Determinación de riesgo climático en SciPy 2024

Traducción de la publicación original de autoría de Jenny Wong

Determinación de riesgos climáticos utilizando la nube Earthdata de la NASA (Determining Climate Risks with NASA Earthdata Cloud) es un módulo práctico del proyecto ScienceCore y forma parte de las iniciativas de Ciencia Abierta y Transform to Open Science (TOPS) de la NASA. El objetivo de este módulo es ofrecer una experiencia práctica para trabajar con datos climáticos en la nube, con los productos de Earthdata de la NASA y con contenido co-desarrollado con 2i2c.

Este módulo se impartió como un taller práctico en la conferencia SciPy de este año. 2i2c ha estado trabajando estrechamente con los organizadores para brindar la infraestructura necesaria para el tutorial, incluyendo la habilitación de una contraseña compartida para facilitar la autenticación de los asistentes (en esta publicación de 2i2c sobre Openscapes se puede conocer más sobre esta característica) y el funcionamiento de un pequeño servicio de binder para que los participantes puedan acceder al contenido después del evento. ¡Puedes ver el contenido del curso en el hub temporal de la NASA!

El taller contó con una nutrida asistencia, donde participaron 40 personas. Un agradecimiento especial a las personas organizadoras: Dhavide Aruliah, Karthik Venkataramani y Patricia A. Loto por llevar adelante el tutorial.

Agradecimientos

Esta publicación fue posible gracias a un subsidio de Chan Zuckerberg Initiative (DOI: 10.5281/zenodo.7386372), los subsidios de la NASA 80NSSC23K0854 (DOI: 10.5281/zenodo.8215455), 80NSSC23K0857 (DOI: 10.5281/zenodo.8250978) y 80NSSC23K0861 (DOI: 10.5281/zenodo.8212072) y el grant DAF2021-239366 y DOI de subsidio https://doi.org/10.37921/522107izqogv de la Chan Zuckerberg Initiative DAF, un fondo aconsejado por la Silicon Valley Community Foundation (DOI de financiador 10.13039/100014989) y el subsidio “Open Cloud Collaborative Project for Latin America and Africa (the Catalyst Project)” del mismo financiador (DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.8431422).