Exprésate Perú con Datos 2024

¡Bienvenidos a la segunda edición de esta emocionante iniciativa! En esta oportunidad, nuestro objetivo es empoderarte para desarrollar soluciones innovadoras que respondan a los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Accede a una vasta colección de datasets ofrecidos por 65 entidades gubernamentales y transforma esta información en proyectos con un impacto positivo y significativo en la comunidad.

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Metadatos_Variables Meteorologicas de las Estaciones automáticas de intercambio internacional - [Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú - SENAMHI]

El Global Basic Observing Network (GBON) es un acuerdo internacional, que responde al requerimiento de datos de tiempo y clima a nivel global. En el Congreso Meteorológico Mundial, del 2019, se establecieron los lineamientos básicos para monitoreo e intercambio de datos meteorológicos. Posteriormente, un grupo de estaciones meteorológicas ubicadas en el territorio peruano, pasaron a compartir a información como parte de dicha red.

Por otro lado, el Regional Basic Observing Network (RBON), toma como referencia los lineamientos básicos del GBON, definida y adoptada por la asociación regional pertinente durante el Congreso Meteorológico Mundial de la OMM.

El SENAMHI, a través de la GBON y RBON, dispone de datos horarios validados de temperatura, humedad relativa y precipitación:

  • La temperatura es la magnitud física que expresa el grado o nivel de calor de los cuerpos o del ambiente.
  • La humedad del aire es la relación porcentual entre la cantidad de vapor de agua que tiene el aire y el máximo que podría contener a una temperatura y presión determinada.
  • La precipitación se mide en milímetros, indicando la altura de lluvia acumulada sobre una superficie determinada. Un milímetro de precipitación equivale a un litro de agua por metro cuadrado.

Cada registro es una medición en una estación meteorológica automática de intercambio internacional.

Para el análisis de los campos: temperatura, humedad relativa y precipitación se debe filtrar los registros vacíos.

Este dataset está caracterizado por:

  • Datos de la estación: Nombre, latitud, longitud, altitud, departamento, provincia, distrito, ubigeo y red a la cual pertenece la estación
  • Datos meteorológicos: Fecha, hora, temperatura, humedad relativa y precipitación