Graficando datos espaciales tidy

class: center, middle, inverse, title-slide

.title[
# Graficando datos espaciales tidy
]
.author[
### Pao Corrales
]
.institute[
### UBA - CIMA - CONICET
]

---

class: center

## Hola!

<img src="img/pao_circle.png" width="30%" />

@paobcorrales

[paocorrales.github.io](https://paocorrales.github.io/)

---

## Datos espaciales

.pull-left[

### Pueden ser:

* **puntos en el espacio**
* segmentos
* polígonos

]

.pull-right[

### Representados como:

* vectores
* matrices u arrays
* **data.frames**

]
---

## Datos puntuales

.pull-left[

### Grillas regulares

![](espaciales_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png)

]

.pull-right[

### Grillas irregulares

![](espaciales_files/figure-html/unnamed-chunk-3-1.png)

]

---

```r
temperature # datos incluidos en el paquete metR
```

<table>
 <thead>
  <tr>
   <th style="text-align:right;"> lon </th>
   <th style="text-align:right;"> lat </th>
   <th style="text-align:right;"> lev </th>
   <th style="text-align:right;"> air </th>
  </tr>
 </thead>
<tbody>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 0.0 </td>
   <td style="text-align:right;"> 90 </td>
   <td style="text-align:right;"> 1000 </td>
   <td style="text-align:right;"> 274.87 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 2.5 </td>
   <td style="text-align:right;"> 90 </td>
   <td style="text-align:right;"> 1000 </td>
   <td style="text-align:right;"> 274.87 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 5.0 </td>
   <td style="text-align:right;"> 90 </td>
   <td style="text-align:right;"> 1000 </td>
   <td style="text-align:right;"> 274.87 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 7.5 </td>
   <td style="text-align:right;"> 90 </td>
   <td style="text-align:right;"> 1000 </td>
   <td style="text-align:right;"> 274.87 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 10.0 </td>
   <td style="text-align:right;"> 90 </td>
   <td style="text-align:right;"> 1000 </td>
   <td style="text-align:right;"> 274.87 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 12.5 </td>
   <td style="text-align:right;"> 90 </td>
   <td style="text-align:right;"> 1000 </td>
   <td style="text-align:right;"> 274.87 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 15.0 </td>
   <td style="text-align:right;"> 90 </td>
   <td style="text-align:right;"> 1000 </td>
   <td style="text-align:right;"> 274.87 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 17.5 </td>
   <td style="text-align:right;"> 90 </td>
   <td style="text-align:right;"> 1000 </td>
   <td style="text-align:right;"> 274.87 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 20.0 </td>
   <td style="text-align:right;"> 90 </td>
   <td style="text-align:right;"> 1000 </td>
   <td style="text-align:right;"> 274.87 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 22.5 </td>
   <td style="text-align:right;"> 90 </td>
   <td style="text-align:right;"> 1000 </td>
   <td style="text-align:right;"> 274.87 </td>
  </tr>
</tbody>
</table>

* `lon:` (dim) longitud, ubicación en x
* `lat:` (dim) latitud, ubicación en y
* `lev:` (dim) nivel de presión en la atmósfera. 1000 hPa es cercano al suelo
* `air:` temperatura del aire

---

### Podemos aprovechar todas las herramientas del mundo "tidy"

.pull-left[
** ¿Cuál es la temperatura promedio en la provincia de Córdoba, Argentina?**

```r
t_promedio <- temperature %>% 
  filter(between(lat, -33, -31),
         between(lon, 294, 299)) %>% 
  group_by(lev) %>% 
  summarise(t_prom = mean(air - 273.15))
```

<table>
 <thead>
  <tr>
   <th style="text-align:right;"> lev </th>
   <th style="text-align:right;"> t_prom </th>
  </tr>
 </thead>
<tbody>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 10 </td>
   <td style="text-align:right;"> -51.11498 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 20 </td>
   <td style="text-align:right;"> -57.24000 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 30 </td>
   <td style="text-align:right;"> -52.82999 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 50 </td>
   <td style="text-align:right;"> -59.99998 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 70 </td>
   <td style="text-align:right;"> -61.21499 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 100 </td>
   <td style="text-align:right;"> -62.15499 </td>
  </tr>
</tbody>
</table>

]

.pull-right[

]

---

### Podemos aprovechar todas las herramientas del mundo "tidy"

.pull-left[
** ¿Cuál es la temperatura promedio en la provincia de Córdoba, Argentina?**

```r
t_promedio <- temperature %>% 
  filter(between(lat, -33, -31),
         between(lon, 294, 299)) %>% 
  group_by(lev) %>% 
  summarise(t_prom = mean(air - 273.15))
```

<table>
 <thead>
  <tr>
   <th style="text-align:right;"> lev </th>
   <th style="text-align:right;"> t_prom </th>
  </tr>
 </thead>
<tbody>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 10 </td>
   <td style="text-align:right;"> -51.11498 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 20 </td>
   <td style="text-align:right;"> -57.24000 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 30 </td>
   <td style="text-align:right;"> -52.82999 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 50 </td>
   <td style="text-align:right;"> -59.99998 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 70 </td>
   <td style="text-align:right;"> -61.21499 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:right;"> 100 </td>
   <td style="text-align:right;"> -62.15499 </td>
  </tr>
</tbody>
</table>

]

.pull-right[

```r
t_promedio %>% 
  ggplot(aes(t_prom, lev)) +
  geom_path() +
  scale_y_level() +
  labs(title = "Perfil de temperatura",
       subtitle = "Córdoba",
       x = "Temperatura") +
  theme(aspect.ratio = 1.2/1)
```

![](espaciales_files/figure-html/unnamed-chunk-10-1.png)

]

---

## Nuestro objetivo hoy

<img src="espaciales_files/figure-html/unnamed-chunk-11-1.png" width="60%" style="display: block; margin: auto;" />

---

class: inverse

## Manos a la obra!

1. 💻 Entrá a este proyecto de RStudio Cloud: [rstudio.cloud/content/4312370](https://rstudio.cloud/content/4312370)  
  ❗ (si nunca usaste RStudio Cloud, necesitas una cuenta)  
  🕔 Puede demorar un par de minutos en abrir 
  
2. 💾 Hacé click en "Save a permanent copy" (arriba a la derecha)

5. ✅ Listo!

---

## ¿Más recursos?

* 👉 Tutorial: [Datos espaciales a lo tidy](https://eliocamp.github.io/espaciales-tidy-tutorial/)  
  * [Descarga y lectura de datos](https://eliocamp.github.io/espaciales-tidy-tutorial/useR2021/02_lectura.html) (versión anterior del tutorial)

* 👉 Tutorial: [R para clima](https://eliocamp.github.io/r-clima)

* 👉 [Documentación de metR](https://eliocamp.github.io/metR/index.html)

* 👉 [Repositorio de datos climáticos](https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/home)

---

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background-size: 120%
class: inverse, center, middle

# ¡Gracias!

@paobcorrales | 🌐 paocorrales.github.io