Idioma
Jupyter Notebook, Python
Tipo de herramienta
API, Manual
Licencia
GNU General Public License version 3
Versión
default
CLIMADA Project
CLIMADA Project es un marco de software para la evaluación de riesgos climáticos y la planificación de adaptación. Permite a investigadores, responsables de políticas y empresas analizar los impactos de fenómenos naturales y explorar estrategias de adaptación, ofreciendo cobertura global de peligros climáticos a alta resolución. La herramienta incluye módulos para cálculos de impacto probabilístico y funciones de daño, así como un API de datos para acceder a conjuntos de eventos históricos y probabilísticos. CLIMADA es compatible con Windows, macOS y Linux, y se recomienda su instalación en un entorno Conda separado.
CLIMADA resuelve el problema de evaluar riesgos climáticos y opciones de adaptación al proporcionar un marco de software open source que permite a investigadores, responsables de políticas y empresas analizar los impactos de desastres naturales y explorar estrategias de adaptación, facilitando la toma de decisiones informadas en contextos de cambio climático.
CLIMADA es un software open source que permite evaluar riesgos climáticos y opciones de adaptación. Funciona mediante la simulación de impactos de fenómenos naturales a alta resolución, utilizando datos históricos y probabilísticos. Los usuarios pueden analizar daños potenciales y explorar estrategias de adaptación para diferentes escenarios climáticos.
CLIMADA utiliza estándares abiertos como la API de datos para proporcionar acceso a conjuntos de datos históricos y probabilísticos de eventos climáticos extremos. Además, se basa en el uso de Python y sigue las directrices de la licencia GNU General Public License Version 3, promoviendo la transparencia y la colaboración en el desarrollo de software.
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Diagrama que muestra cómo CLIMADA integra escenarios climáticos, peligros, vulnerabilidad y exposición para generar análisis de riesgos y evaluar medidas de resiliencia.
Mapas que muestran el valor de exposición en USD según luminosidad (Lit), población (Pop) y una combinación de ambas (Lit*Pop) en Londres y Mumbai.
Comparación del área inundada observada por satélites y estimada por modelos en Pakistán durante agosto de 2022.