“huella de co2” con google fusion...
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Germán Muñoz Zarza
Proyecto fin de Carrera
Tutor: Johan Wideberg
Departamento: Ingeniería Mecánica
y de los Materiales
10/04/2013
“HUELLA DE CO2” CON GOOGLE
FUSION TABLES
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ÍNDICE
1 Introducción 3
2 Obtención de datos 3
2.1 Sistema OBD 3
2.2 Conector del sistema OBD 6
2.3 Interfaz bluetooth 7
3 Aplicaciones móviles para la recepción de datos 7
3.1 Aplicaciones actuales 7
3.2 Transmisión de datos al ordenador 9
4 Tratamiento de los datos en el ordenador 10
4.1 Tratamiento para la visualización como puntos 10
4.2 Tratamiento para la visualización como líneas 10
4.3 Tratamiento para la visualización como polígonos 14
5 Google Fusion Tables 15
5.1 ¿Qué es? Google Fusion Tables 15
5.2 La revolución de Google Fusion Tables 16
5.3 Importación de datos a Google Fusion Tables 17
5.4 Trabajo en Google Fusion Tables con representación por puntos 20
5.5 Configuración de la ventana de información 27
5.6 Trabajo en Google Fusion Tables con representación por líneas 31
5.7 Trabajo en Google Fusion Tables con representación por polígonos 36
5.8 Función mezclar tablas 41
5.9 Compartir enlace 43
6 Operando con Google Fusion Tables 46
6.1 Influencia de la velocidad en las emisiones de ��� 46
7Bibliografía 47
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1 - INTRODUCCIÓN
El presente proyecto consistirá en analizar la “huella” de ���que va ocasionando el vehículo en su desplazamiento, obtendremos los datos necesarios directamente del coche y utilizando Google Fusion Tables, procederemos a hacer un estudio de diferentes parámetros que afectan a las emisiones de ���, así como aprenderemos a utilizar Google Fusion Tables que se trata de un reciente servicio web de Google para la gestión de datos.
Con Google Fusion Tables, podremos volcar información sobre una tabla de datos y a partir de esta tabla, se nos presentan diferentes opciones como: representación de los datos sobre google maps (siempre y cuando tengamos coordenadas de ubicación) así como representación en diferentes gráficos de dos dimensiones, gráficos lineales, gráficos donde la representación se hace por puntos, o gráficos en forma de tarta y diversas opciones más.
Para ello obtendremos los datos directamente a partir de los sensores del vehículo, estos datos serán adquiridos mediante la colocación de un dispositivo en el conector del enlace de datos del sistema OBD que incorpora el vehículo, en este caso un Peugeot 207, diesel, 70hp, 16válvulas, 1400cc.
Estos datos serán enviados mediante Bluetooth y serán recogidos por un teléfono móvil que a través de la aplicación de móvil “TORQUE” generará un archivo .csv (datos separados por comas) dicho archivo, será transferido al ordenador para su posterior procesado.
Una vez se encuentre el archivo .csv en el ordenador, tenemos tres formas diferentes de poder representar los datos geográficos en Fusion Tables, puntos, líneas o polígonos dependiendo de la representación que queramos realizar debemos hacer un tratamiento previo a los datos mediante editores de texto y darle un formato legible al archivo .csv para que fusión tables (servicio web de google) pueda leerlo.
Gracias al servicio web de google fusión tables podremos trabajar con facilidad con cientos de datos, importarlos, modificarlos, representarlos en los mapas, representarlos en gráficos, cambiarles los estilos e incluso tenemos posibilidad de utilizar tablas de datos de otros usuarios que se encuentran volcadas en internet, las cuales con facilidad podemos mezclarlas con tablas de datos propias.
Se trabajará con Google Fusion Tables, se explicará la forma de cargar los datos, manipular la información que nos aparece, modificar los diferentes estilos así como la forma de poder compartir la información con diferentes personas, todo esto desde “la nube”.
Por último podremos ver la influencia de parámetros como la velocidad en la producción de mayor o menor cantidad de ���.
2– OBTENCIÓN DE DATOS
2.1 - Sistema OBD
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OBD (On Board Diagnostics) es un sistema de diagnóstico estándar a bordo en vehículos (coches y camiones). Actualmente se emplean los estándares OBD-II (Estados Unidos), EOBD (Europa) y JOBD (Japón) que aportan un monitoreo y control completo del motor y otros dispositivos del vehículo.
Historia del OBD
Para reducir la contaminación del aire, la "California Air Resources Board" (CARB) determinó en 1988 que todos los automóviles a gasolina contaran con OBD (On Board Diagnostics), que controlara los límites máximos de emisiones y además un autocontrol, el On Board Diagnostics de componentes relevantes de las emisiones de gas a través de dispositivos de mando electrónicos. Para que el conductor detecte un mal funcionamiento del OBD se impuso la obligación de tener una lámpara que indique fallos (MIL - Malfunction Indicator Lamp).
