Análisis de datos climáticos en R: temperatura, precipitación y altitud con Staehelina
Análisis de datos climáticos en R
Carga y preparación de los datos
setwd("C:/Users/Usuario_UMA/Downloads")
library(foreign)
mitabla <- read.dbf("staehelina.dbf")
str(mitabla)
colnames(mitabla)
mitabla <- mitabla[,c("year", "month", "day","temper", "elevation", "precip")]
mitabla <- na.omit(mitabla)
nombres_columnas <- c("anyo", "mes", "dia", "temperatura", "altura", "precipitacion")
colnames(mitabla) <- nombres_columnas
str(mitabla)
mitabla$precipitacion <- as.numeric(as.character(mitabla$precipitacion))
mitabla$altura <- as.numeric(as.character(mitabla$altura))
Histogramas de variables climáticas
hist(mitabla$precipitacion, xlab = "Rango de Precipitación", ylab = "Número de Muestras", col = "blue", main = "Histograma de Precipitaciones")
hist(mitabla$altura, xlab = "Rango Altitudinal", ylab = "Número de Muestras", col = "gray", main = "Histograma de Alturas")
hist(mitabla$temperatura, xlab = "Rango de Temperatura", ylab = "Número de Muestras", col = "red", main = "Histograma de Temperaturas")
Distribución de muestras por año
summary(mitabla$anyo)
barplot(table(mitabla$anyo), xlab = "Año", ylab = "Número de Muestras", col = "gray", main = "Diagrama de Barras por Años")
mitabla <- mitabla[mitabla$anyo == 2004,]
Distribución de muestras por mes en 2004
summary(mitabla$mes)
#Ponemos nombre a los meses
mitabla$mes <- factor(mitabla$mes, ordered = TRUE, levels = 1:12)
nombre_meses <- c("enero", "febrero", "marzo", "abril", "mayo", "junio", "julio", "agosto", "septiembre", "octubre", "noviembre", "diciembre")
levels(mitabla$mes) <- nombre_meses
levels(mitabla$mes)
summary(mitabla$mes)
barplot(table(mitabla$mes), xlab = "Mes", ylab = "Número de Muestras", col = "gray", main = "Número de Muestras por meses en 2004")
Distribución de muestras por día en abril de 2004
mitabla <- mitabla[mitabla$mes == "abril",]
summary(mitabla$dia)
mitabla$dia <- factor(mitabla$dia, ordered = TRUE, levels = 1:31)
summary(mitabla$dia)
barplot(table(mitabla$dia), xlab = "Día", ylab = "Número de Muestras", col = "gray", main = "Número de Muestras por día en Abril de 2004")
Relaciones entre temperatura, precipitación y altitud
plot(x = mitabla$temperatura, y = mitabla$precipitacion, xlab = "Temperatura", ylab = "Precipitación", col = "blue", main = "Relación entre Temperatura y Precipitación")
plot(x = mitabla$altura, y = mitabla$temperatura, xlab = "Altura", ylab = "Temperatura", col = "red", main = "Relación entre Altura y Temperatura")
plot(x = mitabla$altura, y = mitabla$precipitacion, xlab = "Altura", ylab = "Precipitación", col = "orange", main = "Relación entre Altura y Precipitación")
Matriz de correlación
mitabla <- mitabla[,c("precipitacion", "altura", "temperatura")]
library(corrplot)
M <- cor(mitabla)
M
corrplot(M)