Plataforma de visualización para el monitoreo meteorológico
- Autores
- Arroyuelo, Jorge; Barrionuevo, Mercedes; Gil Costa, Verónica; Tissera, Cristian
- Año de publicación
- 2025
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Este trabajo presenta el diseño e implementación de una plataforma tecnológica para el procesamiento, análisis y visualización de datos meteorológicos en la provincia de San Luis, Argentina. La plataforma se construye sobre una base de más de quince años de registros de estaciones meteorológicas distribuidas territorialmente, y permite transformar datos crudos en visualizaciones interactivas que facilitan la comprensión de fenómenos climáticos complejos. Se desarrollaron procedimientos automáticos para la limpieza, filtrado y estructuración analítica de los datos, junto con herramientas de visualización que permiten explorar tendencias, detectar eventos extremos y caracterizar cambios estacionales en variables como temperatura, precipitación y humedad.
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Datos meteorológicos
Preprocesamiento de datos
Clusterización
Visualización de datos - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/191259
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Plataforma de visualización para el monitoreo meteorológicoArroyuelo, JorgeBarrionuevo, MercedesGil Costa, VerónicaTissera, CristianCiencias InformáticasDatos meteorológicosPreprocesamiento de datosClusterizaciónVisualización de datosEste trabajo presenta el diseño e implementación de una plataforma tecnológica para el procesamiento, análisis y visualización de datos meteorológicos en la provincia de San Luis, Argentina. La plataforma se construye sobre una base de más de quince años de registros de estaciones meteorológicas distribuidas territorialmente, y permite transformar datos crudos en visualizaciones interactivas que facilitan la comprensión de fenómenos climáticos complejos. Se desarrollaron procedimientos automáticos para la limpieza, filtrado y estructuración analítica de los datos, junto con herramientas de visualización que permiten explorar tendencias, detectar eventos extremos y caracterizar cambios estacionales en variables como temperatura, precipitación y humedad.Red de Universidades con Carreras en Informática2025-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf466-475http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/191259spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-8258-99-7info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/189846info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2026-05-13T12:59:10Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/191259Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292026-05-13 12:59:11.438SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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Este trabajo presenta el diseño e implementación de una plataforma tecnológica para el procesamiento, análisis y visualización de datos meteorológicos en la provincia de San Luis, Argentina. La plataforma se construye sobre una base de más de quince años de registros de estaciones meteorológicas distribuidas territorialmente, y permite transformar datos crudos en visualizaciones interactivas que facilitan la comprensión de fenómenos climáticos complejos. Se desarrollaron procedimientos automáticos para la limpieza, filtrado y estructuración analítica de los datos, junto con herramientas de visualización que permiten explorar tendencias, detectar eventos extremos y caracterizar cambios estacionales en variables como temperatura, precipitación y humedad. |
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