Una librería en Python desarrollada para procesar y visualizar las salidas del modelo acoplado océano-atmósfera IGP-RESM-COWv1

Abstract

El modelo acoplado océano-atmósfera IGP Regional Earth System Model CROCO-OASIS WRF (IGP RESM-COW) ha producido más de 4 TB de datos en 25 años de simulación retrospectiva. Este gran volumen de información implica un reto significativo para el posprocesamiento. El acceso eficiente a esta información resulta fundamental para la Ingeniería Ambiental, disciplina que requiere integrar variables climáticas y oceánicas para caracterizar fenómenos como El Niño y evaluar sus impactos sobre los ecosistemas y la sociedad. Frente a este problema, se diseñó una arquitectura modular y flexible cuyo propósito es mejorar la eficiencia del posprocesamiento, tanto en los tiempos de análisis como en el manejo de datos, abarcando desde su lectura hasta la visualización de variables oceánicas y atmosféricas. Esta arquitectura corresponde a SCAHpy, una librería desarrollada en Python que organiza sus funcionalidades en cuatro subpaquetes: components, core, data y plots. El subpaquete components contiene funciones específicas para cada modelo como el manejo de coordenadas y grillas, diagnósticos y lectura/escritura de archivos WRF (atmos) y CROCO (ocean). En cuanto al subpaquete core, este contiene funciones de uso general, entre ellas transformaciones de coordenadas, utilidades de entrada/salida, apoyo general y funciones de interpolación vertical. El subpaquete data se encarga de la gestión de archivos complementarios como los shapefiles, en tanto que el subpaquete plots incluye las funciones de visualización para la generación de mapas, secciones verticales y series de tiempo. Además, la documentación del paquete incorpora tutoriales y guías de instalación detalladas paso a paso, lo que facilita su uso por parte de nuevos usuarios. Asimismo, la publicación del paquete en PyPI permite su distribución e instalación en diversos sistemas operativos. A futuro, se prevé la incorporación de nuevos módulos, particularmente asociados a la componente terrestre, con el objetivo de ampliar el enfoque hacia un modelo integral del sistema terrestre.The coupled ocean-atmosphere IGP Regional Earth System Model CROCO-OASIS-WRF (IGP RESM-COW) has produced over 4 TB of data from 25 years of retrospective simulation. This large volume of information presents a significant challenge for post processing. Efficient access to this information is fundamental for Environmental Engineering, a discipline that requires integrating climatic and oceanic variables to characterize phenomena such as El Niño and assess their impacts on ecosystems and society. In response to this challenge, a modular and flexible architecture has been developed to optimize post-processing performance in terms of analysis time, covering everything from data reading to the visualization of oceanic and atmospheric variables. This architecture is SCAHpy, a Python library that organizes its routines into four main blocks: components, core, data, and plots. The module components block contains model-specific functions: handling coordinates and grids, diagnostics, and reading/writing WRF (atmos) and CROCO (ocean) output files. Meanwhile, the core block focusses on cross-cutting functions such as coordinate transformations, input/output utilities, and vertical interpolation routines. The data block manages additional files (e.g., shapefiles), while plots includes visualization routines focused on maps, vertical sections, and time series. Additionally, the package documentation provides detailed step-by-step tutorials and installation guides, making it easier for new users to get started. Furthermore, the package’s publication on PyPI allows for its distribution and installation across various operating systems. Looking ahead, the integration of new modules is planned, particularly those related to the land component, with the goal of expanding the scope to an integrated Earth system model.