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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.

En abril de este año he hecho una animación de la temperatura media de 24 horas de enero 2020 mostrando también el ciclo día-noche. Mi mayor problema consistía en encontrar una forma para proyectar correctamente el área de noche sin que rompa la geometría. La solución más fácil que encontré fue rasterizar el polígono de noche y posteriormente, reproyectarlo. Seguramente se podría usar un enfoque vectorial, pero aquí he preferido el uso de datos raster.

Una desventaja de los mapas coropletas es que estos suelen distorsionar la relación entre la verdadera geografía subyacente y la variable representada. Se debe a que las divisiones administrativas no suelen coincidir con la realidad geográfica, donde la gente vive. Además, grandes áreas aparentan tener un peso con poca población que no tienen realmente. Para reflejar mejor la realidad se hace uso de distribuciones más realista de la población como puede ser el uso de suelo. Con técnicas de Sistemas de Información Geográfica es posible redistribuir la variable de interés en función de una variable a menor unidad espacial.