Usar analíticas geoespaciales para trazar el recorrido de un huracán

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En este tutorial se presenta la analítica geoespacial. Las analíticas geoespaciales te permiten analizar y visualizar fácilmente datos geoespaciales en BigQuery.

Objetivos

En este tutorial, aprenderás a hacer lo siguiente:

• Usar una función de analíticas geoespaciales para convertir columnas de latitud y longitud en puntos geográficos
• Ejecutar una consulta que trace la trayectoria de un huracán
• Visualizar los resultados en BigQuery
• Visualizar los resultados en BigQuery Geo Viz

Costes

BigQuery es un producto de pago, por lo que incurrirás en costes por su uso en este tutorial. BigQuery ofrece determinados recursos sin coste dentro de un límite específico. Para obtener más información, consulta Operaciones gratuitas y nivel gratuito de BigQuery.

Antes de empezar

Antes de empezar este tutorial, usa la consola Google Cloud para crear o seleccionar un proyecto.

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

1. BigQuery se habilita automáticamente en los proyectos nuevos. Para activar BigQuery en un proyecto, ve a

   Enable the BigQuery API.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

   Enable the API

2. Opcional: Habilita la facturación del proyecto. Si no quieres habilitar la facturación ni proporcionar una tarjeta de crédito, puedes seguir los pasos que se indican en este documento. BigQuery te ofrece un entorno aislado para llevar a cabo los pasos. Para obtener más información, consulta Habilitar el entorno aislado de BigQuery.
   Nota: Si tu proyecto tiene una cuenta de facturación y quieres usar el entorno aislado de BigQuery, inhabilita la facturación de tu proyecto.

Consultar los datos de ejemplo

En este tutorial se usa un conjunto de datos disponible a través del Google Cloud Programa de conjuntos de datos públicos. Un conjunto de datos público es cualquier conjunto de datos almacenado en BigQuery y puesto a disposición del público en general. Los conjuntos de datos públicos son conjuntos de datos que BigQuery aloja para que puedas acceder a ellos e integrarlos en tus aplicaciones. Pagamos por almacenar estos conjuntos de datos y los ofrecemos a todos los usuarios a través de un proyecto. Solo pagas por las consultas que realices sobre los datos (el primer TB al mes es gratuito, sujeto a los detalles de los precios de las consultas).

Conjunto de datos de las trayectorias de huracanes a nivel mundial (IBTrACS)

Conjunto de datos de trayectorias de huracanes de todo el mundo (IBTrACS)

La Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica (NOAA) proporciona las posiciones y las intensidades históricas a lo largo de las trayectorias de los ciclones tropicales de todo el mundo a través del conjunto de datos International Best Track Archive for Climate Stewardship (IBTrACS). Los ciclones tropicales se conocen como huracanes en las cuencas del océano Atlántico norte y del Pacífico nordeste, tifones en la cuenca del océano Pacífico noroeste, ciclones en las cuencas del océano Índico norte y sur, y ciclones tropicales en la cuenca del océano Pacífico suroeste.

IBTrACS recoge datos sobre las tormentas tropicales que comunican los centros de monitorización internacionales, que tienen la responsabilidad de pronosticar y registrar las tormentas tropicales (también incluye algunos conjuntos de datos históricos importantes). IBTrACS incluye datos de 9 países diferentes. Históricamente, los datos que describen estos sistemas han incluido las mejores estimaciones de su trayectoria e intensidad (de ahí el término "mejor trayectoria").

Para empezar a explorar estos datos en la consola Google Cloud , consulta los detalles de la tabla hurricanes:

Ir al esquema de huracanes

Consulta la trayectoria del huracán María en el 2017

En esta sección del tutorial, ejecutarás una consulta de GoogleSQL que buscará la trayectoria del huracán María en la temporada del 2017. Para trazar la trayectoria del huracán, consulta su ubicación en diferentes momentos.

