miércoles, 28 de enero de 2015

Segunda Circular Congreso AET 2015

Ya está disponible la 2ª Circular del XVI Congreso de la Asociación Española de Teledetección, que se celebrará en Sevilla del 21 al 23 de octubre de este año.

Aún quedan unos días hasta la fecha límite para el envío de resúmenes!

domingo, 10 de agosto de 2014

Ejemplo de Localización Optima de Supermercado Usando GIS

Buenas a tod@s (por lo visto y para mi sorpresa aún hay gente que sigue viendo el blog).

Después de ya varios años me decido a volver a subir una entrada nueva (que por desgracia poco tiene que ver con Doñana), lo hago más que nada por motivos de comodidad, ya que mi propósito es sobre todo mostrar a un amigo uno de los muchos usos que tienen los Sistemas de Información Geográfica.
Y la verdad,  más cómodo que tener que desplazarse con el ordenador es usar internet para subirlo, y bueno, como de momento no tengo página web, pues voy a tirar del blog para ello. Otro motivo para subirlo por aquí es que quizás haya alguien out there a quien pueda serle útil lo que voy a poner aquí.

La idea es muy simple, se trata de ver cual sería la localización idónea para un nuevo supermercado en la ciudad de Huelva, algo que es extrapolable a la instalación de cualquier otro tipo de actividad, ya que como se verá solo es cuestión de añadir o quitar parámetros.

Para ello vamos a usar ArcGIS (en su versión de evaluación 10.2.2) y para la localización de los supers en el mapa usaremos la librería de Python pygeocoder, la cual no había usado hasta ahora y la verdad es que me ha gustado mucho por su simplicidad (ya había usado el modulo de Geocoding de ArcGIS, pero me ha resultado más rápido y sencillo usar esta librería). Podéis ver más información al respecto de pygeocoder aquí.

En nuestro caso lo primero que hemos hecho ha sido descargar el catastro de la ciudad de Huelva (al fin y al cabo la idea última es tener una serie de ubicaciones óptimas, y esas ubicaciones obviamente tendrán su referencia catastral. Para la localización de los supermercados existentes hemos visitado las páginas webs de las principales cadenas de supermercados, y hemos buscado las direcciones de sus tiendas en Huelva. Por desgracia hay que decir que la inmensa mayoría (por no decir directamente todas),  de estas webs están muy desactualizadas en cuanto a la ubicación de sus tiendas. Al ser de Huelva he podido corregir los errores que he visto, pero seguramente se me hayan pasado otros por alto. En todo caso, como el propósito no es más que ilustrativo, tampoco es una cuestión muy importante.

Bien, pues una vez que tenemos las direcciones de los supermercados solo tenemos que usar pygeocoder para obtener las coordenadas.  Copiando el ejemplo que viene en la web antes indicada vemos como funciona pygeocoder:

Geocoding

from pygeocoder import Geocoder
results = Geocoder.geocode("Tian'anmen, Beijing")
print(results[0].coordinates)
>>> (39.908715, 116.397389)

Como en nuestro caso tenemos varias coordenadas lo mejor es ponerlo en una lista, de hecho, la solución ha sido hacer una lista para cada supermercado, a la hora de ejecutarla es similar al ejemplo de arriba, simplemente se trata de recorrer la lista con un bucle for y pasar el argumento del bucle como dirección. Otra solución hubiera sido hacer un diccionario en el que las claves fueran los nombres de los supermercados y los valores las listas con las direcciones, luego tan solo habría que recorrer las dict.values().
Quedaría así:

from pygeocoder import Geocoder
Mercadona = ["Av Molino De La Vega S/N", "Avda. Adoratrices , 12", "Avda.De Las Flores C/ Dr Juan Nicolas M.", "Avda De Andalucia S/N, Huelva", "Avda. Del Nuevo Colombino S/N"]
Mas = ["calle puerto numero 20, huelva", "calle san sebastian numero 4, huelva", "calle ruiz de alda numero 3, huelva", "calle jose fariñas numero 57, huelva"]
Dia = ["Calle Parque Comercial, Puerta del Odiel, 21002, Huelva", "Cl. Puerto numero 6, 21001 Huelva", "Avenida Italia 4, 21001 Huelva", "Avenida Alemania 49, 21001 Huelva", "Pz. Houston, 15 21006 Huelva"]
Jamon = ["Calle del Puerto numero 3, 21003 huelva", "Federico Molina, 34 huelva", "Jesús Nazareno, 6 Huelva", "Nicolás Orta, 9, Huelva", "J. López Luque, 1 Huelva", "Alonso Ercilla, 14 Huelva", "Severo Ochoa, 1 Huelva", "Rio de la Plata, s/n Huelva", "Beas, 2 Huelva", "Montevideo, 43 Huelva", "Plaza de Houston, 6 Huelva", "Avda. Palomeque, s/n Huelva", "Avda. Andalucia, 31 Huelva", "Sanlucar de Guadiana, 6 Huelva", "vDiaz del Castillo, 4  Huelva", "San José, s/n huelva", "Concepción Rguez.Garzon, 46 huelva", "Vasco Núñez de Balboa huelva", "Celestino Díaz Hernandez, s/n huelva", "Plaza Don Miguel, s/n huelva", "Artesanos, 12 huelva", "Escultora Miss Whitney, local 2 huelva", "Monsalves, 10 - 12 huelva", "Jazmin s/n huelva", "Hnos. Carlos Obrero de María huelva"]
Lidl = ["Av Molino de la Vega, S/N 21002 Huelva", "Av de las Fuerzas Armadas 21007 Huelva"]

