Estudio de Caso 1

 Datos y scripts en Python para abordar la recuperación de ríos contaminados

Dataset de Python para generar un Estudio de Impacto Ambiental

Estamos seguros de que Python es una herramienta/activo para hidrólogos, hidrogeólogos, geocientíficos o profesionales afines y sabemos que solo la práctica puede brindarle el nivel de Python que necesita para aplicarlo en el análisis de datos o modelamiento numérico. La cantidad de horas, los temas tratados junto con los procesos de examen y certificación brindan una sólida referencia de Python en las capacidades profesionales.

Crear un conjunto de datos y scripts en Python para abordar la recuperación de ríos contaminados, la mitigación de contaminantes externos, la reforestación de vegetación en el entorno, la implementación de vías peatonales y la introducción de equipamientos urbanos implica una tarea compleja y multidisciplinaria.

Creación del Conjunto de Datos

1.1 Datos del Río Contaminado

Puedes simular datos sobre la calidad del agua del río, niveles de contaminantes, ubicaciones de descargas industriales, etc. Podrías utilizar bibliotecas como Faker para generar datos ficticios.

from faker import Faker

import random

fake = Faker()

def generate_water_quality_data(num_samples):

    data = []

    for _ in range(num_samples):

        sample = {

            'location': fake.location_on_land(),

            'contaminant_level': random.uniform(0.1, 100),

            'industrial_discharge': fake.company(),

            # Otros atributos relevantes

        }

        data.append(sample)

    return data

water_quality_data = generate_water_quality_data(100)

1.2 Datos de Vegetación y Reforestación

Genera datos sobre la cobertura vegetal, especies de árboles, áreas de reforestación, etc.

def generate_vegetation_data(num_samples):

    data = []

    for _ in range(num_samples):

        sample = {

            'location': fake.location_on_land(),

            'vegetation_coverage': random.uniform(0, 100),

            'tree_species': fake.word(),

            # Otros atributos relevantes

        }

        data.append(sample)

    return data

vegetation_data = generate_vegetation_data(100)

2. Scripts para Python

2.1 Análisis de Calidad del Agua

Puedes usar bibliotecas como Pandas para analizar y visualizar los datos del agua.

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

water_df = pd.DataFrame(water_quality_data)

# Realiza análisis y visualización de datos

2.2 Reforestación y Vegetación

Usa bibliotecas como Matplotlib o Seaborn para visualizar la cobertura vegetal y las áreas de reforestación.

import seaborn as sns

vegetation_df = pd.DataFrame(vegetation_data)

# Visualiza datos de vegetación y reforestación

2.3 Implementación de Vías Peatonales y Equipamientos Urbanos

Puedes usar bibliotecas de visualización como Folium para mapas interactivos y simular la implementación de vías peatonales y equipamientos urbanos.

import folium

# Crea un mapa centrado en la ubicación del río

m = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12)

# Agrega marcadores para vías peatonales y equipamientos urbanos

folium.Marker([lat1, lon1], popup='Vía Peatonal').add_to(m)

folium.Marker([lat2, lon2], popup='Equipamiento Urbano').add_to(m)

# Guarda el mapa como un archivo HTML

m.save('urban_environment_map.html')