Detalles de la consulta

La siguiente consulta de GoogleSQL se usa para encontrar la trayectoria del huracán María.

SELECT
  ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
  name,
  iso_time,
  dist2land,
  usa_wind,
  usa_pressure,
  usa_sshs,
  (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
  (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
FROM
  `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
WHERE
  name LIKE '%MARIA%'
  AND season = '2017'
  AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
    ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
ORDER BY
  iso_time ASC

Las cláusulas de consulta hacen lo siguiente:

• SELECT ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point, name, iso_time, dist2land, usa_wind, usa_pressure, usa_sshs, (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt, (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt

  La cláusula SELECT selecciona todos los datos meteorológicos de la tormenta y usa la función ST_GeogPoint para convertir los valores de las columnas latitude y longitude en tipos GEOGRAPHY (puntos).

• FROM bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes

  La cláusula FROM especifica la tabla que se está consultando: hurricanes.

• WHERE name LIKE '%MARIA%' AND season = '2017' AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'), ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)

  La cláusula WHERE filtra los datos para que solo se muestren los puntos del Atlántico correspondientes al huracán María en la temporada de huracanes del 2017.

• ORDER BY iso_time ASC

  La cláusula ORDER BY ordena los puntos para formar una trayectoria cronológica de la tormenta.

Ejecuta la consulta.

Para ejecutar la consulta mediante la consola de Google Cloud , sigue estos pasos:

1. Ve a la página de BigQuery en la Google Cloud consola.

   Ir a la página de BigQuery

2. Introduce la siguiente consulta de GoogleSQL en el área de texto Editor de consultas.

   SELECT
     ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
     name,
     iso_time,
     dist2land,
     usa_wind,
     usa_pressure,
     usa_sshs,
     (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
     (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
   FROM
     `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
   WHERE
     name LIKE '%MARIA%'
     AND season = '2017'
     AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
       ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
   ORDER BY
     iso_time ASC

3. Haz clic en Ejecutar.

   La consulta tarda un momento en completarse. Una vez que se ejecute la consulta, los resultados aparecerán en el panel Resultados de la consulta.

   

Visualizar los resultados de la consulta en BigQuery

Para visualizar los resultados en BigQuery, sigue estos pasos:

1. Para visualizar los resultados en BigQuery, en el panel Resultados de la consulta, haz clic en Visualización.

2. En Columna de datos, seleccione usa_wind.

   Aparece un mapa con puntos que indican la ubicación del huracán a lo largo del tiempo, con un gradiente de color que representa la velocidad del viento.

3. Opcional: Para ajustar la visibilidad de los puntos, asigna el valor 0 a Mín. y selecciona un gradiente de color diferente en la lista Color.



Visualizar los resultados de la consulta en Geo Viz

También puede visualizar los resultados con BigQuery Geo Viz, una herramienta web para visualizar datos geoespaciales en BigQuery mediante las APIs de Google Maps.

Abre Geo Viz y autentícate

Antes de usar Geo Viz, debe autenticarse y dar acceso a los datos en BigQuery.

Para configurar Geo Viz, sigue estos pasos:

1. Abre la herramienta web Geo Viz.

   Abre la herramienta web Geo Viz.

2. En el paso 1, Seleccionar datos, haz clic en Autorizar.

   

3. En el cuadro de diálogo Elige una cuenta, haz clic en tu cuenta de Google.

   

4. En el cuadro de diálogo de acceso, haz clic en Permitir para dar acceso a Geo Viz a tus datos de BigQuery.

   

Ejecutar la consulta en Geo Viz

Después de autenticarte y conceder acceso, el siguiente paso es ejecutar la consulta en Geo Viz.

