Esta lista contiene información sobre las bibliotecas de Python más relevantes para las Ciencias de la Tierra (Hidrología, Meteorología, Geoespacial, Climatología, etc.). Las bibliotecas están agrupadas de acuerdo con su función; sin embargo, muchas tienen funcionalidades que abarcan múltiples categorías.
Contenido
- Análisis y cartografía geoespacial
- Hidrología
- Recogida de datos
- Modelización hidrológica
- Modelización de aguas subterráneas
- Análisis de series temporales
- Optimización, incertidumbre y estadística
- Varios
- Meteorología
- Climatología
- Sismología
Análisis y cartografía geoespacial
Geopandas: GeoPandas es un proyecto de código abierto para facilitar el trabajo con datos geoespaciales en python. GeoPandas extiende los tipos de datos utilizados por pandas para permitir operaciones espaciales sobre tipos geométricos.
whitebox: El paquete whitebox Python está construido sobre WhiteboxTools, una plataforma avanzada de análisis de datos geoespaciales. WhiteboxTools puede utilizarse para realizar operaciones comunes de análisis de sistemas de información geográfica (SIG), como el análisis coste-distancia, la amortiguación de distancias y la reclasificación de rásters.
PySal: Una biblioteca de análisis espacial en python para la ciencia de datos geoespaciales de código abierto y plataforma cruzada.
Shapely: Shapely es un paquete de Python para la manipulación y el análisis de objetos geométricos planos. Se basa en las librerías GEOS (el motor de PostGIS) y JTS, ampliamente utilizadas.
Rasterio: Rasterio es una biblioteca de Python basada en GDAL y Numpy diseñada para hacer que su trabajo con datos rasterizados geoespaciales sea más productivo, más divertido – más Zen. Es un módulo muy útil para el procesamiento de rásteres que puede utilizar para leer y escribir varios formatos de rásteres diferentes en Python. Python registra automáticamente todos los drivers GDAL conocidos para la lectura de los formatos soportados al importar el módulo.
Georasters: El paquete GeoRasters es un módulo de Python que proporciona una herramienta rápida y flexible para trabajar con archivos raster del SIG. Proporciona la clase GeoRaster, que hace que trabajar con rásters sea bastante transparente y fácil
Fiona: Lee y escribe archivos de datos geográficos y ayuda así a los programadores de Python a integrar los sistemas de información geográfica con otros sistemas informáticos.
geemap: Un paquete de Python para la elaboración de mapas interactivos con Google Earth Engine, ipyleaflet e ipywidgets.
Awesome Earth Engine: Una lista de recursos de Google Earth Engine que incluye muchas bibliotecas de Python.
geonotebook: Extensión del cuaderno Jupyter para la visualización y el análisis geoespacial desarrollada por la NASA
Verde: Es una biblioteca de Python para procesar datos espaciales (batimetría, estudios geofísicos, etc) e interpolarlos en cuadrículas regulares (es decir, gridding).
PcRaster: Es una colección de software dirigida al desarrollo y despliegue de modelos ambientales espacio-temporales.
PyGeoprocessing: Una biblioteca basada en Python/Cython que proporciona un conjunto de operaciones ráster, vectoriales e hidrológicas de uso común para el procesamiento SIG.
Pysheds: Delineación simple y rápida de cuencas hidrográficas en python.
Lidar: Análisis hidrológico y del terreno basado en modelos digitales de elevación (MDE) derivados de LiDAR.
PYWR: Herramienta de asignación espacial.
salem: Añade operaciones de subconjunto, enmascaramiento y ploteo geolocalizado a las estructuras de datos de xarray a través de los accesores.
Regionmask: Trazado y creación de máscaras de regiones espaciales.
xshape: Herramientas para trabajar con shapefiles, topografías y polígonos en xarray.
Colocar: Colocación de trayectorias en xarray en dimensiones físicas arbitrarias.
HoloViews: Biblioteca diseñada para que el análisis y la visualización de datos sean fluidos y sencillos.
GeoViews: Biblioteca que facilita la exploración y visualización de conjuntos de datos geográficos, meteorológicos y oceanográficos, como los utilizados en la investigación meteorológica, climática y de teledetección.
Datashader: Sistema de canalización de gráficos para crear representaciones significativas de grandes conjuntos de datos de forma rápida y flexible.
Panel: Cree aplicaciones web interactivas y cuadros de mando personalizados conectando widgets definidos por el usuario a gráficos, imágenes, tablas o texto.
hvPlot: Una API de ploteo de alto nivel para el ecosistema PyData construida sobre HoloViews.
EarthSim: Herramientas para trabajar y visualizar simulaciones ambientales.
Cartopy: Fácil visualización de datos cartográficos (mapas).
