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Iñigo EcheverríaGeólogo · Desarrollador geoespacial
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MeteoDMC

Anomalías climáticas mensuales para las estaciones meteorológicas de Chile, generadas automáticamente a partir de los registros del servicio meteorológico nacional para mostrar dónde la temporada de incendios viene más cálida o más seca de lo normal.

Organización
CONAF
Rol
Desarrollador principal
Período
2024
Servicios
  • Análisis SIG
  • Flujos de datos
Mapa de calor de la anomalía mensual de temperatura máxima en 29 estaciones meteorológicas, ordenadas de norte a sur desde Putre hasta Puerto Williams, de enero de 2025 a mayo de 2026. La mayoría de las celdas son pálidas; franjas rojas intensas marcan los meses cálidos, sobre todo en el sur en diciembre de 2025 y enero de 2026, y manchas azules los más fríos en marzo de 2026.
Anomalía de temperatura máxima en 29 estaciones de norte a sur, de enero de 2025 a mayo de 2026, frente a la normal 1991-2020. Redibujada a partir de los resultados de MeteoDMC, sin los valores de cada celda.

Antes y durante la temporada de incendios, CONAF necesita saber dónde el país viene más cálido o más seco de lo habitual. La Dirección Meteorológica de Chile (DMC) publica los registros de sus estaciones, pero de a una estación, en tablas y archivos descargables que había que reunir a mano. MeteoDMC los convierte en figuras listas para usar con un solo comando. Lo construí en 2024, a mano, sin asistencia de IA para programar.

Qué hace

  • Reúne los registros. Descarga datos mensuales y diarios de unas 30 estaciones, de Putre a Puerto Williams, desde el servicio de datos climatológicos de la DMC: archivos CSV comprimidos, tablas HTML y su catastro de estaciones.
  • Los compara con la normal. Cada mes se contrasta con la normal 1991-2020 de la estación: en grados para la temperatura máxima y mínima, en porcentaje para la precipitación. Donde la DMC no publica una normal, una tabla de referencia completa el vacío, y las estaciones que aún no tienen una quedan en un reporte en vez de descartarse sin aviso.
  • Dibuja las figuras. Mapas de calor de anomalías del último año y medio, en una escala divergente centrada en la normal, y la lluvia acumulada desde el inicio de la temporada de incendios comparada con la temporada anterior y la climatología.
  • Exporta los números. Cada figura viene con tablas Excel de los datos que la sustentan.

Código Python de meteodmc/variables.py: un diccionario asocia nombres simples como tmax y pp a los códigos de variable de la DMC como TxPM y RRR6, y cada código define su archivo de estaciones, la ruta del archivo de la DMC, sus columnas y unidades, cómo agregarla, cómo calcular su anomalía (una diferencia para la temperatura, un porcentaje para la precipitación) y cómo graficarla.

Cómo describe MeteoDMC cada variable de la DMC (extracto simplificado). Dónde están sus archivos, cómo leerlos, cómo calcular la anomalía y cómo dibujarla quedan en una sola definición por variable.

Cómo está construido

Un pequeño paquete de Python con un comando por producto, gestionado con uv. La descarga, el manejo de datos y los gráficos son módulos separados, y cada variable define su propia fórmula de anomalía, escala de colores y etiquetas, así que agregar una nueva no toca el resto.