Medidas más estrictas en los límites de emisiones en 1996 llevó a la creación del OBD II. En Europa se introdujo el OBD ajustándose al OBD-II americano. Desde 1996 el OBD II es un requisito legal para automóviles nuevos en Estados Unidos. En base a esta regla americana se impuso en los noventa la inclusión de sistemas de diagnóstico también para los automóviles destinados al mercado europeo.
En Europa, según la Directiva 98/69EG, los automóviles a gasolina del año 2001 en adelante, los diesel de 2004 en adelante, y los camiones de 2005 en adelante tienen que estar provistos de un OBD. La interfaz estándar del OBD-II no solamente es utilizada por el fabricante para sus funciones avanzadas de diagnóstico sino también por aquellos que van más allá de lo que la ley exige.
La siguiente etapa planeada es el OBD-III, en el que los propios automóviles se comunican con las autoridades si se produce un empeoramiento de las emisiones de gases nocivos mientras está en marcha. Si esto sucede, se pedirá a través de una tarjeta indicativa, que se corrijan los defectos.
Estado actual del OBD
OBD II es la abreviatura de On Board Diagnostics (Diagnóstico de a bordo) II, la segunda generación de los requerimientos del equipamiento auto diagnosticable de abordo de los Estados Unidos. La denominación de este sistema desprende que él mismo incorpora dos sensores de oxígeno (sonda Lambda), uno ubicado antes del catalizador y otro después del mismo, pudiendo así comprobarse el correcto funcionamiento del catalizador. Las características de auto diagnóstico a bordo están incorporadas en el hardware y el software de la computadora de abordo de un vehículo para monitorizar prácticamente todos los componentes que pueden afectar las emisiones. Cada componente es monitorizado por una rutina de diagnóstico para verificar si está funcionando perfectamente. Si se detecta un problema o un fallo, el sistema de OBD II ilumina una lámpara de advertencia en el cuadro de instrumentos para avisarle al conductor. El sistema también guarda información importante sobre el fallo detectado para que un mecánico pueda encontrar y resolver el problema.
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EOBD es la abreviatura de European On Board Diagnostics (Diagnóstico de a Bordo Europeo), la variación europea de OBD II. Una de las diferencias es que no se monitorean las evaporaciones del tanque de combustible. Sin embargo, EOBD es un sistema mucho más sofisticado que OBD II ya que usa "mapas" de las entradas a los sensores basados en las condiciones de operación del motor, y los componentes se adaptan al sistema calibrándose empíricamente.
EOBD es el equivalente europeo del americano OBD-II estándar. Los dos son esencialmente lo mismo, pero la norma europea se llevó a cabo mucho más tarde, y se aplica a los vehículos de gasolina vendidos en Europa a partir de 2001, los motores diesel a partir de 2004.
Control en los motores de gasolina
• Vigilancia del rendimiento del catalizador
• Diagnóstico de envejecimiento de sondas lambda
• Prueba de tensión de sondas lambda
• Sistema de aire secundario (si el vehículo lo incorpora)
• Sistema de recuperación de vapores de combustible
• Prueba de diagnóstico de fugas
• Sistema de alimentación de combustible
• Fallos de la combustión - Funcionamiento del sistema de comunicación entre unidades de mando, por ejemplo el Can-Bus
• Control del sistema de gestión electrónica
• Sensores y actuadores del sistema electrónico que intervienen en la gestión del motor o están relacionados con las emisiones de escape
Control en los motores diesel
• Fallos de la combustión
• Regulación del comienzo de la inyección
• Regulación de la presión de sobrealimentación
• Recirculación de gases de escape
• Funcionamiento del sistema de comunicación entre unidades de mando, por ejemplo el Can-Bus
• Control del sistema de gestión electrónica
• Sensores y actuadores del sistema electrónico que intervienen en la gestión del motor o están relacionados con las emisiones de escape
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Control de la contaminación
El estado actual de la técnica no permite, o sería muy caro, realizar la medida directa de los gases CO (monóxido de carbono), HC (hidrocarburos) y NOx (óxidos nítricos), por lo que este control lo realiza la ECU de manera indirecta, detectando los niveles de contaminación a partir del análisis del funcionamiento de los componentes adecuados y del correcto desarrollo de las diversas funciones del equipo de inyección que intervengan en la combustión.
