import pylab as pl
import json
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# Texto Fecha: el texto de fecha que se usa para guardar algunos archivos de figuras.
date = dt.datetime.now()
dateText = dt.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H:%M')
print '\n'
print '###################################### Fecha de Ejecucion: ' + dateText + ' #############################\n'
#Lee el archivo de configuracion
ruta_configuracion_1 = '/media/nicolas/Home/Jupyter/Soraya/git/Alarmas/03_modelo/Op_AMVA60m/configfile.md'
RutasList = al.get_rutesList(ruta_configuracion_1)
# Lee rutas de objetos de entrada
ruta_cuenca = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_cuenca')
ruta_campos = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_campos')
# Lee rutas de salida - lluvia radar
ruta_out_rain = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_rain')
ruta_out_rain_png = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_rain_png')
############################################## Se carga la cuenca ########################################################
cuenca = wmf.SimuBasin(rute=ruta_cuenca, SimSlides=True)
##########################################################################################################################
#||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
#||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
help="Escribe archivo con coordenadas",
default=False,
type=bool)
parser.add_argument("-v",
"--verbose",
help="Informa sobre la fecha que esta agregando",
action='store_true')
#lee todos los argumentos
args = parser.parse_args()
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Lee el archivo de configuracion
ListConfig = al.get_rutesList(args.rutaConfig)
#Se define ruta sin extension del Qsim de la parametrizacion a incluir
ruta_qsim = al.get_ruta(ListConfig, 'ruta_qsim2Json')
#Se define ruta sin extension del Qhist de la parametrizacion a incluir
ruta_qhist = al.get_ruta(ListConfig, 'ruta_qhist2Json')
#Se define la ruta donde se escribe el Json.
ruta_out = al.get_ruta(ListConfig, 'ruta_Json')
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------
#Carga los caudales simulados de la parametrizacionn escogida
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------
#Qsim historico dataframe
Qhist = pd.read_csv(ruta_qhist, sep=',', error_bad_lines=False)
#Qsim actual y next1hr dataframe
Qsim = pd.read_msgpack(ruta_qsim)
#Se toman los nodos desde Qsim
#!/usr/bin/env python
import pandas as pd
import datetime as dt
import os
from multiprocessing import Pool
import numpy as np
import pickle
import alarmas as al
# Texto Fecha: el texto de fecha que se usa para guardar algunos archivos de figuras.
date = dt.datetime.now()
dateText = dt.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M')
#Obtiene las rutas necesarias
ruta_de_rutas = '/home/nicolas/ProyectosGIT/Op_Alarmas/Rutas.md'
RutasList = al.get_rutesList(ruta_de_rutas)
# rutas de objetos de entrada
ruta_cuenca = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_cuenca')
ruta_campos = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_campos')
ruta_codigos = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_codigos')
# Rutas de objetos de salida
ruta_out_rain = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_rain')
#||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
#||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
#||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
#||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
print '###################################### SET DE CAMPO DE LLUVIA ############################'
#-------------------------------------------------------------------
def plots_vs_History():
#Lectura de ruta de configuracion.
