Usa datos de trama para analizar la temperatura

En este instructivo, se describe cómo realizar análisis geoespaciales en datos ráster.

Objetivos

  • Encuentra datos de Google Earth Engine disponibles públicamente en el uso compartido de BigQuery (anteriormente, Analytics Hub).
  • Usa la función ST_REGIONSTATS para calcular la temperatura promedio de cada país en un momento determinado.
  • Visualiza tus resultados en BigQuery Geo Viz, que es una herramienta web que permite visualizar datos geoespaciales en BigQuery mediante las APIs de Google Maps.

Costos

En este instructivo, usarás los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

Antes de comenzar

Te recomendamos que crees un proyecto de Google Cloud para este instructivo. Asegúrate de tener los roles necesarios para completar este instructivo.

Configura un proyecto de Google Cloud

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the BigQuery, BigQuery sharing, and Google Earth Engine APIs.

    Enable the APIs

    5.

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

    Go to project selector

  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the BigQuery, BigQuery sharing, and Google Earth Engine APIs.

    Enable the APIs

    8.

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para realizar las tareas de este instructivo, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en tu proyecto:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para realizar las tareas de este instructivo. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para realizar las tareas de este instructivo:

  • earthengine.computations.create
  • serviceusage.services.use
  • bigquery.datasets.create

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Suscríbete a un conjunto de datos

Para encontrar el conjunto de datos que se usó en este instructivo, sigue estos pasos:

  1. Ve a la página Analytics Hub.

    Ir a Analytics Hub

  2. Haz clic en Buscar fichas.

  3. En el campo Buscar fichas, ingresa "ERA5-Land Daily Aggregated".

  4. Haz clic en el resultado. Se abrirá un panel de detalles con información sobre el conjunto de datos del reanálisis climático ERA5-Land, incluida una descripción, un vínculo a la información de la banda, la disponibilidad, el tamaño de píxeles y las condiciones de uso.

  5. Haz clic en Suscribirse.

  6. Opcional: Actualiza el Proyecto.

  7. Actualiza el Nombre del conjunto de datos vinculado a era5_climate_tutorial.

  8. Haz clic en Guardar. El conjunto de datos vinculado se agrega a tu proyecto y contiene una única tabla llamada climate.

Busca el ID de ráster

Cada fila de la tabla era5_climate_tutorial.climate contiene metadatos de una imagen raster que tiene datos climáticos de un día en particular. Ejecuta la siguiente consulta para extraer el ID de trama de la imagen de trama del 1 de enero de 2025:

SELECT
  assets.image.href
FROM
  `era5_climate_tutorial.climate`
WHERE
  properties.start_datetime = '2025-01-01';

El resultado es ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101. En la siguiente sección, lo usarás para el argumento raster_id de la función ST_REGIONSTATS.

Calcula la temperatura promedio

Ejecuta la siguiente consulta para calcular la temperatura promedio de cada país el 1 de enero de 2025 con la función ST_REGIONSTATS:

WITH SimplifiedCountries AS (
  SELECT
    ST_SIMPLIFY(geometry, 10000) AS simplified_geometry,
    names.primary AS name
  FROM
    `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`
  WHERE
    subtype = 'country'
)
SELECT
  sc.simplified_geometry AS geometry,
  sc.name,
  ST_REGIONSTATS(
    sc.simplified_geometry,
    'ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101',
    'temperature_2m'
  ).mean - 273.15 AS mean_temperature
FROM
  SimplifiedCountries AS sc
ORDER BY
  mean_temperature DESC;

Esta consulta se ejecuta en la tabla division_area disponible públicamente que contiene valores GEOGRAPHY que representan los límites de varias regiones de la Tierra, incluidos los países. La función ST_REGIONSTATS usa la banda temerature_2m de la imagen de trama, que contiene la temperatura del aire a 2 metros sobre la superficie de la tierra en el píxel determinado.

Visualiza los resultados de la consulta en Geo Viz

A continuación, visualiza los resultados con BigQuery Geo Viz.

Inicia Geo Viz y autentícate

Antes de usar Geo Viz, debes autenticarte y otorgar acceso a los datos en BigQuery.

Para configurar Geo Viz, haz lo siguiente:

  1. Abre la herramienta web Geo Viz.

    Abre Geo Viz

    Como alternativa, en el panel Resultados de la consulta, haz clic en Abrir en > GeoViz.

  2. En el primer paso, Consulta, haz clic en Autorizar.

  3. En el diálogo Choose an account (Elegir una cuenta), haz clic en tu cuenta de Google.

  4. En el diálogo de acceso, haz clic en Permitir (Allow) para que Geo Viz pueda tener acceso a tus datos de BigQuery.

Ejecuta tu consulta en Geo Viz

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

Para ejecutar la consulta, haz lo siguiente:

  1. En el primer paso, Select data (Seleccionar datos), ingresa el ID de tu proyecto en el campo Project ID (ID del proyecto).

  2. En la ventana de la consulta, ingresa la siguiente consulta de GoogleSQL. Si abriste Geo Viz desde los resultados de tu consulta, este campo ya se propagó con tu consulta.

    WITH SimplifiedCountries AS (
  SELECT
    ST_SIMPLIFY(geometry, 10000) AS simplified_geometry,
    names.primary AS name
  FROM
    `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`
  WHERE
    subtype = 'country'
)
SELECT
  sc.simplified_geometry AS geometry,
  sc.name,
  ST_REGIONSTATS(
    sc.simplified_geometry,
    'ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101',
    'temperature_2m'
  ).mean - 273.15 AS mean_temperature
FROM
  SimplifiedCountries AS sc
ORDER BY
  mean_temperature DESC;

  3. Haz clic en Ejecutar.

Aplicar estilos

En la sección Estilo, se proporciona una lista de estilos visuales para personalizar la visualización. Para obtener más información sobre cada estilo, consulta Cómo dar formato a tu visualización.

Para formatear tu mapa, haz lo siguiente:

  1. Para abrir el panel fillColor, haz clic en el paso 3, Estilo.

  2. Haz clic en el botón de activación Basado en datos para llevarlo a la posición activada.

  3. En Función (Function), elige lineal (linear).

  4. En Campo(Field), selecciona mean_temperature.

  5. En Dominio, ingresa -20 en el primer cuadro y 32 en el segundo.

  6. En Rango, haz clic en el primer cuadro y, luego, ingresa #0006ff en el cuadro Hexadecimal. A continuación, haz clic en el segundo cuadro y, luego, ingresa #ff0000. Esto cambia el color de cada país según su temperatura promedio el 1 de enero de 2025. El azul indica una temperatura más fría y el rojo, una más cálida.

  7. Haz clic en fillOpacity.

  8. En el campo Valor, ingresa .5.

  9. Haz clic en Aplicar estilo.

  10. Examina tu mapa. Si haces clic en un país, se mostrarán su nombre, la temperatura promedio y la geometría simplificada.

    Mapa con países coloreados según la temperatura promedio.

Limpia

  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.

¿Qué sigue?