ICEPYUS: HERRAMIENTA EN PYTHON PARA EL CÁLCULO DE ÍNDICES ETCCDI DE PRECIPITACIÓN Y EL ANÁLISIS DE TENDENCIAS CLIMÁTICAS A PARTIR DE DATOS DE ESTACIONES METEOROLÓGICAS Y NETCDF
La detección de cambios en los extremos climáticos y particularmente la precipitación, requiere procedimientos estandarizados, aplicables, y capaces de integrar observaciones in situ con productos climáticos en malla. Aunque existen herramientas consolidadas en otros lenguajes, persisten limitaciones para implementar de forma accesible y reproducible el cálculo de índices ETCCDI en Python, especialmente cuando se trabaja con datos de estaciones meteorológicas y archivos NetCDF.
En este trabajo se presenta ICEPyUS (Índices Climáticos ETCCDI de Precipitación en Python de la Universidad de Sonora), un paquete de código abierto diseñado para automatizar el procesamiento de datos diarios de precipitación. La herramienta calcula los 11 índices ETCCDI asociados con precipitación, tanto para series individuales de estaciones en archivos de texto como para conjuntos de datos espaciales en formato NetCDF. Además, incorpora funciones para la generación de series temporales y mapas, estimación de tendencias mediante la pendiente de Sen y la prueba de Mann–Kendall, evaluación de significancia espacial y exportación de resultados para análisis posteriores.
ICEPyUS facilita la aplicación de metodologías estandarizadas en estudios de variabilidad y cambio climático, reduce la dependencia de procesos manuales y mejora la reproducibilidad del análisis. Su arquitectura permite comparar estaciones, regiones y productos climáticos bajo un flujo de trabajo común. También puede utilizarse en estudios: detección de cambios en extremos de precipitación, evaluación de riesgos hidroclimáticos, gestión del agua y diseño de medidas de adaptación. La herramienta puede ser utilizada por investigadores, instituciones académicas y organismos responsables de servicios climáticos y toma de decisiones.