for i in range(len(Mas)):
    results = Geocoder.geocode(Mas[i])
    print str(Mas[i]) + "," + str(results.coordinates) + "Supermercado: Mas"

El poner la dirección y la cadena de supermercado de la que se trata, junto con las coordenadas se debe a que una vez que tenemos las coordenadas, vamos a crear un archivo de texto que abriremos con excel, como sabemos, el poner un separador como por ejemplo una coma entre los distintos campos hará más fácil la importación.
De este modos, una vez que tenemos el archivo de excel con las coordenadas de los supermercados ya solo nos queda ir a ArcGIS, abrir la tabla y crear los puntos con Display XY Data. Una vez hecho esto tendremos algo similar a esto:

     Vista de los datos catastrales de la ciudad de Huelva con la ubicación de los supermercados existentes y detalle de los elementos lineales del catastro sobre la ortofoto.

Una vez localizados los supermercados en la ciudad lo primero que haremos será sacar un raster de distancia para  cada uno de ellos. Estos rasters no son más que archivos que muestran de forma continua (a nivel de pixeles del tamaño que indiquemos) la distancia que hay entre cada supermercado hasta el límite que le indiquemos (en nuestro caso los límites son los de los barrios de Huelva, obtenidos a través de los Datos Espaciales de Referencia de Andalucía).

Con el objetivo de poder repetir el proceso cuando queramos (actualizando el número de supermercados, o en otro pueblos, ciudades, etc.) vamos a hacer un Model Builder en el que iremos recorriendo los pasos que vamos a hacer. Posteriormente ese Model Builder podemos exportarlo a un script de Python y hacer una toolbox en la que ya podamos cambiar de modo igual al del resto de toolboxes, todos los parámetros de entrada.

En un primer análisis como hemos dicho, vamos a tomar solo valores de distancia desde cada supermercado hasta el límite de la ciudad de Huelva. A los rasters así generados se les aplicará una reclasificación de los valores en los siguientes términos:

Detalle de la parte del modelo relativa a la generación de rasters de distancia y tabla de valores empleada para el  reclassify de la distancia.

Es decir, las distancias de 0 a 500 metros del supermercado tendrán un valor de 1, de 500 a 1000 un valor de 2 y así sucesivamente hasta llegar a la última clase, donde todas las distancias mayores de 2 km desde un supermercado tendrán un valor de 5. Esto se hace para cada una de las cadenas de supermercados existentes en Huelva, posteriormente se suman todos los rasters reclasificados de 1 a 5 . Con esto lo que obtenemos es un mapa de Huelva en el que los valores más bajos se corresponden con las zonas más cercanas a un supermercado y los valores más altos con las zonas que tienen menos supermercados en las proximidades.


Distribución espacial de los supermercados y zonificación obtenida en función de la distancia.


Como puede verse en la imagen queda bastante claro que el centro de Huelva es la zona de Huelva donde existe una mayor concentración de supermercados, existe una gradación constante desde el centro hacia las afueras de la ciudad, especialmente hacia las zonas norte y este de Huelva (La orden, prolongación de la Avenida de Andalucía, El Polvorín, etc.). Por cierto que siendo de Huelva, me resulta curioso como los supermercados parecen alejarse desde el Centro hacia el este de la Ciudad, como huyendo de las cercanías de la Barriada de la Navidad y El Hotel Suarez, dejando de lado también toda la zona de las Avenidas Unión Europea y Cristóbal Colón, zonas de mucho dinamismo y en la que se está asentando mucha población joven.

