Este paquete contiene la implementación de un generador estocástico diario y multisitio de series meteorológicas sintéticas. La generación de series sintéticas es un insumo básico para el análisis probabilista de las sequías y sus impactos en el sector agrícola. El generador desarrollado es muy flexible y capaz de generar secuencias de valores diarios de precipitación y temperaturas máxima y mínima. A partir de estas últimas se pueden derivar otras variables como la radiación solar y la evapotranspiración.
El generador tiene dos variantes, una permite generar series para localidades puntuales, generador local, y otra que permite la generación en grillas regulares o en localidades arbitrarias, generador espacial. Esto la de la posibilidad al usuario de generar productos a medida para distintas aplicaciones. Además, el generador es capaz de utilizar variables auxiliares que producen simulaciones condicionadas para su uso en conjunto con modelos de cambio climático o de pronósticos estacionales para evaluar impactos en el largo o corto plazo, respectivamente.
Esta flexibilidad se sustenta en el uso modelos generalizados aditivos (GAM) que permiten modelar con mucha precisión el comportamiento de las variables meteorológicas y capturar las propiedades estadísticas de los datos observados. La modelación de las variables meteorológicas se divide en dos: por un lado, la ocurrencia y monto de precipitación y por otro, las temperaturas máxima y mínima. La ocurrencia de precipitación se modela a través de un modelo probit mientras que al monto se lo hace a través de una distribución aleatoria Gamma. Para la temperatura se utiliza un modelo autorregresivo condicionado por la ocurrencia de lluvia. A su vez, estos modelos pueden ser espacialmente correlacionados con campos aleatorios Gaussianos que contemplan la variabilidad espacial y temporal regional.
Además del generador, se incluyen diagnósticos estadísticos y gráficos para verificar la bondad de ajuste estadística de los GAM y validar que las series sintéticas sean consistentes con los registros históricos. Los diagnósticos son exhaustivos e incluyen todas las propiedades de las series que podrían afectar el desempeño de las mismas durante el análisis probabilista.
The Weather Generator is under active development and the only way to install it
now is through the installation of the development version from GitHub. The easiest
way to do this is via the install_github() function from package devtools. Make
sure you have devtools installed, then run this command to install the package:
devtools::install_github("CRC-SAS/weather-generator", ref = 'gamwgen')If you are using a version of R prior to 3.6, before install the Weather Generator you must install a version of the R package called pbkrtest that is compatible with your R installation. For example, if your R version is 3.5, you must install pbkrtest before install the Weather Generator executing this command:
devtools::install_version("pbkrtest", version = "0.4-7")Also note that, depending on your OS, R packages that will be installed as dependencies of the Weather Generator may require the installation of additional OS packages. Generally the installation process indicates which OS packages are required. For example, in a Debian 10 OS, you must run this commands to install all required OS packages:
sudo apt install libssl-dev
sudo apt install libcurl4-openssl-dev
sudo apt install libxml2-dev
sudo apt install libnlopt-dev
sudo apt install libnetcdf-dev
sudo apt install libudunits2-dev
sudo apt install libgdal-dev