Geoinformática 2015522

Objetivo

Dar al estudiante herramientas computacionales y conceptuales para que se pueda desenvolver en la solución de problemas numéricos en Geociencias. En cursos anteriores se buscó cubrir una amplia gama de temas numéricos con herramientas de programación como Fortran, sin embargo, el objetivo es dar las herramientas iniciales para que el estudiante pueda entender y desarrollar algoritmos que solucionen problemas específicos. La herramienta que se utilizará será Python, y se buscará un manejo integral del lenguaje para su uso por parte de los estudiantes.

Programa (PDF)

Talleres

Taller 1 (PDF) Entrega Septiembre 03 (SOLUCIÓN)

Taller 2 (PDF) Entrega Septiembre 19

Taller 3 (PDF) Entrega Septiembre 26

Taller 4 (PDF) Entrega Octubre 03

Taller 5 (PDF) Entrega Octubre 29

Taller 6 (PDF) Entrega Noviembre 21

Taller 7 (PDF) Para el día viernes 31

NOTAS CLASE

Mirar folder lecture_17 en https://github.com/gaprieto/geoinformatica

Recomendación

Asistir a Seminario en el SGC.

Semana 1 (Ago. 27-29)

Instalación Capítulo 1 (PDF)

Taller 1 (PDF) Entrega Septiembre 03

Introducción y Latex

Introducción a Geoinformática y enfoque del curso. 

En este nuevo programa del curso, vamos a enfocar la programación en el lenguaje Python. Las tareas (todas) deben ser entregadas en formato PDF, y escritas en Latex. 

Introducción a Latex (PDF)

Programas a instalar

   Latex

      Para Windows: MikTex

      Para Mac: TexLive + TexShop

      Para Linux: ???

   Python

      En cada sistema operativo se puede instalar Python.

      La mejor herramienta y la más sencilla para cualquier sistema operativo, es instalar Anaconda  

      Es importante, que la instalación permite adicionar paquetes (NumPy, ObsPy, Jupyter Notebooks, etc). 

   Editor de Texto

      Para escribir los programas de Python, se requiere de un editor de texto plano. Existen muchas posibilidades. 

      vi - programa viejo, muy completo pero con una curva de aprendizaje lenta. 

      emacs - Programa muy completo, tal vez el más moderno y utilizado actualmente. Curva de aprendizaje lenta.

      NEDIT, GEDIT - Similares, programas muy sencillos, con comandos tipo Windows. Funcionan en todo OS. 

      Si Ud. tiene Anaconda, y usa Jupyter Notebooks, ya tiene el editor e texto incluido. 

Semana 2 (Sept 03-05)

En FMPC, AGU. Washington DC.

Semana 3 (Sep 10-12)

Introducción a Python y primeros pasos

Capítulo 2 (PDF)

Taller 2 (PDF) Entrega Septiembre 19

Semana 4 (Sep 17-19)

Interacción con Python

Capítulo 3 (PDF)

Taller 3 (PDF) Entrega Septiembre 26

Semana 5 (Sep 24-26)

Funciones propias del usuario

Capítulo 4 (PDF)

Los archivos para trabajar hoy (https://github.com/gaprieto/geoinformatica)

Taller 4 (PDF) Entrega Octubre 03

Semana 6 (Oct 1-3)

Arreglos: Vectores y Matrices

Capítulo 5 (PDF)

Semana 7 (Oct 8-10)

Leer y guardar archivos en Python

Capítulo 06 (PDF)

Semana 8 (Oct 15-17)

Leer y guardar archivos

Practice with Precipitation and Temperature

We will use freely available data from sciencedatabase.gov to learn how to read and start analyzing geoscientific data. 

Data Reference:
Kam, Jonghun, Milly, P.C.D., and Dunne, K.A., 2018, Monthly Time Series of Precipitation, Air Temperature, and Net Radiation for 2,673 Gaged River Basins Worldwide: U.S. Geological Survey data release, https://doi.org/10.5066/F7SJ1JVG.

We have two datafiles, `MON_P_CRU_19012015.csv` and `MON_T_CRU_19012015.csv`. They have for a number of sites or stations (each line is a station) monthly data for Temperature and Precipitation. 

Fuente: https://www.sciencebase.gov/catalog/item/5a58af4fe4b00b291cd6a5fb
 

Gráficas 1D/2D

Semana 9 (Oct 22-24)

Capítulo 07 (PDF)

Taller 5 (PDF) Entrega Octubre 29

Gráficas 1D/2D

Gráficas 2D/3D

Gráficas de nuestros datos de Precipitación y Temperatura

def read_t_p_data() :
   import numpy as np


   # Nombres de archivos
   Tfile    = 'MON_T_CRU_19012015.csv'
   Pfile    = 'MON_P_CRU_19012015.csv'
   sta_file = 'BASIN_CHARACTERISTICS.csv'

   # Read data files
   basin = np.loadtxt(sta_file,skiprows=1,delimiter=',')
   Temp  = np.loadtxt(Tfile,   skiprows=1,delimiter=',')
   Prec  = np.loadtxt(Pfile,   skiprows=1,delimiter=',')

   # Organize files
   T = Temp[:,1:]
   P = Prec[:,1:]

   sta  = basin[:,0]
   lon  = basin[:,1]
   lat  = basin[:,2]
   area = basin[:,3]
   elev = basin[:,4]

   return T,P,sta,lon,lat

Semana 10 (Oct 29-31)

Gráficas 1D/2D

Gráficas 2D/3D

Gráficas de nuestros datos de Precipitación y Temperatura

Semana 11 (Nov 5-7)

Gráficas 1D/2D

Gráficas 2D/3D

Gráficas de nuestros datos de Precipitación y Temperatura

Semana 12 (Nov 12-14)

Capítulo 08 (PDF)

Capítulo 10 (Fourier) (PDF)

Taller 6 (PDF) Entrega Noviembre 21

Métodos de Fourier (teoría)

Números Complejos y Fractales

Semana 13 (Nov 19-21)

Métodos de Fourier en Python

FAVOR bajar de GitHub

O18.dat y amp_spec.py

Jueves?

Semana 14 (Nov 26-28)

Métodos de Fourier y análisis de Temperatura y precipitación

Semana 15 (Dic 3-5)

Métodos de Fourier y análisis de Temperatura y precipitación

Semana 16 (Dic 10-12)

AGU Meeting, San Francisco, CA

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