Bueno, esto sería tan solo una primera etapa en la que solo hemos considerado la distancia como único parámetro, y donde hemos considerado la ubicación ideal teniendo en cuenta a todos los supermercados de manera neutra, es decir, como si no fuésemos a ubicar ninguno en concreto. Para profundizar un poco más vamos a suponer que queremos encontrar la ubicación idónea para, por ejemplo, un supermercado de la cadena El Jamón (he elegido El Jamón porque son en los que procuro comprar, ya que además de una excelente relación calidad-precio, son una empresa 100% Andaluza a la que hay que apoyar!!! ;))

Bromas aparte... Que otros factores deberíamos tener en cuenta si quisiéramos instalar un nuevo Jamón en Huelva? Seguramente uno de los más importantes es la población que hay en la zona. Desgraciadamente no disponemos de datos de población por debajo de nivel censal, que sería lo deseable. La Junta de Andalucía en la Rediam (Red de Información Ambiental de Andalucía) ofrece un shape a modo de cuadrículas con la densidad de población, pero las cuadrículas son demasiado grandes para el nivel de detalle que requerimos. Por tanto, que podemos hacer? Una posible solución que es por la que me he decantado, es la de usar la capa de "construidos" del catastro, en la que vienen todas las referencias catastrales existentes en cada edificio. Por tanto si hacemos un summarize en función de la referencia catastral, tendremos un nuevo campo en el que en teoría obtendremos el número de Divisiones Horizontales existentes para cada edificio. Por supuesto, tendremos el problema de los locales comerciales, plazas de garaje, etc. que también aparecerán, pero en cualquier caso siempre será mucho más preciso que la información de la Rediam, y además, al fin y al cabo lo que nos interesa es saber el volumen de población que se mueve por la zona, por tanto el contabilizar también plazas de garaje o locales comerciales no es algo que sea contrario a nuestro objetivo.

Como resultado podemos visualizar un mapa con las Divisiones Horizontales de cada edificio:



Para poder usar usar estos datos en nuestro Model Builder tenemos que pasar esta información a raster, para ello obtenemos los centroides de los edificios y hacemos posteriormente una interpolación espacial de esos valores, el resultado es un raster con las divisiones horizontales de la ciudad de Huelva, que en nuestro caso estamos empleando como sinónimo algo forzado de densidad de población. La idea una vez que tenemos este dato de población en raster es aplicarlo al modelo, para ello le aplicaremos una reclasificación en la que los nuevos valores serán los mismos que tenían los rasters de distancia (del 1 al 5 en mayor de menor a mayor densidad de población).



La verdad es que podríamos tomar muchos más parámetros más, como distancia a gasolineras, distancia a las principales vías de comunicación de la ciudad (capas existentes en el enlace del DERA puesto antes), existencia o no de zona azul, número de plazas de aparcamiento y un larguísimo etcétera, lo que nos permitiría el perfeccionar/complicar nuestro análisis tanto como quisiéramos. Lo bueno es que se podría aplicar un análisis más simple como el que estamos proponiendo aquí, y después, sobre las posibles zonas que salgan, volver a correr el modelo incluyendo más parámetros.

No obstante antes de finalizar vamos a tener en cuenta un último parámetro que también es de distancia y que en este caso será totalmente restrictivo. Se trata de eliminar totalmente las zonas que se encuentren a menos de un radio de 250 metros de algún otro supermercado, para ello vamos a realizar buffers de 250 metros a cada supermercado, aunque como estamos estudiando El Jamón tomaremos un radio de 500 metros para ellos (para no hacerse competencia a sí mismos). La idea es generar un shape de buffers o áreas de influencia que luego pasaremos a raster con un valor de 0 para multiplicarlo por el raster obtenido del proceso anterior y así eliminar del resultado esas áreas de influencia.
Los buffers podríamos generarlo en el Model Builder directamente, pero hemos decidido hacerlo manualmente. Podríamos hacerlo corriendo la herramienta en modo Batch (múltiple), para todos los supermercados, no obstante empleando la misma lógica de listas en pyhton usada antes en pygeocoder, hemos decidido hacerlo con un pequeño script.

Un buffer con arcpy sería así:

        arcpy.Buffer_analysis("shape_entrada", "shape_salida", distancia, "lado           de linea", "tipo de fin de linea", "tipo de dissolve")

Tendríamos que hacer esto para cada shape, o unirlos previamente, pero si los metemos todos en una lista podemos recorrerlos todos con un bucle for, lo único que necesitamos es crear previamente otra lista con los nombres de los shapes de salida. Al recorrer la lista podemos incluir una sentencia if/else para otorgar distintos valores de buffer a los supermercados El Jamón que al resto. El script y el resultado quedarían del siguiente modo:




Bien, pues ya con estos podemos finalizar nuestro modelo, en el que tendremos como datos de entrada los shapes de los supermercados que obtuvimos de las direcciones postales con pygeocoder, los buffers generados con Python y el raster de densidad de población obtenido a través de la interpolación de las divisiones horizontales de los edificios obtenidos de la capa del catastro.