Geoviews: Explora y visualiza datos geográficos mediante HoloViews.
Hidrología
Recogida de datos
HKVFEWSPY: Conexión a los servidores de DelftFEWS.
HyRiver: HyRiver es una pila de software que consiste en seis bibliotecas de Python que están diseñadas para ayudar en el análisis de cuencas hidrográficas a través de servicios web. Este proyecto incluye datos de hidrología y climatología en los Estados Unidos.
Openradar: Biblioteca para procesar un conjunto de radares de precipitación holandeses, alemanes y belgas en compuestos calibrados.
Ecohydrolib: Bibliotecas y scripts de línea de comandos para realizar flujos de trabajo de preparación de datos de ecohidrología.
Ulmo: Acceso limpio, sencillo y rápido a datos públicos de hidrología y climatología.
PyHIS: Es una biblioteca de python para consultar los servicios web de CUAHSI-HIS*.
Wetterdienst: Conjunto de herramientas de Python para acceder a los datos meteorológicos del servicio meteorológico alemán.
Herramientas ERA5: Scripts en Python para descargar y visualizar los datos climatológicos de ERA5, así como para extraer series temporales (datos horarios a mensuales de muchos parámetros atmosféricos y de la superficie terrestre).
CAMELS-AUS: paquete de Python para cargar y utilizar fácilmente el conjunto de datos CAMELS-AUS.
BoM Water: Este paquete ha sido desarrollado para acceder al Servicio de Observación de Sensores (SOS) de los datos de agua del BoM. Con el objetivo de integrar fácil y eficientemente los datos en los flujos de trabajo científicos.
Eco-Data Manage Toolkit: Es un conjunto de herramientas de Python para facilitar la gestión de datos para aplicaciones de hidrología/limnología.
Modelización hidrológica
CMF: Catchment Modelling Framework, una caja de herramientas de modelización hidrológica.
TopoFlow: Modelo hidrológico espacial (basado en D8, totalmente compatible con BMI).
VIC: Modelo hidrológico a macroescala de capacidad de infiltración variable (VIC).
Xanthos: Xanthos es un modelo hidrológico de código abierto, escrito en Python, diseñado para cuantificar y analizar la disponibilidad global de agua.
WRF-Hydro: wrfhydrpy es una API de Python para el sistema de modelización WRF-Hydro.
pyDEM: PyDEM es un paquete para el análisis topográfico (del terreno). Toma rásteres de modelos digitales de elevación (DEM), y produce cantidades como la pendiente, el aspecto, el área ascendente y el índice de humedad topográfica.
EXP-HYDRO: EXP-HYDRO es un modelo hidrológico a escala de la cuenca que funciona en un paso de tiempo diario. Toma como entradas los valores diarios de la precipitación, la temperatura del aire y la evapotranspiración potencial, y simula el caudal diario en la salida de la cuenca.
RRMPG: Campo de juego para la modelización de la lluvia y la escorrentía.
LHMP: Campo de juego de modelos hidrológicos agrupados.
SMARTPy: Implementación en Python del modelo de lluvia-escorrentía SMART.
PyStream: Implementación en Python del modelo hidrológico de lluvia-escorrentía STREAM.
HydrPy: Un marco para el desarrollo y la aplicación de modelos hidrológicos basados en Python.
Catchmod: CATCHMOD es un modelo de escorrentía pluvial ampliamente utilizado en el Reino Unido. Fue introducido por Wilby (1994).
wflow: wflow consiste en un conjunto de programas de Python que pueden ejecutarse en la línea de comandos y realizar simulaciones hidrológicas. Los modelos se basan en el marco PCRaster de Python.
PyTOPKAPI: PyTOPKAPI es una biblioteca de Python con licencia BSD que implementa el modelo hidrológico TOPKAPI (Liu y Todini, 2002).
mhmpy: Una API de Python para el modelo hidrológico de mesoescala.
SuperflexPy: Un nuevo marco de trabajo de código abierto para construir modelos hidrológicos conceptuales.
NeuralHydrology: Biblioteca de Python para entrenar redes neuronales con un fuerte enfoque en aplicaciones hidrológicas.
StreamStats: Paquete de Python para interactuar con la API StreamStats del USGS.
hidrocomp: Biblioteca de Python para el análisis de datos hidrológicos.
PyFlo: Es una biblioteca Python de código abierto para realizar análisis hidráulicos e hidrológicos de aguas pluviales. Sus características incluyen el análisis del grado hidráulico de la red y el almacenamiento basado en el tiempo/la iteración y las simulaciones de rutas de inundación.
