Python - Procesamiento datos hidrometeorológicos del IDEAM

La información hidrometeorológica publicada por el IDEAM es clave para entender la dinámica del clima, el agua y el comportamiento atmosférico en Colombia. Sin embargo, estos datos suelen descargarse en formatos dispersos o poco estructurados, lo que dificulta su análisis inmediato.

En este tutorial mostramos cómo, utilizando Python, es posible organizar datos hidrometeorológicos del IDEAM, calcular estadísticas básicas y realizar una visualización cartográfica de forma automatizada y eficiente. Ideal para profesionales en hidrología, gestión ambiental o planeación territorial.

¿Necesitas trabajas con datos del IDEAM?

Contáctanos para ayudarte a automatizar el procesamiento de series hidrometeorológicas, generar estadísticas por estaciones y vincular estos datos a análisis espaciales.

Archivo: https://mega.nz/file/1FpjHKYb#xpLR3wrZMx0ZENvceEUp12MGk8vF10-Lo0uiU0uxBZE

Video explicativo: https://youtu.be/ySXNg3HH_Rw

¿Qué muestra el video?

Este video guía paso a paso por un flujo de trabajo práctico en Python, aplicable a datos climáticos e hidrológicos del IDEAM, incluyendo:

1. Organización y limpieza de datos

Se parte de archivos descargados desde el portal del IDEAM, y se muestran técnicas para:

• Leer múltiples archivos .csv

• Unificar estructuras de datos (estaciones, fechas, variables)

• Eliminar nulos o valores atípicos

• Establecer formatos consistentes de fecha y tiempo

2. Cálculo de estadísticas básicas

Con las librerías pandas y numpy, se generan:

• Promedios diarios, mensuales y anuales

• Máximos y mínimos históricos

• Días con lluvia y días secos

• Comparaciones entre estaciones

3. Visualización cartográfica

Se enlaza la información con coordenadas de estaciones para producir mapas básicos que permiten visualizar:

• Ubicación de estaciones activas

• Variabilidad espacial de una variable (por ejemplo, precipitación promedio anual)

• Exportación a GeoTIFF o shapefiles listos para SIG

¿Por qué hacerlo en Python?

Automatizar este proceso con Python permite:

• Trabajar con grandes volúmenes de datos sin esfuerzo manual

• Repetir el proceso cada vez que se actualicen los datos

• Integrar análisis estadístico y espacial en un solo flujo

• Exportar resultados listos para informes o visualización en QGIS/ArcGIS

Aplicaciones prácticas

• Estudios de disponibilidad hídrica

• Evaluación del comportamiento climático por cuencas o regiones

• Apoyo a proyectos POMCA, EIA o restauración ecológica

• Validación de datos climáticos para modelación hidrológica

Conclusión

El uso de Python en el análisis de datos del IDEAM ofrece una vía poderosa y reproducible para estructurar información clave en la gestión del recurso hídrico y del territorio. Este tipo de herramientas ahorra tiempo, mejora la calidad del análisis y permite un enfoque más técnico y automatizado.