El esquema del modelo sería el siguiente:




Vemos 2 grandes grupos de shapes de entrada que son los supermercados y los buffers, a los que posteriormente se le van haciendo las distintas reclasificaciones y sus combinaciones entre ellos a través de la calculadora raster. Finalmente se suma la capa de densidad de población y con las zonas resultantes se hace un clip a las parcelas y calles del catastro, para poder obtener un informe de por donde empezar a buscar posibles locales.

Una ves aplicado el modelo y eliminando del resultado las zonas destinadas a zonas verdes, hospitales, polígonos industriales y grandes zonas sin construir, el resultado queda del siguiente modo:

Zonas óptimas para la ubicación de un nuevo supermercado El Jamón en la ciudad de Huelva

Siguiendo la misma simbología, las zonas verdes son las que tendrían una menor valoración (dentro de que todas las que se muestran serían buenas zonas) a la hora de instalar un nuevo supermercado, y las rojas las de valoración más alta. De todos modos podemos elegir e la simbología del raster hacerlo por cuantiles y quedarnos solo con el 50% de las zonas en las que sería más conveniente ubicar un nuevo supermercado. Esto nos daría el siguiente resultado:



Como ya se ha dicho, la idea es obtener una relación de referencias catastrales y nombres de calles, para ello solo habría que pasar de raster a shape estas zonas y hacer un clip a las capas del catastro. Por suerte esto ya está hecho en nuestro Model Builder. El resultado, junto con el mapa, puede ser un informe con las calles y las referencias catastrales que entran dentro de esos tramos de calles.




En cualquier caso, esto es solo rayar la superficie y tan solo una pequeña muestra de lo que se puede hacer aplicando criterios espaciales a la localización de actividades.

Como se ha comentado, ahora podríamos hacer un raster de distancia a gasolineras, a las principales calles de la ciudad, digitalizar las plazas de parking de cada zona. O hacer ya trabajo de campo para, por ejemplo, hacer un conteo de la gente que pasa por las calles, o ver si hay pequeños comercios en las calles preseleccionadas. La ventaja fundamental es que ya sería un trabajo de campo de solo las calles previamente seleccionadas con criterios de "inteligencia espacial".

También pueden hacerse otros análisis interesantes, como por ejemplo sacar los polígonos de Thiessen que nos van a mostrar el área de influencia de cada supermercado, con la idea de hacer el mismo análisis con las nuevas ubicaciones posibles, para ver de que manera el área a cubrir por la instalación de una nueva tienda sería mayor.

Aquí vemos como quedan los polígonos de Thiessen en función de los supermercados existentes:


Y aquí vemos los valores de las áreas de dichos polígonos:



Como vemos los supermercados El Jamón son con diferencia los que abarcan una mayor de influencia en la ciudad de Huelva (5047363.25 metros cuadrados), siendo el resto de supermercados que más área de influencia ocupan en la ciudad Mercadona, Lidl, Dia y Carrefour.
Sería fácil por tanto, ubicar en el mapa posibles lugares para nuevos supermercados y volver a realizar este análisis.

Bueno, la verdad es que quería poner alguna cosa más, hacer la arctoolbox con un script y aplicarle un par de cosas más al análisis, pero como el post ya está quedando demasiado largo, creo que eso lo dejaré para más adelante, a ver si me animo a escribir de nuevo alguna entrada antes de que pasen otros 3 años.

Pues nada, aquí queda este post dedicado al amigo de las ondas portuguesas!

Saludos a todos y gracias por leerlo!







jueves, 29 de septiembre de 2011

lunes, 29 de agosto de 2011

Inundación Mayo

La inundación en el mes de mayo ha sido alta para la media de este mes, reflejo de las altas precipitaciones, de este ciclo hidrológico.
En la gráfica habitual de evolución del nivel de inundación en la marisma, precipitación y evaporación, destaca el hecho de que la N4 (Resolimán) asciende casi 10 cm a principios de mes, mientras que el resto de las estaciones apenas si aumentan unos 4-5 cm. Este hecho puede explicarse (ver meteorología de abril) por las altas precipitaciones que se dieron los últimos días de abril en la estación de Almonte (ubicada a las afueras de El Rocío), que entraría por la zona norte (sistema El Partido-Cañada Mayor), afectando en mayor medida a la N4 y en menor medida al resto de escalas, ya que el agua comienza a repartirse por la enorme extensión marismeña. Realmente, esa subida en la N4 no es más que la continuación de la curva que se aprecia en la gráfica de abril.


