Procesamiento de Datos PISCO V3 con Google Earth Engine
Automatización del procesamiento de precipitación diaria, mensual y anual mediante Google Earth Engine, para aplicaciones hidrológicas, climatológicas y ambientales en el Perú.
PISCOp v3.0 en breve
Qué es
SPP del SENAMHI que combina pluviómetros y estimaciones satelitales (CHIRP/CHIRPS v3.0) para representar la precipitación en zonas con poca densidad de estaciones.
Novedad v3.0
QC mejorado, nuevos métodos de imputación, climatología PISCOp_clim v2.0 y casi el doble de estaciones respecto a v2.1.
Cobertura
2°N–19°S / 82°W–64°W: Perú completo más cuencas transfronterizas.
Resolución
0.1° (≈10 km), escala diaria y mensual, 1981–2025 (45 años continuos).
Estaciones base
771 series diarias y 461 mensuales usadas en la interpolación final.
Para qué sirve
SWAT, HEC-HMS, balance hídrico, SPI, alerta de movimientos en masa, agricultura y ordenamiento territorial.
De NetCDF a Earth Engine
Google Earth Engine procesa en la nube: sin descargar los datos, con cómputo paralelo sobre los 45 años de la serie y exportación directa a Drive, Cloud Storage o un asset.
1 imagen = 1 año, 1 banda = 1 día
PISCO_2025 → b1=1 ene · b32=1 feb · b365=31 dic
Flujo de procesamiento
Carga
ee.ImageCollection() del asset.
Selección del año
Filtro por system:index.
Reducción de bandas
sum / mean / max según el indicador.
Recorte
.clip() a Perú o a una cuenca.
Exportación
Export.image.toDrive() a GeoTIFF.
SIG
Integración en QGIS / ArcGIS Pro.
Ejemplos en GEE
Reemplaza gee-unas/assets/PISCO_V3 por la ruta de tu propio asset una vez subido el NetCDF a tu proyecto de Earth Engine.
var pisco = ee.ImageCollection("projects/gee-unas/assets/PISCO_V3");
var img2025 = ee.Image(
pisco.filter(ee.Filter.stringContains('system:index', '2025')).first()
);
print('Bandas disponibles (días):', img2025.bandNames());
var acumulada2025 = img2025.reduce(ee.Reducer.sum()).rename('precipitation');
var vis = {min: 0, max: 4000,
palette: ['ffffff','b7e4c7','74c69d','2d6a4f','081c15']};
Map.addLayer(acumulada2025, vis, 'Acumulada 2025');
var pisco = ee.ImageCollection("projects/gee-unas/assets/PISCO_V3");
var img2025 = ee.Image(
pisco.filter(ee.Filter.stringContains('system:index', '2025')).first()
);
var acumulada2025 = img2025.reduce(ee.Reducer.sum()).rename('precipitation');
var vis = {min: 0, max: 4000,
palette: ['ffffff','b7e4c7','74c69d','2d6a4f','081c15']};
var peru = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL/2015/level0")
.filter(ee.Filter.eq('ADM0_NAME', 'Peru'));
var prec_acum_Peru = acumulada2025.clip(peru);
Map.addLayer(prec_acum_Peru, vis, 'Acumulada 2025');
Export.image.toDrive({
image: prec_acum_Peru,
description: 'PISCO_Precipitacion_Acumulada_2025',
folder: 'PISCO_V3',
fileNamePrefix: 'PISCO_Acumulada_2025',
region: peru.geometry(),
scale: 10000,
crs: 'EPSG:4326',
maxPixels: 1e13,
fileFormat: 'GeoTIFF',
formatOptions: {cloudOptimized: true}
});
scale: 10000 (10 km) es coherente con la resolución nativa de PISCOp v3.0 (0.1°); bajar la escala no añade resolución real.
Qué puedes calcular
Beneficios y casos de uso
Beneficios
- Cómputo distribuido sobre 45 años en minutos, sin descargar datos.
- Scripts reutilizables (JavaScript /
earthengine-apien Python). - Exportación directa compatible con QGIS y ArcGIS Pro.
Casos de uso
- Recursos hídricos, hidrología y cambio climático
- Agricultura, bosques y gestión ambiental
- Ordenamiento territorial e investigación científica
Datos y contacto
PISCOp v3.0 está disponible en NetCDF (1981–2025) en el repositorio del SENAMHI: doi.org/10.6084/m9.figshare.32411886. Autores: Leonardo Gutierrez y Waldo Lavado Casimiro (2025).
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