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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.

En geografía, la distancia al mar es una variable fundamental, especialmente relevante a la hora de modelizar. Por ejemplo, en interpolaciones de la temperatura del aire habitualmente se hace uso de la distancia al mar como variable predictora, ya que existe una relación casual entre ambas que explica la variación espacial. ¿Cómo podemos estimar la distancia (más corta) a la costa en R?