Por otro lado merece la pena comentar la enorme diferencia que se aprecia entre la precipitación y la evaporación acumulada, que llega a ser de algo más de 110mm a favor de la evaporación. 
Como ya se ha visto, abril fue el primer mes de este año 2011 en el que la evaporación superó a la precipitación, en ese caso tan solo por 20mm, mientras que en tan solo un mes, ya estamos por encima de los 110mm. Recientemente vi en un documental que en el Death Valley la evaporación supera en 55 veces a la precipitación, será bonito al analizar un ciclo completo, ver cuál es la relación en la Comarca Doñana (no será tan elevada, pero seguramente la relación sea superior a 1/10).

En este mes de mayo contamos con 2 imágenes Landsat 7 ETM+, correspondientes a los días 8 y 24.  En la siguiente figura se muestran esas 2 imágenes y las máscaras de inundación obtenidas de ellas.


Se observa como son lógicamente, las zonas más altas las que comienzan a secarse antes, así encontramos las mayores diferencias entre ambas imágenes en El Rincón del Pescador, Caracoles, Lucio del Caballero frente al Puntal, Pacil del Coto y en toda la zona elevada que separa el Caño del Guadiamar de Las Albacías.

No obstante la diferencia en superficie es muy leve, ya que en la primera imagen la inundación es de poco menos de 25.000 ha, mientras que en la segunda es cercana las 23.000 ha. 
La situación a mediados de mes, obtenida a partir del Modelo Digital del Terreno de la Marisma y del nivel de las escalas (N4: 1.68; N12: 1.73; N14: 1.73; N28: 1.71; N31: 1.67 m s.n.m.), representada por el mapa de profundidad de la inundación,  es la siguiente: 


Estos datos representan una inundación de 24.300 ha inundadas (78% de la marisma natural) y 77 hm3 de agua. Estos valores comparados con los obtenidos de las imágenes Landsat,  indican que el descenso de la inundación se produjo sobre todo a partir de la segunda quincena del mes, algo natural teniendo en cuenta   la subida de las temperaturas a finales de mes, y  el efecto ya señalado de las precipitaciones producidas a finales de abril.





jueves, 18 de agosto de 2011

Webminario de ENVI

Para el próximo día 25 de agosto hay un nuevo webminario de ENVI, la verdad es que son muy recomendables y cómodos de seguir desde el sofa de casa. Ahí va la información con los enlaces por si alguien quiere apuntarse:


Impervious Surface Mapping
Please join us for this one hour webinar and learn how ENVI can be used to map and analyze impervious surfaces for federal, state, and local government applications.  Impervious surfaces, which include roofs, sidewalks, driveways, and parking lots, are directly affected by water runoff quantities.  Runoff can lead to changes in flood modeling, vegetation cover, and taxation assessments.  Additionally, by mapping these impervious surfaces, changes in urban sprawl and building development can be detected.
In this presentation you will learn: 
  • How to use satellite imagery in ENVI to create vegetation maps.
  • How using ENVI’s feature extraction workflow can identify the characteristics of impervious surfaces, and how to extract them as a new feature layer.
  • How to conduct analytical change detections to assess urban growth and new building development.
  • How to incorporate impervious surface analyses into ArcGIS models for further study.
This webinar is suitable for all levels. Pre-registration is required.

This webinar will be offered at three different times. To register, please click on the hyperlink below for the time you prefer:
Thursday August 25, 2011


11 AM Singapore Time (UTC/GMT Offset +8 hours)


2 PM London Time (UTC/GMT Offset + 1 hour)


2 PM New York Time (UTC/GMT Offset - 4 hours)

Inundación Marzo

La inundación en el mes de marzo fue bastante importante, fue también el último mes del ciclo hidrológico 2010/2011 en que la precipitación acumulada estuvo por encima de la evaporación. Es interesante ver la respuesta de la marisma ante los 2 episodios principales de lluvias acaecidos este mes (entre los días 6 y 8 y 13 y 14). 
En la siguiente gráfica se muestra la precipitación, evaporación y evolución de la cota de inundación (m s.n.m.) en la marisma. 


El hecho más destacable es como la situación se invierte a lo largo en los recintos principales de la marisma. Así vemos como a principios de mes las líneas azules correspondientes a la N28 (Lucio del Rey) y la N31 (Vetalengua), ubicadas en la zona sur y este de la marisma, estaban por encima del resto de las escalas, situadas en la marisma occidental o marisma de Hinojos. Tras las lluvias, cuya entrada en la marisma queda perfectamente registrada en la línea verde (N42 Manecorro, ubicada aguas abajo del puente de la Canaliega), se observa como las escalas de la zona occidental, (único recinto de la marisma por el que de momento entra el agua a la marisma a través de escorrentía superficial) comienzan a subir rápidamente, tanto más rápido cuanto más al norte. 
En los siguientes perfiles que representan la situación de la inundación a día 15, en plena entrada de avenidas tras las lluvias, puede apreciarse este hecho, ya que los perfiles van de norte a sur de la marisma, observándose en ellos la diferencia de cota en el recinto occidental respecto al resto de recintos.

