DatosClimaticos.Rmd

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title: "Datos climáticos históricos de ACG"
output: 
  github_document:
  toc: true
always_allow_html: yes
---


```{r message=FALSE, warning=FALSE}
rm(list = ls())
```


```{r message=FALSE, warning=FALSE}
library("googlesheets")
library("tidyverse")
library("lubridate")
library("ggplot2")
library("plotly")
```
##1 Estación Santa Rosa

A leer GoogleSheet con los datos del ACG y cargar datos de Estación Santa Rosa:
```{r}
SR <- gs_title("EstacionesACG")
SantaRosa <- SR %>% gs_read(ws = "StaRosa")
```
Estructura de la tabla importada:
```{r}
str(SantaRosa)
```


Crear columna de fecha:
```{r}
SantaRosa$fecha <- ymd(paste(SantaRosa$anno,SantaRosa$mes,SantaRosa$dia, sep = '/'))
```
Notese que "Lluvia" se importó como tipo "character", hay que convertirla a "numeric", pero primero hay que convertir el separador de decimales de coma a punto:
```{r}
SantaRosa$Lluvia <- gsub(",", ".", SantaRosa$Lluvia, fixed = T)
```


```{r}
SantaRosa$Lluvia <- as.numeric(SantaRosa$Lluvia)
```

Tipos de datos:
```{r}
str(SantaRosa)
```

Transformar las temperaturas a centígrados:
Primero hacer función de transformación

```{r}
FaC <- function(x, y) {
  ifelse (x == 'F', (y - 32) * (5/9), y)
}
```

Ahora hacer la transformación para temperatura máxima (Tmax) y mínima (Tmin):
```{r}
SantaRosa$TmaxC <- FaC(SantaRosa$Unid_T, SantaRosa$Tmax)
SantaRosa$TminC <- FaC(SantaRosa$Unid_T, SantaRosa$Tmin)
```

Revisar rango de valores a través de un histograma.

Lluvia:
```{r warning=FALSE}
ggplot(SantaRosa) + geom_histogram(aes(x=Lluvia), binwidth = 10) +
  labs(x = "Lluvia diaria", y = "Conteo de registros")
```
```{r}
summary(SantaRosa$Lluvia)
```

Temperatura máxima:
```{r warning=FALSE}
ggplot(SantaRosa) + geom_histogram(aes(x=TmaxC), binwidth = 10) + 
  labs(x = "Temperatura máxima diaria", y = "Conteo de registros")
```
```{r}
summary(SantaRosa$TmaxC)
```


Temperatura mínima:
```{r warning=FALSE}
ggplot(SantaRosa) + geom_histogram(aes(x=TminC), binwidth = 10) + 
  labs(x = "Temperatura mínima diaria", y = "Conteo de registros")
```
```{r}
summary(SantaRosa$TminC)
```

Los valores de más de 100 C se asumen son valores donde no se les puso el decimal, por lo que hay que hacer una función que seleccione esos valores y los divida entre 10.
```{r}
deci <- function(x) {
  ifelse (x > 100, x/10, x)
}
```

Se aplica la función a las columnas TmaxC y TminC:
```{r}
SantaRosa$TmaxC <- deci(SantaRosa$TmaxC)
SantaRosa$TminC <- deci(SantaRosa$TminC)
```

Comprobar cambios con nuevos histogramas:

```{r warning=FALSE}
ggplot(SantaRosa) + geom_histogram(aes(x=TminC), binwidth = 1) + 
  labs(x = "Temperatura mínima diaria", y = "Conteo de registros")
```

```{r warning=FALSE}
ggplot(SantaRosa) + geom_histogram(aes(x=TmaxC), binwidth = 1) +
  labs(x = "Temperatura máxima diaria", y = "Conteo de registros")
```

```{r}
summary(SantaRosa$TmaxC)
```


#Estadísticas generales para los años con datos completos o casi completos

Hacer vector con los años que se tienen datos completos:
```{r}
AnnosCompletosSR <- as.factor(c(1994:1997,2001,2002, 2005:2008,2010))
```

Seleccionar los valores para esos años:
```{r}
SantaRosa_AnnosCompletos <- SantaRosa %>% filter(anno %in% AnnosCompletosSR)
```

Calcular totales de lluvia por año completo:
```{r}
TotalLluviaAnnos <- SantaRosa_AnnosCompletos %>% replace_na(list(Lluvia = 0)) %>% 
  group_by(anno) %>% summarise(LluviaAnno = sum(Lluvia))
```

Tabla con totales de lluvia por año:
```{r}
TotalLluviaAnnos
```
Promedio de lluvia anual para la estación Santa Rosa:
```{r}
mean(TotalLluviaAnnos$LluviaAnno)
```

Los días más lluviosos:
```{r}
SantaRosa_AnnosCompletos %>% select(fecha, Lluvia, TmaxC, TminC) %>% arrange(desc(Lluvia)) %>% slice(1:5)
```

Los días más calurosos:

```{r}
SantaRosa_AnnosCompletos %>% select(fecha, Lluvia, TmaxC, TminC) %>% arrange(desc(TmaxC)) %>% slice(1:5)
```

