hay que clickear en "search", en http://www.gdem.aster.ersdac.or.jp/search.jsp específicamente. Lo mas fácil es contar con shapefiles en coordenadas geográficas del área a descargar. Así, l

Proyección del número de pasajeros SCL año 2015 con R

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Proyección del número de pasajeros SCL año 2015 con R Desde  http://www.jac-chile.cl/  es posible acceder una base de datos muy completa de pasajeros y datos de aeropuertos de Chile. Entonces, realicé una pequeña proyección de pasajeros al año 2015. Primero bajé los datos mensuales para Santiago desde el 2004 al 2008, n=60. Luego, después de hojear varios libros, llegué a cual es la metodología citada en la literatura. Particularmente, leía  el libro  Time Series de Stata  release 10. La metodología correspondía a un modelo SARIMA multiplicativo del tipo (0,1,1)x(0,1,1)12 (Box  et al , 1994). Esto es Moving-Average del término anterior (proceso con memoria), al igual que la estacionalidad en base de 12 meses. Para este trabajo ocupé  R  (R Development Core Team, 2011) con la librería “ forecast ” (Hyndman , 2011). #Primero cuentas con la base de datos, no???. Luego instalamos la librería "forecast" install.packages("forecast") pas <- ts(pas) m6 <- Ari

ESTIMACIÓN DE LAS EMISIONES DE CARRETERAS DE LA REGIÓN METROPOLITANA APLICANDO METODOLOGÍAS COPERT III Y IV

ESTIMACIÓN DE LAS EMISIONES DE CARRETERAS DE LA REGIÓN METROPOLITANA APLICANDO METODOLOGÍAS COPERT III Y IV Sergio Ibarra  (1) y José Salim (1) (1) Laboratorio de Modelación e Inventario de Emisiones, Centro Nacional del Medio ambiente, Universidad de Chile, Santiago, Chile e-mail:  sibarra@cenma.cl ,  jsalim@cenma.cl Palabras Claves:  Emisiones, Carreteras, Copert Introducción : Las emisiones de carreteras han sido estimadas a nivel regional (Dictuc, 2007) con Modem (Mideplan, 2010) aplicando una simplificación de la metodología Copert III (Nziachristos y Samaras, 2000). Sin embargo, esta metodología se actualizó (Nziachristos y Samaras, 2009). Por eso, es necesario evaluar los cambios.  Objetivo : Estimar las emisiones de carreteras.  Materiales : Red de carreteras RM 2008, Censo vehicular de carreteras RM 2008, factores de emisión Copert III de Modem y Copert IV.  Resultados : Con Copert IV aumentan emisiones de MP10 en 43 t/año, MP2.5 40 t/año, HC 5279 t/año, NH 3

INFLUENCIA DEL CÉSPED EN LA ESTIMACIÓN DE MATERIAL PARTICULADO RESUSPENDIDO DE CALLES

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INFLUENCIA DEL CÉSPED EN LA ESTIMACIÓN DE MATERIAL PARTICULADO RESUSPENDIDO DE CALLES Sergio Ibarra (1) , Javier González-Barrientos (2) y José Salim (1) (1) Laboratorio de Modelación e Inventario de Emisiones (2) Laboratorio de Biodiversidad Acuática Centro Nacional del Medio ambiente Universidad de Chile Santiago, Chile e-mail: sibarra@cenma.cl Palabras Claves: Emisiones, Silt, MP10, Polvo Resuspendido Introducción: Las emisiones de material particulado re-suspendido de caminos pavimentados es la principal fuente de MP10 en Santiago (Cenma, 2002). Estas emisiones dependen del limo superficial (silt) del camino (g/m2) (AP-42, 2011) (Intec, 1994). Es de interés conocer parámetros que puedan influenciar la formación de limo. Materiales: Campaña de muestreo de silt RM 2010 considerando cobertura de costado de calle. Además, programa Modem 5, perfiles, flujos y composiciones vehiculares RM 2010. Metodologia: ANOVA randomizada de dos vías (Manley, 1997) Resultados: La c

CO y Mortalidad. Análisis con R usando datos cargados de Internet

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CO y Mortalidad. Análisis con R usando datos cargados de Internet En Octubre del 2009, en las  V Jornadas Latinoamericanas de Química y Física Ambiental , presenté un trabajo que compara el  efecto del monóxido de carbono ambiental sobre la mortalidad de los habitantes de Santiago, Chile y Buenos Aires, Argentina . Para este trabajo se tomaron datos de mortalidad total, masculina, femenina, de menores de 14 años, de 14 a 65 y mayores a 65 años de las ciudades de Santiago y Buenos Aires. Para que fuesen comparables utilicé la misma metodología que consiste en un  Modelo Semi-Paramétrico de  regresión quasi-poisson  de la mortalidad esperada sobre los días de la semana, mes, monóxido de carbono, temperatura, humedad relativa y tiempo (variables estadísticamente significativas). Las variables de confusión fueron controladas usando los suavizadores  cubic splines . Se consideró sólamente el CO pues esos eran los datos disponibles de monitoreo en Buenos Aires. En Marzo del 2011

