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Enlace a herramienta: https://cran.r-project.org/web/packages/reddPrec/index.html

Los conjuntos de datos de precipitación diaria suelen ser grandes, voluminosos y difíciles de manejar, pero son fundamentales en muchos estudios ambientales. Hemos desarrollado una herramienta para crear conjuntos de datos personalizados a partir de registros de precipitación diaria observada. Los valores de referencia (RV) se calculan para cada día y ubicación mediante regresión logística multivariante con altitud, latitud y longitud como covariables. Las operaciones se compilaron en un paquete R de código abierto llamado reddPrec. El paquete reddPrec consta de un conjunto de funciones que se utilizan para: i) aplicar un control de calidad exhaustivo a los conjuntos de datos originales de precipitación diaria, clasificando los datos sospechosos según cinco criterios predefinidos; ii) corregir los valores faltantes en las series de datos originales mediante la estimación de los valores de precipitación utilizando las 10 observaciones más cercanas para cada día; y iii) crear nuevas series y conjuntos de datos en rejilla en ubicaciones donde no se registraron datos.

Serrano-Notivoli R, de Luis M, Beguería S (2017) An R package for daily precipitation climate series reconstruction, Environmental Modelling & Software 89:190-195, https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.11.005

Enlace a herramienta: https://cran.r-project.org/web/packages/bioclim/index.html

Bioclim es un paquete de software en lenguaje R para la clasificación bioclimática basado en el enfoque del Tipo de Régimen Bioclimático (TRB), que combina las propiedades climáticas y edáficas para clasificar una región según su aptitud para la actividad vegetativa vegetal. Presentamos los modos de funcionamiento, las capacidades y las limitaciones del software, incluyendo ejemplos de uso real. Utilizando la temperatura, la precipitación y la capacidad de campo mensuales como datos de entrada, Bioclim sigue un flujo de trabajo sencillo con tres funciones para calcular: i) un balance hídrico completo que describe la dinámica de los recursos hídricos a lo largo del año; ii) un balance bioclimático para estimar la actividad vegetativa vegetal; y iii) un conjunto de intensidades bioclimáticas que cuantifican los cambios en la actividad vegetativa. El programa utiliza los resultados de estas funciones para clasificar el tipo bioclimático a escala zonal, regional y local. Los resultados de las tres funciones pueden calcularse de forma independiente, lo que refuerza el potencial de aplicación interdisciplinar del software, como la climatología y la hidrología. Bioclim utiliza formatos numéricos y ráster como datos de entrada y ofrece opciones altamente flexibles para una amplia gama de propósitos, desde la investigación científica hasta las representaciones para el usuario final. Los resultados del balance hídrico y bioclimático se pueden presentar en forma numérica, gráfica o cartográfica.

Serrano-Notivoli, R., Longares, L.A., Cámara, R. 2022. bioclim: An R package for bioclimatic classifications via adaptive water balance. Ecological Informatics, 71, 101810. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2022.101810

Enlace a herramienta: https://github.com/rsnotivoli/agroclim

Hemos desarrollado una herramienta en lenguaje R llamada agroclim para calcular índices climáticos relacionados con el desarrollo agrícola. Mediante un amplio conjunto de funciones y basándose en series diarias de temperatura, los usuarios pueden: 1) evaluar la idoneidad general de ubicaciones específicas; 2) comprobar la probabilidad de ocurrencia de temperaturas extremas; y 3) evaluar la idoneidad climática de cultivos específicos. Estas funciones se basan en el uso de indicadores agroclimáticos, buscando capturar el efecto del clima en los cultivos, desde la siembra hasta la maduración. Además, un grupo de funciones está dedicado a gestionar conjuntos de datos multidimensionales para i) recuperar datos climáticos; ii) calcular los índices sobre conjuntos de datos espacialmente continuos; y iii) exportar los resultados en un formato tridimensional. Utilizando un conjunto de datos de temperatura de alta resolución de España como ejemplo de entrada, calculamos el conjunto completo de índices agroclimáticos para ubicaciones seleccionadas y mapeamos varios de ellos para demostrar su potencial para el análisis espacial de la idoneidad climática.

Serrano-Notivoli, R., Tomás-Burguera, M., Marti Ezpeleta, A., Beguería, S. 2020. An integrated package to evaluate climatic suitability for agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, 176, 105473. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105473