Como rasgos generales, decir que las escalas de la marisma comenzaron el mes con una altura de 1.76 m s.n.m. en la N12 (Guadiamar-Millán) y N14 (Honduras del Burro), 1.81 en la N28 (Lucio del Rey) y 1.78 en la N4 (Resolimán) y N31 (Vetalengua), y que terminaron el mes con cotas de 1.83 en la N12, 1.81 en la N14, 1.84 en la N4 y 1.8 en la N31 (no hay datos de la N28 para finales de mes).  Estos datos se refieren a la cota en metros sobre el nivel del mar, es decir la altura absoluta a la que se encuentra la lámina de agua. Para saber el calado de la inundación, basta restar las cotas a las que se encuentran las estaciones: (N12=1.21, N14=1.11, N28=1.01, N42=1.54, N4=1.54 y N31=0.86). Esto nos da un calado que va desde los 30 cm en la N4 hasta cerca de 100 cm en la zona de Aguas Rubias-Vetalengua. Con una calado medio por encima de los 50 cm.
El siguiente mapa muestra el calado de la inundación en la marisma con los datos del día 15, ese día había aproximadamente 28.000 ha inundadas de las 31145 ha de marisma natural (90% de la marisma inundada) y 128 hm3 de agua almacenada en esa suerte de embalse que es la marisma hoy en día (situación que afortunadamente está cambiando con la continuación de las obras del Doñana 2005).

Finalmente, en este mes de marzo se cuenta además con una Landsat 7 ETM+ del día 21. En la siguiente imagen se muestran la imagen satélite y la máscara de inundación obtenida de ella. Como vemos tan solo quedan emergidas, las alturas de Marilopez, algunas zonas del pacil del Mal Tiempo y del pacil del Bizco y las vetas más altas de la marisma, como Veta la Arena y Veta Carrizosa.


sábado, 6 de agosto de 2011

Meteorología Junio

Con algo de retraso con respecto a la fecha esperada llega el mes de junio. En este caso y como en principio pasará en los próximos meses, las precipitaciones pierden interés, ya que han sido prácticamente inexistentes durante todo el mes. La media de precipitación para toda la Comarca Doñana ha sido de solo 2.52mm, algo por debajo de los 12.27mm de media de junio en el periodo de referencia 1970/2000. No obstante ha habido una estación en la que la precipitación ha estado por encima de la media: La Puebla del Río, donde se han registrado casi 15mm por encima del valor medio para junio en el periodo de referencia. Ha sido la única estación en la Comarca en la que se ha obtenido un valor superior a la media, esto puede llevar a pensar en la validez de los datos, pero tras un paseo por internet se constata que efectivamente llovió en La Puebla del Río a principios de junio. Puede resultar extraño pensar que llueva en esa estación y que no se registren precipitaciones en la estación de La Puebla del Río II, o en Aznalcazar o Isla Mayor que si miráis el mapa de las estaciones en la pestaña Presentación, veréis que están más próximas geográficamente. En estos casos siempre recuerdo un día en El Acebuche en los que diluvió durante casi 1 hora, registrándose más de 25mm, mientras que en Matalascañas (a tiro de piedra) no llovió absolutamente nada.

Por otro lado, ya disponemos también de los datos de Temperaturas Máximas y Mínimas Medias, por lo que la comparación de las temperaturas con el periodo de referencia, se hará de: Tº Media, Media de las Máximas, Media de las Mínimas, Máxima Absoluta y Mínima Absoluta.

                       JUNIO 2011

La precipitación media en la Comarca Doñana fue de tan solo 2.52mm, frente a los 12.27mm de media para el periodo de referencia 1970/2000. En la gran mayoría de las estaciones ni siquiera se ha registrado 1mm, mientras que hay un grupo de estaciones en las que se han recogido entre 1 y 5mm, generalmente dispersos en varios días de valores muy bajos, como son las estaciones de Isla Mayor, N12 (Guadiamar-Millán), Manecorro, Control, Aznalcazar, N28 (Lucio del Rey) y N14 (Hondones del Burro). Finalmente estaría la ya comentada estación de La Puebla del Río que ha registrado 29mm, repartidos entre los días 1 (11.3mm) y 6 (17.7mm). 

Lo exiguo de las precipitaciones imposibilita la creación de gráficos o de algún tipo de análisis más elaborado, por lo que a continuación se exponen directamente los habituales mapas de distribución espacial de la precipitación y su diferencia con el periodo de referencia.



