Mediciones históricas de humedad relativa de la red CEAZA

Centro de Estudios Avanzados en Zonas Áridas

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La humedad relativa es la relación entre la presión parcial del vapor de agua y la presión de vapor de equilibrio del agua a una temperatura dada. La humedad relativa depende de la temperatura y la presión del sistema de interés. Esta es una de las variables que registra la red meteorológica del Centro de Estudios Avanzados en Zonas Áridas (CEAZA). Esta colección contiene la información almacenada por 41 estaciones que han registrado, en algún momento, la humedad relativa desde 2004, espaciados cada una hora. En cada hora, se indica la humedad relativa mínima, máxima y promedio. Es importante destacar que no todas las estaciones se encuentran actualmente operativas. Los datos se actualizan mensualmente. Para cada sensor las series de datos se encuentran disponibles en formato *npz* para Numpy y *mat* para Matlab, además de poder ser visualizados en el visor de Series de Datos de la Plataforma de Datos de Itrend. Última actualización: jueves 11 de agosto de 2022

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NombreCódigo sensorCanalesPrimer registroÚltimo registro
Andacollo [Collowara]ANDAHRmin; prom; max2014-01-13 16:00:002022-08-09 19:00:00
CachiyuyoCACHHRmin; prom; max2013-09-05 08:00:002022-08-09 20:00:00
Caleta El ToroCTHRmin; prom; max2010-09-27 17:00:002022-04-26 15:00:00
CanelaCANHRmin; prom; max2013-07-08 17:00:002022-08-09 20:00:00
Casa del CantoCDCHRmin; prom; max2019-03-14 12:00:002022-08-09 19:00:00
···············
TilamaTILHRmin; prom; max2013-07-24 15:00:002022-08-09 20:00:00
Tongoy Balsa CMETBTGHR2Mmin; prom; max2021-08-19 13:00:002022-08-07 18:00:00
TranquillaTRQHRmin; prom; max2016-08-11 20:00:002018-03-06 15:00:00
Tres QuebradasTQHRmin; prom; max2017-05-10 20:00:002018-01-19 16:00:00
Vicuña40min; prom; max2004-01-31 23:00:002022-08-09 20:00:00

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```python import pytrend import pandas as pd session = pytrend.itrend_developer_tools() session.set_credentials( access_key_id = '', # Ingresa tu access_key_id secret_access_key = '' # Ingresa tu secret_access_key ) # Conjunto de datos dataset_id = 'itrend-ds:2481fdb9b4d17c8c' collection_id = 'Nombre' # Obtener formatos disponibles dataset_formats = session.get_dataset_formats(dataset_id) fmt = dataset_formats[0] # Escoger el formato que más le acomode: dataset_formats = [csv] # Descargar archivo response = session.download_file(dataset_id, fmt) # Descargar un elemento filename = response.get('filename') delimiter = response.get('delimiter') df = pd.read_csv(filename, delimiter) element_formats = session.get_element_formats(dataset_id) efmt = element_formats[0] # Escoger el formato que más le acomode: element_formats = [npz, mat] for r, row in df.iterrows(): element_id = row[collection_id] element_response = session.download_file(dataset_id, efmt, element_id) break ```

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