Tablero de Parámetros Agroclimatológicos – (Power – Nasa)

En esta oportunidad, traemos a nuestros lectores el tablero de parámetros Agroclimatológicos, cuya fuente es el equipo de POWER Project Team. En este tablero podrá filtrar cada uno de los parámetros por un amplio periodo de tiempo desde enero del año 2017 hasta la actualidad. Utilice también las segmentaciones de Región que tenemos preparados para ustedes.

Regiones actualmente incluidas (05-05-2024)
1. Antioquia (Medellín)
2. Atlántico (Embalse el Guajaro)
3. Boyacá (Laguna de Tota)
4. Cauca (Popayan)
5. Córdoba (Montería)
6. Huila (Betania, Hobo, Campoalegre)
7. Meta (Villavicencio)
8. Valle del Cauca (Palmira, Jamundi, Cali)
9. Norte de Santander (Cúcuta)
10. Cundinamarca (Guasca, Guatavita)

Por otro lado, los parámetros que podrás observar en este tablero son los siguientes:
1) Irradiancia descendente de onda corta de toda la superficie del cielo (MJ/m^2/día)
2) Toda la superficie del cielo Radiación fotosintéticamente activa total (W/m^2)
3) Irradiancia UVA de toda la superficie del cielo (W/m^2)
4) Índice UV de toda la superficie del cielo (adimensional)
5) Temperatura a 2 metros (C)
6) Temperatura Atmosférica (C)
7) Temperatura a 2 metros máximo (C)
8) Humedad específica a 2 metros (g/kg)
9) Precipitación corregida (mm/día)
10) Presión superficial (kPa)
11) Velocidad del viento a 2 metros (m/s)
12) Dirección del viento a 2 metros (grados)
13) Velocidad del viento a 10 metros (m/s)
14) Humedad superficial del suelo (1)
15) Irradiancia descendente de onda corta de la superficie del cielo despejado (MJ/m^2/día)
16) Humedad relativa a 2 metros (%)

Fuente de datos:

NASA Officials: Paul Stackhouse, Jr., Ph.D.

NASA Privacy Statement, Disclaimer, and Accessibility.

Prediction Of Worldwide Energy Resources (POWER) | Data Access Viewer Enhanced (DAVe)

The Prediction of Worldwide Energy Resources (POWER) Docs provides technical documentation to users with information on the data processing methodology, available web services, and examples using the services. Any questions or comments can be directed to the POWER Project Team.

Modelo de Datos:

Statistics Ingeniería SAS – Neiva, Huila, Colombia. Jorge Iván Ayala.

Colaboradores:

Daniela Botero Aldana – C.I. Piscícola Botero S.A.