Como vemos en el mapa de diferencias, los valores han oscilado entre los -15 y los 14.9mm, fundamentalmente concentrados en el noreste de la Comarca por efecto del relativamente alto valor registrado en La Puebla del Río.

El régimen de vientos sigue mostrando la dicotomía entre las estaciones de la ICTS/END y las de la IFAPA, mostrando una gran diferencia entre la velocidad de los vientos en la marisma y en el resto de la Comarca Doñana.
Otro hecho resaltable de este mes es que los vientos de levante, que aunque no han sido dominantes, han estado muy presentes los meses anteriores, han desaparecido. Encontrándonos con una situación totalmente dominada por los vientos del Oeste, oscilando bastante entre las componentes Suroeste y Oeste-Noroeste.


Como vemos en los histogramas de viento, los vientos en la Comarca Doñana han estado muy repartidos entre 1 y 4 m/s, con un claro predominio de los valores entre 2 y 3 m/s (36.4% del total). En las estaciones de la ICTS/END los valores han estado más concentrados en torno a valores de entre 2 y 4 m/s, con un dominio también de los valores de 2 a 3 m/s (55.2%). En las estaciones del IFAPA los valores han estado mucho más repartidos entre 1 y 3 m/s, con un dominio en este caso de los valores entre 1.5 y 2 m/s (33.9%). En las estaciones de la red ICTS/END la intensidad media diaria para todo el mes ha sido de 2.72 m/s (9.78 km/h), mientras que en la red del IFAPA ha sido de 1.59 m/s (5.72 km/h).  
Las medias máximas diarias se dieron entre el 7 y el 8 de junio, con valores de 6.11 m/s (N31 Vetalengua, día 7), 5.57 m/s (Brenes, día 7) y 5.15 m/s (N31 Vetalengua, día 8).

A continuación se expone la presentación de los datos de cada estación, analizados con algo más de detalle. Después se hará el comentario de las temperaturas y se subirá otra presentación con las mapas de Tº Media, Tº Máxima Absoluta y Media y Tº Mínima Absoluta y Media, así como su desviación con respecto al periodo de referencia 1970/2000.

Estaciones Meteorológicas Comarca Doñana Junio 2011


Respecto a las temperaturas en la Comarca Doñana, han oscilado entre los 16.93ºC de media de las mínimas y los 30.57ºC de media de las máximas, con una temperatura media de 23.63ºC y una amplitud térmica de 13.63ºC.

La ausencia de lluvias y nubosidad ha hecho que las temperaturas hayan ido ascendiendo de manera progresiva a lo largo del mes. De esta manera las temperaturas máximas absolutas se dieron el día 29 en las estaciones de Almonte (39.1ºC), Sanlúcar la Mayor (39ºC) y Niebla (38.7ºC). Las máximas absolutas más bajas se dieron en las estaciones de la marisma entre los días 7 y 9: Vetalapalma 20.44ºC, día 8; N14 (Honduras del Burro) 20.47, día 8; y N31 (Vetalengua) 20.48, día 9. Las temperaturas máximas medias del mes han oscilado entre los 33.81ºC de Sanlúcar la Mayor y los 27.72ºC de la N31 (Vetalengua), con una progresión clara desde las estaciones de la marisma, con unas medias de las máximas inferiores a 30ºC, hasta la zona norte y oeste de la comarca, con valores comprendidos entre los 31 y 33.81ºC.

Las temperaturas mínimas absolutas se produjeron entre los días 8 y 10, con valores de 9.8ºC en Lebrija (día 8), 10.1ºC en Sanlúcar la Mayor (día 8) y 10.2ºC en Aznalcazar (día 9). Los valores más altos de las mínimas se dieron entre los días 25 y 27, con valores de 23ºC en la N31 (Vetalengua) el día 27, 22.84ºC también en la N31 el dái 26 y 22.77ºC en la N28 (Lucio del Rey) el día 26. En total hubo 10 días en los que las mínimas subieron por encima de los 20ºC.
Las temperaturas mínimas medias presentan una distribución espacial en la que destacan 2 factores: Por un lado  la cercanía a la costa y por otro la inundación de la marisma, que ha sido bastante alta para lo que sería normal en el mes de junio). Así nos encontramos con que los valores más altos se dan en estaciones de la marisma (N31 19.23ºC, N28 27.86ºC y Vetalapalma 29.82ºC), pero los más bajos se dan en las estaciones que podríamos denominar de transición entre la marisma y la corona exterior de la Comarca Doñana, de este modo los valores más bajos se han dado en las estaciones de Aznalcazar (14.4ºC), Moguer (14.94ºC) y Lebrija (16.16ºC).