Proyección Vehículos Particulares 1986-2015 Región Metropolitana

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Proyección Vehículos Particulares 1986-2015 Región Metropolitana A continuación, presentaré un trabajo que consiste en establecer la relación entre el número anual de vehículos particulares de la Región Metropolitana de Santiago entre los años 1986 y 2009 y el producto interno bruto entre los años 1986 y 2009. Los datos vehiculares fueron extraidos de las bases de datos de los Permisos de Circulación, solicitables al  INE , y los datos de PIB de la base de datos del  Banco Central . Los gráficos fueron creados con la  ggplot2  en  R . > setwd("C:/data") > p3<-read.csv("pib3.csv",header=T)  > attach(p3) > names(p3) [1] "year" "pib" "vp" "vc" "m" "cl" "cm" "cp" "b" > library(ggplot2) > qplot(pib,vp,data=p3,xlab="Producto Interno Bruto de Chile 1986-2009",  ylab="Vehículos Particulares 1986-2009", geom = c("point&qu

Distribución de las emisiones diarias de Fuentes Móviles de MP10 en las comunas del Gran Santiago (Kg/dia)

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Distribución de las emisiones diarias de Fuentes Móviles de MP10 en las comunas del Gran Santiago (Kg/dia) Después de mucho trabajo, y con la ayuda de  Cristina Pereira  y  Diego Díaz  pude distribuir las emisiones diarias de Fuentes Móviles de MP10 (Kgr/día) en las comunas del Gran Santiago, usando  ggplot2  en  R . Los datos de emisiones son de Fuentes Móviles año base 2007 estimados usando  CENMOVIL . El proceso es el siguiente: Contar con R Seguir los pasos descritos en  ggplot2 Contar con archivos SHAPE de emisiones comunales Función  Poly Coords Tener instalados los paquetes maptools, RColorBrewer, ggplot2 y Seguir  este tutorial  de  www.SpatialAnalysis.co.uk También encontré instrucciones para en  Oregon University , pero ggplot2 es mas mejor! Saludos

Estimación de las emisiones de dióxido de azufre del volcán Chaitén

Estimación de las emisiones de dióxido de azufre del volcán Chaitén Luis Gutiérrez (1), Sergio Ibarra (1,2), Roberto Rojas (1), Cristián Recabarren (1), Sebastián Salazar (1), Luis Da Silva (1) y Eduardo Mera (1) (1) Laboratorio de Medio Ambiente y Energías Renovables, Departamento de Física, Universidad Tecnológica Metropolitana (2) Centro Nacional del Medio Ambiente, Universidad de Chile luis.gutierrez @utem.cl Resumen : El impacto generado por la actividad geotérmica de las erupciones del volcán Chaitén ocurridas durante mayo de 2008, se estudia cuantificando las emisiones de dióxido de azufre. El cálculo de las emisiones se hizo a través del estudio de los antecedentes históricos (1), utilizando la relación de cálculo de Tier 3 (2). Los resultados permiten disponer de mejores antecedentes para evaluar los reales alcances de magnitud sobre el inventario de emisiones en las regiones involucradas por estas erupciones volcánicas. Referencias  [1] Andres R.J., Kasgnoc A.D.

La dinámica estratosférica y la destrucción de la capa de ozono en el norte de sudamérica

La dinámica estratosférica y la destrucción de la capa de ozono en el norte de sudamérica Luis Gutiérrez (1), Luis Da Silva (1), Eduardo Mera (1), Sergio Ibarra (1,2), Roberto Rojas (1), Cristián Recabarren (1) y Sebastián Salazar (1) (1) Laboratorio de Medio Ambiente y Energías Sustentables, Departamento de Física, Universidad Tecnológica Metropolitana (2) Centro Nacional del Medio Ambiente, Universidad de Chile luis.gutierrez@utem.cl La importancia del aporte de la humedad en la estratosfera sobre la región andina del norte de Sudamérica se estudia utilizando el modelo de mesoescala de última generación WRF, como consecuencia dinámica de la circulación general de la atmósfera (3, 4) asociada al tubo de vórtice de la celda ecuatorial altiplánica (Figura 1), utilizando fundamentalmente los procesos físicos y químicos atmosféricos donde los principales gases y agentes que contribuyen en la destrucción de la columna de ozono (1) son: el radical hidroxilo, el monóxido de carb