La gestión del motor considera las fluctuaciones como primer indicio de que puede haber un posible fallo, además de para poder efectuar el control de numerosas funciones En los vehículos con OBD II se incorpora una segunda sonda lambda que se instala detrás del catalizador para verificar el funcionamiento del mismo y de la sonda lambda anterior al catalizador. En el caso de que esté presente envejecimiento o esté defectuosa, no es posible la corrección de la mezcla con precisión, lo que deriva en un aumento de la contaminación y afecta al rendimiento del motor. Para verificar el estado de funcionamiento del sistema de regulación lambda, el OBD II analiza el estado de envejecimiento de la sonda, la tensión que generan y el estado de funcionamiento de los elementos calefactores.
El envejecimiento de la sonda se determina en función de la velocidad de reacción de la misma, que es mayor cuanto más deteriorada se encuentre.
¿Qué requerimientos exige el sistema OBD II?
El OBD permite estandarizar los códigos de averías para todos los fabricantes y posibilitar el acceso a la información del sistema con equipos de diagnosis universales.
Proporciona información sobre las condiciones operativas en las que se detectó y define el momento y la forma en que se debe visualizar un fallo relacionado con los gases de escape.
Los modos de prueba de diagnóstico OBDII han sido creados de forma que sean comunes a todos los vehículos de distintos fabricantes. De esta forma es indistinto tanto el vehículo que se esté chequeando como el equipo de diagnosis que se emplee.
2.2 - Conector del sistema OBD
Para la mayoría de vehículos, el acceso a los datos de los diferentes sensores se realizará mediante el conector de enlace de datos del sistema OBD, de 16 pines, cuya ubicación suele ser cercana al puesto de conducción.
Estos conectores se instalaron en Europa obligatoriamente en coches gasolina a partir del año 2001 y en coches diesel a partir del año 2004.
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2.3 – Interfaz Bluetooth Para transmitir los datos de los sensores del vehículo, se usará un dispositivo, que conectado al conector de enlace de datos, mediante Bluetooth enviará los datos.
Se pueden registrar datos como: revoluciones del motor, temperatura del agua, estado del sistema de combustible, la velocidad del vehículo, presión en el colector de admisión, Consumo, el flujo de aire, la presión de combustible, etc.
En dicho proyecto nos interesarán obtener datos acerca de las emisiones de ���.
En nuestro caso usaremos un teléfono móvil para recibir dichos datos, donde previamente se ha instalado una aplicación para que sea capaz de leer los datos enviados. En nuestro caso haremos uso de la aplicación “torque pro”.
3 - Aplicaciones móviles para la recepción de datos
3.1 - Aplicaciones Actuales
Existen actualmente varias aplicaciones para móviles, como el DashCommand o el torque.
Estas dos son las más conocidas y utilizadas, el DashCommand para dispositivos de Apple y android. Y el torque sólo para dispositivos cuyo sistema operativo sea android.
Ambas tienen versiones gratuitas y versiones de pago, la principal diferencia entre la versión gratuita y la de pago es que en la versión de pago te permite registrar los datos de un trayecto, fundamental para este proyecto ya que necesitamos registrar los datos (latitud, longitud, emisión instantánea de ���, emisión media de ���etc.) para su posterior representación en los mapas.
En nuestro caso utilizaremos la versión de pago de torque, “torque pro”.
Para poder utilizar esta aplicación necesitamos un teléfono móvil que cuente con sistema GPS.
Lo primero que tenemos que hacer es conectar el interface Bluetooth al coche, una vez conectado, ponemos el contacto al coche. Luego, tenemos que configurar el teléfono
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móvil para que se conecte al interface mediante Bluetooth para ello, entraremos en ajustes � Bluetooth y seleccionamos el dispositivo OBD2 que nos debe aparecer, una vez hecho esto, nos aparecerá una pestaña donde nos pedirá una clave, la clave es ‘0000’que es la que suelen traer estos dispositivos por defecto.
Una vez que tenemos ambos dispositivos conectados, entramos en la aplicación y en nuestro caso, nos vamos a centrar en la metodología a seguir para poder registrar el ��� instantáneo y el ��� promedio.
Podemos empezar definiendo el perfil del vehículo, para ello pulsamos en opciones�perfil del vehículo, una vez hecho esto, se nos pedirán ciertos datos del vehículo como pueden ser: el desplazamiento del motor, el peso del vehículo, el tipo de combustible etc. Estos datos pueden ser obtenidos fácilmente de la ficha técnica del vehículo.
Una vez que tenemos definido el perfil del vehículo lo que vamos a hacer es definir los datos que queremos registrar, para ello en la página inicial, pulsaremos el botón de opciones�configuración�registro de datos y carga�elige que monitorizar. Una vez que nos encontramos en este punto, pulsamos el botón de opciones�añadir PID al registro. Una vez aquí nos aparecerán todos los registros que podemos utilizar en nuestro caso utilizaremos el ���instantáneo y el ���promedio.