HydroFunctions: Un conjunto de funciones convenientes para trabajar con datos de hidrología en una sesión interactiva de Python.
pySTEPS: Es una biblioteca de Python de código abierto y dirigida por la comunidad para la predicción probabilística de precipitaciones, es decir, sistemas de predicción de conjuntos a corto plazo.
Modelización de aguas subterráneas
Flopy: La interfaz de Python para MODFLOW.
imod-python: Realiza modelos MODFLOW masivos.
Idfpy: Un módulo simple para leer y escribir archivos iMOD IDF. IDF es un formato binario simple utilizado por el software de modelado de aguas subterráneas iMOD.
WellApplication: Conjunto de herramientas para el análisis del nivel de las aguas subterráneas y de la química del agua.
TIMML: Un modelo de elementos analíticos multicapa.
TTim: Modelo de elementos analíticos transitorios multicapa.
PyHELP: Una biblioteca de Python para la evaluación de la recarga de aguas subterráneas distribuidas espacialmente y los componentes hidrológicos con HELP.
PyRecharge: Marco de modelado de recarga y agotamiento de aguas subterráneas espacialmente distribuidas en Python.
Anaflow: Un paquete de Python que contiene soluciones analíticas para la ecuación de flujo de aguas subterráneas
WellTestPy: Un paquete de Python para el manejo de campañas de campo basadas en pozos.
HydroGeoSines: Software de exploración de señales en el ruido para conjuntos de datos hidrogeológicos.
Pytesmo: Python Toolbox para la evaluación de las observaciones de la humedad del suelo.
Phydrus: Implementación en Python del modelo de zona no saturada HYDRUS-1D
Análisis de series temporales
Hydropy: Análisis de series temporales orientadas a la hidrología.
Pastas: Análisis de series temporales hidrológicas mediante modelos de series temporales.
Hydrostats: Herramientas para su uso en estudios de comparación, específicamente para su uso en el campo de la hidrología.
htimeseries| Este módulo proporciona la clase HTimeseries, que es una capa sobre pandas, ofreciendo un poco más de funcionalidad.
efts-python: Una biblioteca de python para leer y escribir Series Temporales de Pronóstico Conjunto en archivos netCDF.
Optimización, Incertidumbre, Estadística
LMFIT: Minimización de mínimos cuadrados no lineales, con ajustes flexibles de parámetros, basado en scipy.optimize.leastsq, y con muchas clases y métodos adicionales para el ajuste de curvas.
SPOTpy: Una herramienta de optimización de parámetros estadísticos para Python.
PyGLUE: Marco de Estimación de Incertidumbre de Verosimilitud Generalizada (GLUE).
Pyemu: Un módulo de Python para el análisis de incertidumbre independiente del modelo, los análisis de valor de los datos y la interfaz con PEST(++).
HPGL: Biblioteca de geoestadística de alto rendimiento.
HydroErr: Métrica de bondad de ajuste para su uso en estudios de comparación, específicamente en el campo de la hidrología.
Índices climáticos: Índices climáticos para la monitorización de la sequía, implementaciones de referencia de la comunidad en Python.
HydroLM: El paquete HydroLM contiene una clase y funciones para automatizar regresiones lineales OLS para hidrólogos.
PySDI: Es un conjunto de scripts de código abierto que calculan índices de sequía estandarizados (SDI) no paramétricos utilizando conjuntos de datos ráster como datos de entrada.
PyForecast: Es una herramienta de modelado estadístico útil para predecir afluentes y caudales mensuales y estacionales. La herramienta recoge conjuntos de datos meteorológicos e hidrológicos, analiza de cientos a miles de subconjuntos de predictores y devuelve regresiones estadísticas entre los predictores y los caudales.
Varios
ESMPY: Interfaz Python del Marco de Modelización del Sistema Terrestre (ESMF)
PyHSPF: Extensiones en Python del Programa de Simulación Hidrológica en Fortran (HSPF).
SPHY: Modelo de Procesos Espaciales en Hidrología (SPHY)
xsboringen: (En holandés) Una biblioteca de python para procesar y trazar datos de sondeos y CPT, desarrollada para formatos de datos abiertos en los Países Bajos.
PyMT: Es un paquete de Python de código abierto que proporciona las herramientas necesarias para el acoplamiento de modelos que exponen la Interfaz de Modelo Básico (IMB).
Landlab: El proyecto Landlab crea un entorno en el que los científicos pueden construir un modelo numérico del paisaje sin tener que codificar todos los componentes individuales.
EFlowCalc: Calculadora de las características de los caudales.
IRIS: Una biblioteca Python potente, agnóstica y dirigida por la comunidad para analizar y visualizar datos de las ciencias de la Tierra.
Hydrointerp: Un paquete de Python para interpolar datos hidrológicos.
EFlowCalc: EFlowCalc es una calculadora de código abierto de las características del caudal ecológico en Python.