Los días menos calurosos:
```{r}
SantaRosa_AnnosCompletos %>% select(fecha, Lluvia, TmaxC, TminC)%>% arrange(TminC) %>% slice(1:5)
```


#Gráficos

Ordenar por fecha:
```{r}
SantaRosa_AnnosCompletos <- SantaRosa_AnnosCompletos[order(SantaRosa_AnnosCompletos$fecha),]
```

Preparación para un gráfico de acumulado de lluvias por año:
```{r}
SantaRosa_AnnosCompletos$djuliano <- yday(SantaRosa_AnnosCompletos$fecha)

SantaRosa_graficos <- SantaRosa_AnnosCompletos %>% replace_na(list(Lluvia = 0))

SantaRosa_graficos <- SantaRosa_graficos %>% group_by(year(fecha)) %>% mutate(LluviaAcumulada = cumsum(Lluvia))
```

Gráfico de lluvia acumulada por año:
```{r warning=FALSE}
ggplot(SantaRosa_graficos, aes(x = djuliano, y = LluviaAcumulada)) +
  geom_line(aes(group = factor(anno), colour = factor(anno))) +
  labs(colour = "Años", x = "Días del año", y = "Lluvia diaria acumulada")
```


Promedio de temperaturas por mes:
```{r warning=FALSE}
ggplot(SantaRosa_graficos, aes(factor(anno), TmaxC)) +
  geom_boxplot() + labs(x = "Año", y = "Temperatura máxima diaria")
```

```{r warning=FALSE}
ggplot(SantaRosa_graficos, aes(factor(anno), TminC)) +
  geom_boxplot() + labs(x = "Año", y = "Temperatura mínima diaria")
```

Seleccionar tabla final y xportar resultados a CSV:
```{r}
SantaRosa_final <- select(SantaRosa_AnnosCompletos, fecha, TmaxC, TminC, Lluvia)

write_csv(SantaRosa_final, "SantaRosa.csv")
```

##2 Estación Pitilla
Leer GoogleSheetes para esta estación:
```{r}
Pitilla <- SR %>% gs_read(ws = "Pitilla")
```

Crear columna de fecha:
```{r}
Pitilla$fecha <- ymd(paste(Pitilla$anno,Pitilla$mes,Pitilla$dia, sep = '/'))
```
Notese que "Lluvia" se importó como tipo "character", hay que convertirla a "numeric", pero primero hay que convertir el separador de decimales de coma a punto:
```{r}
Pitilla$Lluvia <- gsub(",", ".", Pitilla$Lluvia, fixed = T)
```

```{r}
Pitilla$Lluvia <- as.numeric(Pitilla$Lluvia)
```

Transformar las temperaturas a centígrados:
Primero hacer función de transformación

```{r}
FaC <- function(x, y) {
  ifelse (x == 'F', (y - 32) * (5/9), y)
}
```

Ahora hacer la transformación para temperatura máxima (Tmax) y mínima (Tmin):
```{r}
Pitilla$TmaxC <- FaC(Pitilla$Unid_T, Pitilla$Tmax)
Pitilla$TminC <- FaC(Pitilla$Unid_T, Pitilla$Tmin)
```

Revisar rango de valores a través de un histograma.

Lluvia:
```{r warning=FALSE}
ggplot(Pitilla) + geom_histogram(aes(x=Lluvia), binwidth = 10) +
  labs(x = "Lluvia diaria", y = "Conteo de registros")
```

```{r}
summary(Pitilla$Lluvia)
```

Temperatura máxima:
```{r warning=FALSE}
ggplot(Pitilla) + geom_histogram(aes(x=TmaxC), binwidth = 10) + 
  labs(x = "Temperatura máxima diaria", y = "Conteo de registros")
```

```{r}
summary(Pitilla$Lluvia)
```

Temperatura mínima:
```{r warning=FALSE}
ggplot(Pitilla) + geom_histogram(aes(x=TminC), binwidth = 10) + 
  labs(x = "Temperatura máxima diaria", y = "Conteo de registros")
```

```{r}
summary(Pitilla$TminC)
```

Los valores de más de 100 C se asumen son valores donde no se les puso el decimal, por lo que hay que hacer una función que seleccione esos valores y los divida entre 10.
```{r}
deci <- function(x) {
  ifelse (x > 100, x/10, x)
}
```

Se aplica la función a las columnas TmaxC y TminC:
```{r}
Pitilla$TmaxC <- deci(Pitilla$TmaxC)
Pitilla$TminC <- deci(Pitilla$TminC)
```

Comprobar cambios con nuevos histogramas:

```{r warning=FALSE}
ggplot(Pitilla) + geom_histogram(aes(x=TminC), binwidth = 1) + 
  labs(x = "Temperatura mínima diaria", y = "Conteo de registros")
```


```{r warning=FALSE}
ggplot(Pitilla) + geom_histogram(aes(x=TmaxC), binwidth = 1) +
  labs(x = "Temperatura máxima diaria", y = "Conteo de registros")
```

```{r}
summary(Pitilla$TminC)
```

```{r}
summary(Pitilla$TmaxC)
```