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run_preprocessing.md

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run_preprocessing.md

File metadata and controls

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Documentación de run_preprocessing.R

Este script prepara todos los insumos necesarios para ejecutar el modelo mHM. A continuación se describen los pasos principales y la configuración requerida.

Requisitos previos

  • R con los paquetes indicados en el propio script (reticulate, yaml, terra, sf, magrittr, tidyverse, whitebox, lubridate).
  • Python configurado dentro de un entorno virtual que incluya la instalación de mHM y los paquetes adicionales (subprocess, os, pyyaml, re).
  • mHM instalado en un entorno conda. Se recomienda seguir la guía oficial para completar la instalación.
  • Haber clonado el repositorio oficial de mHM para disponer del script create_latlon.py ubicado en pre-proc. En preprocess_config.yaml se debe definir la clave "latlon_script_folder" apuntando a esta carpeta.
  • Un archivo preprocess_config.yaml dentro de la carpeta del dominio donde se guardarán las salidas.
  • Para crear un nuevo dominio cree una carpeta (por ejemplo new_domain), copie allí preprocess_config.yaml con las rutas de las forzantes a procesar y especifique esta ruta en run_preprocessing.R mediante la variable domain_path.

Uso básico

  1. Defina la ruta del dominio modificando la variable domain_path al comienzo del script. En esta carpeta se escribirá todo el preprocesamiento.
  2. Ajuste la ruta del intérprete de Python en la llamada use_python() para apuntar a su entorno virtual.
  3. Ejecute el script desde R:
source("R/run_preprocessing.R")

Ejecución en modo batch

Si se desea lanzar el preprocesamiento directamente desde la línea de comandos, se puede utilizar el script run_preprocessing_batch.R indicando el dominio como argumento:

Rscript R/run_preprocessing_batch.R /ruta/al/dominio

Esta versión es equivalente al script original pero permite definir la ruta del dominio sin editar el código.

El script creará automáticamente las carpetas definidas en el archivo de configuración y llamará a cada una de las funciones de preprocesamiento (clima, LAI, DEM, uso de suelo, suelos, geología, caudales, etc.). Además, ejecutará scripts de Python para generar los archivos latlon y actualizar los archivos de parámetros de mHM.

Contenido del archivo de configuración

El archivo preprocess_config.yaml define rutas de entrada y de salida, variables climáticas a procesar y parámetros espaciales. Un ejemplo reducido es el siguiente:

dem_file: ./DATA/RAST/Topography/DEM.tif
roi_file: ./DATA/SHP/roi.geojson
variables_clim:
  pr:
    input_dir: ./DATA/RAST/Clim/Pr
  tmax:
    input_dir: ./DATA/RAST/Clim/Tmax
out_folder: ./OUT
meteo_folder: ./meteo
lai_folder: ./lai

Cada función de preprocesamiento utilizará estas rutas para leer datos de entrada y escribir los resultados correspondientes.

Salidas generadas

Al finalizar la ejecución se habrán creado, dentro de la carpeta del dominio, las siguientes subcarpetas principales (según lo definido en el YAML de configuración):

  • meteo/ – Archivos NetCDF con las variables meteorológicas recortadas.
  • lai/ – Series temporales de índice de área foliar.
  • morph/ – Productos derivados del DEM y de la red de drenaje.
  • landcover/ – Mapas de cobertura de suelo reproyectados.
  • gauges/ – Información de estaciones de aforo y archivos de parámetros actualizados.

Estas salidas son los insumos necesarios para lanzar corridas de mHM posteriormente.

Consejos adicionales

  • Revise los mensajes de consola para verificar el progreso de cada etapa.
  • Si alguna función genera archivos temporales, puede eliminarlos automáticamente estableciendo remove_temp = TRUE en las llamadas del script.
  • El script asume que las rutas de entrada definidas en preprocess_config.yaml existen y contienen los datos requeridos.