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La evapotranspiración se define como la pérdida de humedad de una superficie por evaporación directa junto con la pérdida de agua por transpiración de la vegetación. 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 35 estaciones que han registrado, en algún momento, la evapotranspiración desde 2009, espaciados de forma diaria. En cada día, se indica la evapotranspiración 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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datasetViewer.previewCollectionInfo
Nombre | Código sensor | Canales | Primer registro | Último registro |
---|
Andacollo [Collowara] | ANDAset0 | min; prom; max | 2014-01-14 | 2022-01-16 |
Cachiyuyo | CACHset0 | min; prom; max | 2013-09-17 | 2022-01-18 |
Canela | CANset0 | min; prom; max | 2013-07-09 | 2022-01-18 |
Combarbalá [C.del Sur] | COMBset0 | min; prom; max | 2013-10-17 | 2022-01-18 |
Coquimbo [El Panul] | 4set0 | min; prom; max | 2009-01-01 | 2019-05-20 |
··· | ··· | ··· | ··· | ··· |
Rivadavia | PYRVset0 | min; prom; max | 2010-09-23 | 2021-01-27 |
Salamanca [Chillepín] | CHILLset0 | min; prom; max | 2013-07-10 00:00:00 | 2022-01-18 |
Tascadero | TASCset0 | min; prom; max | 2020-11-05 | 2022-01-18 |
Tilama | TILset0 | min; prom; max | 2013-07-25 | 2022-01-18 |
Vicuña | 6set0 | min; prom; max | 2009-04-15 | 2022-01-18 |
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datasetViewer.download1 datasetViewer.here. datasetViewer.download3
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datasetViewer.programaticAccess1 itrend-ds:5c020e2c9e4e78cd
datasetViewer.programaticAccess2 Nombre
datasetViewer.programaticAccess3 datasetViewer.programaticAccess4 datasetViewer.programaticAccess5 datasetViewer.here
```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:5c020e2c9e4e78cd'
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
```
play_arrowdatasetViewer.attribution
datasetViewer.attributionMessage1
datasetViewer.attribution1 Centro de Estudios Avanzados en Zonas Áridas, «Mediciones históricas de evapotranspiración de la red CEAZA». datasetViewer.attribution2
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datasetViewer.attributionMessage2
datasetViewer.attribution3 Centro de Estudios Avanzados en Zonas Áridas («Mediciones históricas de evapotranspiración de la red CEAZA»), datasetViewer.attribution4
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datasetViewer.permanentLinkDescription
https://www.plataformadedatos.cl/datasets/es/5c020e2c9e4e78cd
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