Para ejecutar la consulta, sigue estos pasos:

1. En el paso 1, Seleccionar datos, introduce el ID de tu proyecto en el campo ID del proyecto.

2. En la ventana de consulta, introduce la siguiente consulta de GoogleSQL.

   SELECT
     ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
     name,
     iso_time,
     dist2land,
     usa_wind,
     usa_pressure,
     usa_sshs,
     (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
     (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
   FROM
     `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
   WHERE
     name LIKE '%MARIA%'
     AND season = '2017'
     AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
       ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
   ORDER BY
     iso_time ASC

3. Haz clic en Ejecutar.

4. Cuando se complete la consulta, haga clic en Mostrar resultados. También puede hacer clic en el paso 2: Datos.

5. De este modo, pasarás al paso dos. En el paso dos, en Columna de geometría, elige Punto. Se trazan los puntos correspondientes a la trayectoria del huracán María.

   

Dar formato a una visualización en Geo Viz

La sección Estilo ofrece una lista de estilos visuales que se pueden personalizar. Para obtener más información sobre las propiedades y los valores de estilo, consulta Dar formato a una visualización.

Para dar formato a tu mapa, sigue estos pasos:

1. En el paso 2, haz clic en Añadir estilos o, en el paso 3, haz clic en Estilo.

2. Cambia el color de tus puntos. Haz clic en fillColor.

3. En el panel fillColor:

   1. Haz clic en Basado en datos.
   2. En Función, elige lineal.
   3. En Campo, elige usa_wind.
   4. En Dominio, escribe 0 en el primer cuadro y 150 en el segundo.

   5. En Intervalo, haz clic en el primer cuadro e introduce #0006ff en el cuadro Hex. Haz clic en el segundo cuadro e introduce #ff0000. De esta forma, el color del punto cambiará en función de la velocidad del viento. Azul para vientos más suaves y rojo para vientos más fuertes.

      

4. Examina tu mapa. Si mantienes el puntero sobre uno de tus puntos, se mostrarán los datos meteorológicos de ese punto.

   

5. Haz clic en fillOpacity.

6. En el campo Valor, introduce .5.

   

7. Examina tu mapa. El color de relleno de los puntos ahora es semitransparente.

8. Cambia el tamaño de los puntos en función del radio del huracán. Haz clic en circleRadius.

9. En el panel circleRadius:

   1. Haz clic en Basado en datos.
   2. En Función, elige lineal.
   3. En Campo, elige radius_50kt.
   4. En Dominio, escribe 0 en el primer cuadro y 135 en el segundo.

   5. En Intervalo, introduce 5 en el primer cuadro y 135000 en el segundo.

      

10. Examina tu mapa. El radio de cada punto ahora se corresponde con el radio del huracán.

    

11. Cierra Geo Viz.

Limpieza

Para evitar que los recursos utilizados en este tutorial se cobren en tu cuenta de Google Cloud, elimina el proyecto que contiene los recursos o conserva el proyecto y elimina los recursos.

• Puedes eliminar el proyecto que has creado.
• También puedes conservar el proyecto para usarlo más adelante.

Para ello, sigue las instrucciones que aparecen a continuación:

Precaución: Eliminar un proyecto tiene los siguientes efectos:

• Se elimina todo el contenido del proyecto. Si has usado un proyecto que ya existía para las tareas de este documento, cuando lo elimines, también se eliminará cualquier otro trabajo que hayas realizado en él.
• Se pierden los IDs de proyecto personalizados. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID de proyecto personalizado que quieras usar en el futuro. Para conservar las URLs que usan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, elimina los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de eliminar todo el proyecto.

Si tienes previsto consultar varias arquitecturas, tutoriales o guías de inicio rápido, reutilizar los proyectos puede ayudarte a no superar los límites de cuota de proyectos.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Siguientes pasos

• Para obtener más información sobre las opciones de visualización de análisis geoespaciales, consulte Visualizar datos geoespaciales.
• Para trabajar con datos geoespaciales, consulta el artículo Trabajar con datos geoespaciales.
• Para obtener más información sobre las funciones geográficas que puede usar en las analíticas geoespaciales, consulte Funciones geográficas en GoogleSQL.