ruta_config = '/media/nicolas/Home/Jupyter/Soraya/git/Alarmas/04_web_hidrologia/hidrologia/configfile_web.md'
listconfig = al.get_rutesList(ruta_config)
#Lectura de rutas
ruta_consultaN3h = al.get_ruta(listconfig, 'ruta_consultaN3h')
# ruta_estadistico=al.get_ruta(listconfig,'ruta_estadistico')
# ruta_pluvioforecast=al.get_ruta(listconfig,'ruta_pluvioforecast')
rutaN = al.get_ruta(listconfig, 'rutaN_infoeventos')
rutaP = al.get_ruta(listconfig, 'rutaP_infoeventos')
rutafigsN = al.get_ruta(listconfig, 'rutaFigsNbandas')
rutafigsP = al.get_ruta(listconfig, 'rutaFigsPbandas')
#Lectura del assignfile
dfconfig = pd.read_json(al.get_ruta(listconfig, 'ruta_JSONinfosirenas'))
#Lectura de resultados de modelos
#Estadistico 30m
f = open(al.get_ruta(listconfig, 'ruta_estadistico'))
n_pronos1 = pickle.load(f)
f.close()
n_pronos = pd.DataFrame(n_pronos1)
columns = [
'codigo', 'n30p25', 'n30p50', 'n30p75', 'Ttop25', 'Ttop50', 'Ttop75'
]
n_pronos.columns = columns
n_pronos['codigo'] = map(int, n_pronos['codigo'])
n_pronos.index = n_pronos['codigo']
n_pronos = n_pronos.drop('codigo', axis=1)
n_pronos = n_pronos.T
#Pluvio Forecast
f = open(
al.get_ruta(listconfig, 'ruta_pluvioforecast') + '_cast_normal.rain',
'r')
cast_normal = pickle.load(f)
f.close()
#Tick labels for evolution figures
timedeltaEv = 5 #min
# label time
hours = np.arange(-3, 4)
rng1 = []
for i in range(hours.size):
if hours[i] < 0:
rng1.append('-0' + str(np.abs(hours[i])) + ':00')
else:
rng1.append('0' + str(np.abs(hours[i])) + ':00')
rng1 = np.array(rng1)
#PLUVIO
# if all(cast_normal.max()) == 0:
# print 'No se registra precipitacion en pluvios_forecast'
# pass
# else: #si esta lloviendo
est_noH = [267, 281, 43, 261, 253]
#se leen las est a plotear
paths_p = glob.glob(rutaP + 'bandas*')
ests_p = [i.split('/')[-1].split('_')[-1][:-4] for i in paths_p]
#fechas para consultar pluvio.
start = (datetime.datetime.now() -
pd.Timedelta('3 days')).strftime('%Y-%m-%d-%H:%M')
end = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H:%M')
# for para todas
for est_p in np.sort(ests_p):
if int(est_p) in est_noH:
print 'Ninguna estacion de nivel supera el N1.'
pass
else:
al.plotP_vs_History(est_p, start, end, rutaP, rutafigsP,
cast_normal, rng1, timedeltaEv)
#NIVEL
# Estaciones en las que se puede ejecutar
ests = np.unique(np.hstack(dfconfig['EstNivel']))
ests = ests[np.where(ests)[0]]
est_outfig = [246, 272, 239, 173, 186, 251, 259, 283, 155]
#ejecucion de figuras
for est in in_risk: # si se estan in_risk
if (est in np.unique(map(int, ests))) and (est not in est_outfig):
print est
al.plotN_vs_History(int(est), ruta_consultaN3h, dfconfig, n_pronos,
rutaN, rutafigsN, rng1, timedeltaEv)
import alarmas as al
import glob
import time
import pylab as pl
# import json
# Texto Fecha: el texto de fecha que se usa para guardar algunos archivos de figuras.
date = dt.datetime.now()
dateText = dt.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H:%M')
print '\n'
print '###################################### Fecha de Ejecucion: ' + dateText + ' #############################\n'
#Obtiene las rutas necesarias
ruta_de_rutas = '/media/nicolas/Home/Jupyter/Soraya/Op_Alarmas/Op_AMVA60m/Rutas.md'
RutasList = al.get_rutesList(ruta_de_rutas)
# rutas de objetos de entrada
ruta_cuenca = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_cuenca')
ruta_campos = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_campos')
ruta_codigos = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_codigos')
ruta_configuracion_1 = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_configuracion_1')
ruta_almacenamiento = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_almacenamiento')
# Rutas de objetos de salida
ruta_out_rain = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_rain')
ruta_out_rain_png = al.get_ruta(RutasList, 'ruta_rain_png')
#||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
#||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
print '###################################### CONSULTA DE LA LLUVIA Y EXTRAPOLACION ############################\n'