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En mi primer post de 2024, que desgraciadamente no ha sido posible antes de abril, os voy a explicar como podemos agrupar en la misma localización varios círculos proporcionales. En 2022 estaba buscando cómo representar el número de días de olas de calor según el grado de gravedad en España. Encontré la solución usando el empaquetamiento de círculos que también se usa en el cartograma de Dorling.

Un breve post sobre cómo podemos posicionar un territorio ultraperiférico cerca del mapa principal o insertar un mapa de orientación. En este ejemplo usamos el típico mapa de España en el que se situan las Islas Canarias en el suroeste de la península.

Hace tiempo vi los mapas globales de Chris Campbell del Financial Times como en este Tweet y pensé que necesitaba lograrlo en R. Así que veremos cómo podemos acceder a los datos del GFS (Global Forecast System) y visualizarlo con {ggplot2}, aunque existen varias formas, en este post usaremos la API de Google Earth Engine vía el paquete {rgee}. Seleccionaremos la ejecución más reciente y calcularemos la temperatura máxima para los próximos días.

Es muy habitual ver mapas de relieve con efectos de sombras, también conocidos como ‘hillshade’ lo que genera una profundidad visual. ¿Cómo podemos crear estos efectos en R y visualizarlos en ggplot2?

La información espacio-temporal es clave en muchas disciplinas, especialmente en la climatología o la meteorología, y ello hace necesario disponer de un formato que permita una estructura multidimensional. Además es importante que ese formato tenga un alto grado de compatibilidad de intercambio y pueda almacenar un elevado número de datos.