文件列表:

weather-generator-gamwgen (0, 2022-02-24)
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weather-generator-gamwgen\inst\autorun\local\simulated_local_unconditional.csv (3471059, 2022-02-24)
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weather-generator-gamwgen\inst\autorun\local\workshop (0, 2022-02-24)
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# Weather Generator GAMWGEN ## Overview Este paquete contiene la implementacion de un generador estocastico diario y multisitio de series meteorologicas sinteticas. La generacion de series sinteticas es un insumo basico para el analisis probabilista de las sequias y sus impactos en el sector agricola. El generador desarrollado es muy flexible y capaz de generar secuencias de valores diarios de precipitacion y temperaturas maxima y minima. A partir de estas ultimas se pueden derivar otras variables como la radiacion solar y la evapotranspiracion. El generador tiene dos variantes, una permite generar series para localidades puntuales, generador local, y otra que permite la generacion en grillas regulares o en localidades arbitrarias, generador espacial. Esto la de la posibilidad al usuario de generar productos a medida para distintas aplicaciones. Ademas, el generador es capaz de utilizar variables auxiliares que producen simulaciones condicionadas para su uso en conjunto con modelos de cambio climatico o de pronosticos 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 precision el comportamiento de las variables meteorologicas y capturar las propiedades estadisticas de los datos observados. La modelacion de las variables meteorologicas se divide en dos: por un lado, la ocurrencia y monto de precipitacion y por otro, las temperaturas maxima y minima. La ocurrencia de precipitacion se modela a traves de un modelo probit mientras que al monto se lo hace a traves de una distribucion 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. Ademas del generador, se incluyen diagnosticos estadisticos y graficos para verificar la bondad de ajuste estadistica de los GAM y validar que las series sinteticas sean consistentes con los registros historicos. Los diagnosticos son exhaustivos e incluyen todas las propiedades de las series que podrian afectar el desempeno de las mismas durante el analisis probabilista. ## Installation 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: ```r 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: ```r 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: ```shell 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 ```

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