Las temperaturas medias más altas se dieron a finales de mes en las estaciones de Sanlúcar la Mayor (29.5ºC el  día 26),  La Palma del Condado (29.3ºC el día 29) y Brenes (29.12ºC el día 26). Las medias más bajas se dieron en las estaciones de Isla Mayor (17.2ºC el día 8), Lebrija (17.3ºC el día 9) y Aznalcazar (17.4ºC el día 8).
Las amplitudes térmicas más amplias se dieron en las estaciones de Niebla (días 22 y 24 con 23ºC y 22.2ºC) y Almonte (día 15 con 22.2ºC).  Las más bajas se dieron en las estaciones N28 (Lucio del Rey) el día 10 con 4.13ºC, en Sanlúcar de Barrameda el día 10 con 4.5ºC y en la N31 (Vetalengua) el día 6 con 4.65ºC.

A continuación se muestran los mapas de distribución espacial de temperaturas en la Comarca Doñana. Posteriormente se concluirá con un breve análisis de la desviación de las temperaturas de junio 2011, con respecto al mes de junio del periodo de referencia 1970/2000.


Temperaturas Junio


Las desviaciones en las temperaturas de junio 2011 con respecto a la media de junio entre 1970/2000, vuelven a mostrar un mes muy cálido, aunque con una diferencia sobre la media para el periodo de referencia algo menor. El resultado general para la Comarca Doñana es que las temperaturas medias han estado 0.98ºC por encima de la media, con valores muy repartidos entre los -0.18ºC de Aznalcazar (única estación con valor inferior a la media) y los casi 2ºC de la mayoría de estaciones situadas en la marisma o en sus proximidades.
En esta ocasión la desviación de las máximas y mínimas absolutas es aún más acusada que en el mes de mayo.
Las máximas absolutas han sido de media para la Comarca solo 0.09ºC más altas que el valor promedio para el periodo 1970/2000. Existe una gran variabilidad que va desde los 2.8ºC de Jerez o 2.26ºC de Brenes, hasta valores de -2.45ºC en la N12 o -2.37ºC en La Palma del Condado. A excepción de La Palma, los valores más bajos corresponden a la marisma.
Por contra las mínimas absolutas son mucho más elevadas que las del periodo de referencia, con un valor medio para la Comarca de 1.62ºC, oscilando entre los 4ºC de diferencia en la N28 (Lucio de Rey) y los -1.48ºC en Niebla. Por lo general las estaciones de la marisma han estado entre 3 y 4ºC por encima de la media, después hay un grupo de 6 estaciones con diferencias negativas de entre -1.48ºC y -0.47ºC (Niebla, Lebrija,  Aznalcazar, Moguer, El Cebollar y Sanlúcar la Mayor) y finalmente el resto de estaciones con diferencias 0 y 2ºC por encima de la media para el periodo de referencia.

Con las medias de las temperaturas máximas y mínimas, la diferencia no es tan acusada, de modo que las desviación en las medias de las máximas ha sido 1.1ºC y la de las mínimas de 1.52ºC, como valores generales para toda la Comarca. Las diferencias en las medias de las máximas han oscilado entre los  -1.54ºC de la N28 (Lucio del Rey) y los 3.22 de Sanlúcar la Mayor y Niebla. En general las diferencias más altas se dan en la corona exterior de la Comarca (La Palma del Condado, El Cebollar, Almonte, Sanlúcar la Mayor y Niebla) y las más bajas en la marisma, que presenta valores inferiores a -1ºC en todas las estaciones menos en la N4 (Resolimán), que ha tenido una temperatura media máxima 0.54ºC por encima de la media para el periodo de referencia. Esto es interesante, ya que esta estación, aparte de su mayor distancia a la costa, es la única de la marisma que ha estado exenta de inundación durante la mayor parte del mes.
Las desviaciones de la media de las mínimas han oscilado entre los -0.84ºC de Aznalcazar y los 3.6ºC de la N28 (Lucio del Rey). Aquí ocurre la situación inversa con la N4, ya que toda la marisma presenta valores superiores a los 2ºC de diferencia, y esta estación tiene una media de las mínimas de solo 0.77ºC, agrupándose con estaciones más periféricas como El Cebollar o Almonte. Tan solo ha habido 4 estaciones en las estaciones de Aznalcazar, Moguer, Niebla y Lebrija han sido las únicas en las que la media de las mínimas ha sido inferior a la del periodo de referencia.

En la siguiente figura se muestran todos estos valores  agrupados de manera gráfica.


Finalmente se sube una ultima presentación con los mapas de la distribución de las desviaciones con respecto a la media para el periodo de referencia 1970/2000.

Desviaciones de las Temperaturas en Junio de 2011