Hydrofunctions: Un conjunto de funciones convenientes para trabajar con datos hidrológicos en una sesión interactiva de Python.
Shyft: Es la caja de herramientas de código abierto para el ámbito del mercado de la energía, financiada y apoyada por Statkraft.
Hydroshare: HydroShare es un sitio web colaborativo para un mejor acceso a los datos y modelos en las ciencias hidrológicas.
Hydrobox: Caja de herramientas de preprocesamiento y análisis hidrológico basada en pandas y numpy.
Wetland: Es un conjunto de herramientas para cartografiar la dinámica hidrológica de las aguas superficiales y de los humedales utilizando imágenes aéreas de alta resolución dentro del motor de Google Earth (GEE).
iRONS: iRONS (interactive Reservoir Operation Notebooks and Software) es un paquete de python que permite la simulación, previsión y optimización de sistemas de embalses.
Meteorología
MetPy: Es una colección de herramientas en Python para leer, visualizar y realizar cálculos con datos meteorológicos.
PyEto: Es una biblioteca en Python para calcular la evapotranspiración de referencia de los cultivos (ETo), a veces denominada evapotranspiración potencial (PET). La biblioteca ofrece numerosas funciones para estimar los datos meteorológicos que faltan.
Improver: Es una biblioteca de algoritmos para el posprocesamiento y la verificación meteorológica.
MetSim: Es un simulador meteorológico y desagregador de forzamientos para la modelización hidrológica y las aplicaciones climáticas.
MELODIST: Es una caja de herramientas de código abierto escrita en Python para la desagregación de series temporales meteorológicas diarias a pasos temporales horarios.
PyCat: Herramienta de análisis climático escrita en python.
PySteps: Es una iniciativa impulsada por la comunidad para desarrollar y mantener un marco de trabajo en Python fácil de usar, modular, gratuito y de código abierto para sistemas de predicción de conjuntos a corto plazo.
Evaporación: Cálculo de la evaporación y la transpiración.
rainymotion: Biblioteca de Python para la predicción de la precipitación por radar basada en técnicas de flujo óptico.
Metview: Interfaz de Python para Metview, una estación de trabajo meteorológica y sistema de lotes para acceder, examinar, manipular y visualizar datos meteorológicos.
IMPROVER: Es una biblioteca de algoritmos para el post-procesamiento meteorológico.
JAMS: Es un paquete general de Python que ofrece funciones diversas en diferentes categorías, como la lectura de diferentes formatos de archivo, rutinas de fechas julianas o funciones meteorológicas.
windspharm: Análisis de vientos armónicos esféricos en Python.
wrf-python: Python Una colección de rutinas de diagnóstico e interpolación para su uso con la salida del Modelo de Investigación y Predicción del Tiempo (WRF-ARW).
scikit-downscale: Modelos estadísticos de reducción de escala y posprocesamiento para simulaciones de modelos climáticos y meteorológicos.
Awesome-EarthObservation-Code: Una lista curada de herramientas impresionantes, tutoriales, código, proyectos útiles, enlaces, cosas sobre la Observación de la Tierra y cosas geoespaciales.
Climatología
climlab: Modelización climática orientada a procesos.
aospy: Análisis y gestión automatizados de datos climáticos reticulados.
Oocgcm: Análisis de grandes conjuntos de datos geofísicos reticulados.
Pangaea: extensión de xarray para la superficie terrestre cuadriculada y la salida de los modelos meteorológicos.
xgcm: Amplía el modelo de datos xarray para comprender las celdas de cuadrícula de volumen finito (comunes en los modelos de circulación general) y proporciona operaciones de interpolación y diferencia para dichas cuadrículas.
OpenClimateGIS: Manipulación geoespacial, subconjunto, cálculo y traducción de datos climáticos espaciotemporales.
climpred: envoltura de xarray para el análisis de modelos de previsión de conjuntos para la predicción del clima.
pyOWM: PyOWM es una biblioteca cliente de Python para las API web de OpenWeatherMap (OWM).
Sismología
Madagascar: Suite de procesamiento de datos multidimensionales.
ObsPy: Framework para leer, escribir y procesar datos sísmicos y sismológicos.
Bruges: Varias ecuaciones y herramientas geofísicas.
Segyio: Biblioteca rápida para archivos sísmicos SEGY.
Pyrocko: Conjunto de herramientas de sismología.
rsudp: Visualización continua basada en ObsPy, monitorización de movimientos bruscos y repetición histórica de los datos de Raspberry Shake.
SeismicZFP: Convierte archivos SEG-Y/ZGY a archivos SGZ comprimidos y recupera subvolúmenes arbitrarios de estos, rápidamente.
Traducido desde: javedali
