Dadas mediciones de una variable en puntos ubicados en Argentina,
interpola al resto del territorio usando kriging y grafica con contornos.
Las funciones secundarias coord_argentina()
y theme_inta_mapa()
permiten
generar un mapa en la región de Argentina (definida por xlim
y ylim
) con
el estilo específico usando por INTA.
Uso
mapear(
data,
valor,
lon,
lat,
breaks = waiver(),
escala = scales::viridis_pal(),
cordillera = FALSE,
variable = NULL,
titulo = NULL,
subtitulo = NULL,
fuente = NULL
)
coord_argentina(xlim = c(-77, -50), ylim = c(-57, -20), ...)
theme_inta_mapa(...)
Argumentos
- data
data.frame o similar con las variables a utilizar.
- valor
vector con los valores medidos.
- lon, lat
vectores de ubicación en longitud y latitud.
- breaks
vector numérico que define para que valores se graficará los contornos. Si es
NULL
hace 10 contornos calculados a partir el rango de los datos.- escala
paleta de colores a usar. Tiene que ser una función que reciba un número y devuelva esa cantidad de colores. Por ejemplo escala_temp_min.
- cordillera
valor lógico indicando si hay que tapar los datos donde está la cordillera (donde el kriging es particularmente problemático). Si es
TRUE
pinta con gris donde la altura de la topografía es mayor a 1500 m. También puede ser un número, indicando el valor mínimo desde donde empezar a graficar la cordillera.- titulo, subtitulo, fuente, variable
texto para usar como título, subtítulo, epígrafe y nombre de la leyenda.
- xlim, ylim
límites en longitud y latitud.
- ...
otros argumentos que se pasan a
ggplot2::coord_sf()
oggplot2::theme_linedraw()
.
Ejemplos
if (FALSE) { # \dontrun{
library(dplyr)
data(datos_nh_mensual)
abril <- datos_nh_mensual %>%
filter(mes == unique(mes)[4]) #datos del cuarto mes en la base, abril.
abril %>%
mapear(precipitacion_mensual, lon, lat, cordillera = TRUE,
escala = escala_pp_mensual,
titulo = "Precipitación en abril de 2019",
fuente = "Fuente: INTA",
variable = "pp")
} # }