Descarga de Datos WorldClim Usando `geodata` + `terra`

Este documento explica paso a paso cómo descargar datos bioclimáticos y climáticos actuales y futuros de WorldClim directamente desde R utilizando los paquetes geodata y terra.

📦 1. Instalación y carga de librerías

install.packages("geodata")
install.packages("terra")

library(geodata)
library(terra)

🌡️ 2. Descargar WorldClim Actual (BIO1–BIO19)

WorldClim actual (v2.1) ofrece bioclimáticas en resoluciones:

10 minutos (≈18 km)
5 minutos (≈9 km)
2.5 minutos (≈4–5 km)
0.5 minutos (≈1 km) → Recomendado para SDMs

✔ Descargar bioclimáticas actuales

wc_current <- geodata::worldclim_global(
  var = "bio",   # BIO1–BIO19
  res = 0.5      # resolución 0.5' ≈ 1 km
)

Visualizar BIO1

plot(wc_current$bio1)

🛰️ 3. Descargar variables climáticas mensuales

Temperatura media mensual

tmean <- geodata::worldclim_global(var="tmean", res=0.5)

Temperatura mínima mensual

tmin <- geodata::worldclim_global(var="tmin", res=0.5)

Temperatura máxima mensual

tmax <- geodata::worldclim_global(var="tmax", res=0.5)

Precipitación mensual

prec <- geodata::worldclim_global(var="prec", res=0.5)

🌍 4. Descargar WorldClim Futuro (CMIP6)

WorldClim provee proyecciones climáticas CMIP6 combinando:

👨‍🔬 Modelos climáticos (GCM)
☀ Escenarios SSP
📆 Periodos temporales

Formato general

wc_future <- geodata::cmip6_worldclim(
  var = "bio",
  res = 0.5,
  ssp = "585",
  model = "GFDL-ESM4",
  period = "2061-2080"
)

Ejemplo práctico

wc_future <- geodata::cmip6_worldclim(
  var = "bio",
  res = 0.5,
  ssp = "585",
  model = "IPSL-CM6A-LR",
  period = "2081-2100"
)

plot(wc_future$bio12)

🔍 5. Recortar datos a una región

Si tienes un shapefile de tu área de estudio:

region <- vect("mi_region.shp")

wc_current_crop <- mask(crop(wc_current, region), region)
wc_future_crop  <- mask(crop(wc_future, region), region)

💾 6. Guardar los datos en disco

writeRaster(wc_current_crop, "bioclim_actual.tif", overwrite=TRUE)
writeRaster(wc_future_crop,  "bioclim_futuro_ssp585_2100.tif", overwrite=TRUE)

📑 7. Tabla resumen de funciones importantes de `geodata`

Tipo de datos	Función
WorldClim actual BIOs	`worldclim_global(var="bio")`
Temperaturas	`worldclim_global(var="tmean")`
Precipitación	`worldclim_global(var="prec")`
Clima futuro CMIP6	`cmip6_worldclim()`
Elevación	`elevation_global()`
Uso de suelo	`landcover()`
Límites administrativos	`gadm()`

🚀 8. Script completo listo para copiar

library(geodata)
library(terra)

# 1. WorldClim actual (1 km)
wc <- worldclim_global(var="bio", res=0.5)

# 2. Futuro CMIP6 (GFDL – SSP126 – 2041–2060)
wc_fut <- cmip6_worldclim(
  var="bio",
  res=0.5,
  ssp="126",
  model="GFDL-ESM4",
  period="2041-2060"
)

# 3. Recorte
roi <- vect("region.shp")
wc_crop <- mask(crop(wc, roi), roi)
wc_fut_crop <- mask(crop(wc_fut, roi), roi)

# 4. Guardar
writeRaster(wc_crop, "bioclim_actual_1km.tif", overwrite=TRUE)
writeRaster(wc_fut_crop, "bioclim_futuro_2040_SSP126.tif", overwrite=TRUE)

📘 **Autor:** Eduardo Fuentes-Lillo   🧩 **Proyecto:** Curso SENCE-IEB — Gestión y modelamiento de datos de biodiversidad   📅 **Actualizado:** Octubre 2025

Descarga de Datos WorldClim Usando geodata + terra