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MapDrop

Procesamiento inteligente de datos hidrometeorológicos

¿Qué hace MapDrop?

Es una herramienta de MapLecture que te ayuda a entender los datos climáticos de tu zona de forma rápida y sin complicaciones. Solo sube tus archivos de estaciones meteorológicas y MapDrop hace el resto:

  • Visualización espacial: Te ayuda a escoger los datos más representativos para tu zona visualizando tu proyecto y la cercanía de las estaciones disponibles.
  • Limpieza automática: Organiza y limpia tus datos automáticamente, sin que tengas que hacer nada extra.
  • Verificación de datos: Detecta días sin registro para que sepas si tus datos están completos antes de usarlos.
  • Análisis listo para usar: Gráficos, tablas e indicadores que puedes descargar en Excel o como imagen.
  • Complementación automática: Combina archivos de distintas fuentes; los datos automáticos (EMA) se convierten a diarios y cuando hay fechas superpuestas, prevalecen siempre los datos convencionales.

¿Cómo usarlo?

  1. Carga tus estaciones: Arrastra tus archivos (.csv, .txt o .xlsx) al panel izquierdo. Puedes subir varias estaciones a la vez.
  2. Análisis temáticos: Cada pestaña te muestra un análisis diferente: precipitación, temperatura, mapas o comparación con otras estaciones.
  3. Datos grillados: Analiza y extrae información de PISCOp v3.0 (2025), el producto de precipitación grillada de SENAMHI.
  4. Descarga tus resultados: Exporta gráficos o un reporte completo en PDF con un solo clic.

Pestañas disponibles

Pestaña Qué encuentras ahí
👍 ValidaciónAños disponibles, días faltantes y rigor de la serie.
📊 Indicadores PPTotales, máximas y días lluviosos.
🌦️ ClimaTemperatura, humedad y viento a lo largo del año.
🌐 PISCOp v3.0Compara tu estación con datos grillados de SENAMHI.
🗺️ Visor EspacialMapas de lluvias distribuidas en el territorio (isoyetas).
⚠️

MapDrop es una herramienta de apoyo técnico desarrollada por MapLecture. Sus resultados no constituyen valores oficiales y no reemplazan el criterio de un especialista en hidrología o meteorología. Toda decisión técnica basada en estos análisis debe ser validada por un profesional calificado en la materia.

📂

Bienvenido a MapDrop

Carga archivos de datos SENAMHI para comenzar el análisis

  • ✅ Soporta archivos CSV, TXT y XLSX
  • ✅ Análisis de precipitaciones máximas
  • ✅ Análisis de temperatura
  • ✅ Validación automática de datos
  • ✅ Exportación a Excel

💡 ¿No tienes datos aún? Usa la pestaña 🔍 Explorar SENAMHI para encontrar estaciones y descargar datos.

📍 Mi proyecto
Cargando estaciones…
💡 ¿Cómo obtener los datos?
Para todos Descarga directa en SENAMHI
  1. Haz clic en un marcador del mapa
  2. Haz clic en "Abrir en SENAMHI →"
  3. En SENAMHI: pestaña Tabla → elige variable y período → descarga el CSV
  4. Arrastra el CSV al panel "Estación 1"
Técnico Con SENAMHI-Scraper (automático)
  1. Descarga e instala el SENAMHI-Scraper
  2. Ejecuta python api_server.py
  3. Recarga MapDrop — el botón de auto-importación aparecerá en cada estación
📦 Descargar SENAMHI-Scraper (gratis)
📍 ¿Tienes un proyecto? Sube tu KML o GeoJSON en "Mi proyecto" para ver las estaciones más cercanas.
📊

Análisis de Precipitaciones Máximas

Selecciona la pestaña de Precipitaciones después de cargar tus archivos para ver el análisis completo.

  • ✅ Máximas anuales con percentiles P10–P90
  • ✅ Gráfico temporal con umbrales críticos
  • ✅ Distribución mensual (boxplot)
  • ✅ Histograma de intensidades diarias
  • ✅ Matriz de máximos mensuales por año
  • ✅ Exportación a Excel
🌡️

Análisis de Temperatura

Carga archivos de temperatura SENAMHI para ver el análisis completo con todos los indicadores.

  • ✅ Soporta CSV v1, CSV v2 (scraper), XLSX, y archivos EMA
  • ✅ Temperatura máxima, media y mínima mensual
  • ✅ Diagrama ombrotérmico Walter-Lieth
  • ✅ Humedad relativa y velocidad de viento (EMA)
  • ✅ Percentiles mensuales (P10, P50, P90)
  • ✅ Anomalías térmicas: olas de calor y heladas
  • ✅ Índices climáticos e indicadores de estacionalidad
  • ✅ Validación automática de datos
  • ✅ Exportación a Excel
🌐 Validación PISCO vs Proyecto

Compara los datos grillados de PISCO en la ubicación de tu proyecto con las observaciones de la estación más representativa. PISCO = probabilístico · Estación = determinístico.

1
Datos PISCO disponibles
⏳ Consultando servidor…
2
Ubicación del proyecto
📌 Haz clic en el mapa o ingresa coordenadas
KML · KMZ · Shape (ZIP)
3
Variable a comparar
4
Estación de referencia
5
Período de comparación
📚 Referencias PISCO
Descargar PISCO (IRI Data Library)
Portal SENAMHI
NSE > 0.65 = bueno · KGE > 0.50 = bueno
Bias negativo = PISCO subestima · positivo = sobreestima
📌 Haz clic en el mapa para definir la ubicación del proyecto · luego Comparar vs Estación o Caracterizar zona
📍 Mapa de estaciones

Carga archivos SENAMHI para ver las estaciones en el mapa.