Cómo usar datos de terceros en nuestras prácticas con SIGs

Recientemente, interviniendo en un foro acerca de la manera de generar el factor R (erosividad de la lluvia) de la RUSLE, me entró la curiosidad por producir mapas de precipitación porque intervienen en la determinación del referido factor. Aunque dispongo de información de elementos climáticos de varias estaciones de mi país, probablemente no cuente con el número suficiente de estaciones que me permita generarla en la zona que he empleado en este Blog para mis ejemplos habituales con SIGs. Por otra parte, muchos usuarios solicitan datos “para practicar” y si no se tienen entonces la mejor manera de probar los procedimientos que nos interesan es generarlos artificialmente.

Un ejemplo de está práctica la podemos visualizar aquí:

Inverse Distance Weighting (IDW) Interpolation using QGIS

donde en el tutorial se pone a la disposición una muestra de datos artificiales de precipitación para 53 estaciones climáticas dispuestas como un shapefile de puntos proyectados en UTM, zona 10, con el datum NAD83. Como me interesa probar la manera de calcular R y otros métodos de interpolación diferentes al referido en el tutorial (con QGIS sólo hay una oferta de 2 posibles y en GRASS es algo más amplia) entonces me planteo la manera de “llevar” los datos a mi zona de trabajo en UTM, zona 19, datum WGS84. Para ello, lo reproyecto en QGIS para el datum anterior, luciendo de esta manera:

datos1

Posteriormente, abro en una vista, con zoom general, mi mapa base y el shapefile reproyectado.

datos2

Con la herramienta de selección por rectángulo abarco todos los puntos del shapefile reproyectado y, en modo de edición, los arrastro hasta el mapa base a una posición arbitraria.

datos3

Cierro el modo de edición y guardo los cambios con otro nombre de shapefile. Ahora tengo los datos a la disposición de mi ambiente de trabajo de GRASS que me servirán como calibración para ponderar si mis resultados de interpolación son equivalentes a los de la referencia anterior, la exploración de modos de interpolación diferentes a los allí expuestos y usar información complementaria almacenada en un DEM para determinar, por ejemplo, los factores de erosividad de la lluvia (R). Sin embargo, éstos serán temas de próximos posts.

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  1. Pingback: Plugin GEarthView en QGIS | El Blog de José Guerrero

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