El presente tutorial hace parte de un vídeo en mi canal de YouTube.
En este caso realizamos la continuación de un tutorial anterior sobre análisis moran univariado para la cantidad de homicidios (tutorial aquí), este análisis se encamina en identificar las relaciones espaciales existentes entre el estrato socioeconómico y la cantidad de homicidios por barrio desde el 2015 hasta el 2019. La idea con esto es estimar las relaciones existentes, es decir, si donde hay altos homicidios existe correlación espacial con el estrato y viceversa. Aquí los mapas de las dos variables a analizar.
Ahora bien, en este mapa se ilustra el resultado…
Para la réplica de este tutorial puedes descargar los datos y el código de este repositorio de GitHub.
El presente tutorial hace parte de un vídeo publicado en mi canal de YouTube, el cual puedes ver en el siguiente enlace.
En este tutorial comparto como poder realizar un análisis de regresión lineal simple a datos de estaciones climáticas de Boyacá, propiamente de la temperatura promedio, siendo la fuente de estos datos el IDEAM.
Si deseas replicar el ejercicio puedes descargar los datos y código del siguiente repositorio de mi GitHub.
Estos datos hacen referencia al área con bosque y no bosque para todo Colombia, a escala de 30 metros. También se suman algunas zonas sin información, producto de la presencia de problemas en el bandeado del satélite Landsat.
Una posible salida para eliminar las zonas sin información, es hacer uso de los datos de Hansen, de la Universidad de Maryland, estos datos son rasters a nivel mundial, y de posible descarga por tiles (pequeñas ventanas que forman el mosaico de todo el mundo).
Ecosistemas
🏝🏜🏖 Datos de ecosistemas para distintos años
Mapa de ecosistemas continentales, marinos, y costeros de Colombia para el año 2017.
Algunas de las categorías son:
Arbustal, bosque, desdierto, glacieares, páramos, sabana estacional, vegetación, agroecosistemas, lagos, lagunas, bosque de galería, entre otros.
La fuente de estos datos es el IDEAM.
Es posible hacer la descarga desde la página web del SIAC dando en buscar la palabra Ecosistemas.
Amazonas:
2012 / 2014 / 2016 / 2018 (no disponible para descarga, de momento) / 2020
La entidad a cargo de esta información es SINCHI (Instituto Amazónico de Investigaciones Científicas), y esta disponible para descarga en formato Shapefile a escala de 1:100.000, es posible hacer la descarga desde la plataforma de SIAC, dar en buscar con la palabra «Ecosistemas».
Trata sobre la identificación de lugares similares climáticamente a una coordenada en específico. Esto con la ayuda de la librería analogues descargada desde GitHub, en adicción, realizamos el mapa de similitud climática para una coordenada en particular.
En este tutorial abordaremos el tema de la modelación de cultivos a partir desde un enfoque empírico, siguiendo un poco la metodología de Julián Ramírez-Villegas et al en su artículo científico titulado:
Empirical approaches for assessing impacts of climate change on agriculture: The EcoCrop model and a case study with grain sorghum
Este enfoque de modelo tiene en cuenta los rangos agroclimáticos de la precipitación, temperatura máxima, temperatura media y temperatura mínima, siguiendo los límites óptimos, marginales y de muerte, tal como lo ilustra la siguiente figura del artículo.
Ahora bien, en este tutorial explicamos como aplicar este ejercicio para el cultivo del café en el país de Nicaragua, esto simplemente como una ejemplificación académica del modelo y no queriendo pretender que el modelo es totalmente certero y sabiendo además que esto se puede mejorar ajustando los requerimientos agroclimáticos e implementando el criterio experto.
El vídeo tutorial es el siguiente:
Si quieres replicar este ejercicio, aquí puedes descargar los datos y los códigos necesarios.
SIG con R - Tutoriales 