Ya hemos realizado todas las configuraciones, ya podemos empezar a registrar los datos. Un detalle importante a tener en cuenta antes de empezar a representar los datos
es comprobar que los indicadores se queden encendidos fijamente. Los cuales significan respectivamente que la señal GPS está activa, el teléfono está en correcto funcionamiento, que se ha vinculado con el interface Bluetooth y que la transmisión de los datos del coche es correcta.
Otra función bastante interesante que tiene la aplicación Torque pro es que nos ofrece la posibilidad de realizar una búsqueda de los posibles fallos que pueda tener el vehículo
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Por último, para realizar el registro de los datos, abriremos la pestaña de “realtime information” pulsamos el botón opciones�iniciar registro en este momento se empezarán a recopilar los datos que se irán tomando cada segundo de tiempo, una vez que hayamos finalizado el trayecto o simplemente queramos parar el registro, pulsaremos “parar registro” en ese momento se quedarán guardados los datos del trayecto.
3.2 - Transmisión de datos al ordenador
Para la transmisión de datos lo que debemos hacer desde la página inicial�”realtime information” �pulsamos opciones�registros por correo electrónico. En este momento se nos da tres opciones: líneas KML (google earth), puntos KML (google earth) y CSV (valores separados por coma).
Para los dos primeros métodos lo que vamos a transferir son simplemente las coordenadas, no se transferirá ningún dato más, se generarán archivos cuya extensión es .kml que directamente al abrirlos se abrirá Google Earth. En el primero de los casos, veremos el recorrido descrito por una línea y en el segundo de los casos, se verá el recorrido descrito por puntos, cada punto se toma un segundo después del anterior.
Pero estos dos métodos no nos interesan ya que no nos dan la posibilidad de poder comparar en los distintos tramos del recorrido las diferentes emisiones producidas únicamente se centran en describir el recorrido.
Por ello se enviarán los datos mediante un archivo .csv este archivo .csv lo que hace es separar los valores entre comas, proporcionándonos también los datos de los valores que hemos incluido en el registro, a continuación podemos ver un ejemplo.
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Por tanto, seleccionamos en el móvil este tipo de archivo a transferir.
4 - Tratamiento de los datos en el ordenador
4.1 – Tratamiento para la visualización como puntos
Para poder visualizar en Google Fusion Tables las coordenadas como puntos no es necesario realizar ninguna operación de procesamiento de los datos, los datos tal como los obtenemos del coche los podemos cargar en Google Fusion Tables en el apartado 5.4 podemos ver como trabajar con estos datos una vez que están cargados en Google Fusion Tables.
4.2 – Tratamiento para la visualización como líneas
Previamente a la utilización de Google Fusion Tables, debemos procesar los datos recibidos de la aplicación del teléfono para que Google Fusion Tables pueda realizar la representación lineal correctamente. Esta representación se llevará a cabo mediante código kml que es el que se utilizará para introducir la posición.
Podemos utilizar cualquier procesador de texto como el Notepad pero sólo para archivos pequeños con pocos datos, cuando se trata de archivos que contienen una gran cantidad de datos nos interesa más utilizar el Microsoft Excel ya que nos proporciona herramientas con las que poder manipular una gran cantidad de datos de una forma rápida.
Lo primero que debemos hacer es abrir el archivo .CSV que hemos recibido directamente del teléfono con el Excel, se abrirá el archivo y veremos que están todos los datos metidos en una columna, una vez hecho esto vamos a reemplazar las comas
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que por defecto vienen en el archivo original por punto y coma. Esto lo hacemos para que el símbolo de punto y coma sea nuestro separador de columnas, ya que el símbolo de la coma nos será necesario para las coordenadas de posición. En este caso vamos a trabajar con la versión del Excel 2007.
Buscando la función reemplazar nos aparecerá el siguiente cuadro de diálogo:
En este caso, como vemos, debemos simplemente reemplazar la coma por punto y coma.
Debemos ahora introducir una coma entre las coordenadas de longitud y latitud ya que la coma que se encuentra entre la longitud y la latitud no podemos dejarla como punto y coma debido a que es necesaria para separar la longitud de la latitud y que Google Fusion Tables lo interprete.
Para ello haremos lo siguiente:
Como sabemos que todas las coordenadas de latitud empezarán por 37 buscaremos “;37.” Y lo sustituiremos por “,37.” de este modo ya tenemos todas las columnas separadas por punto y coma, así como la longitud y la latitud en una misma columna y separadas con una coma.
Al realizar la sustitución debemos de controlar el número de sustituciones realizadas que debe de ser igual al número de filas de datos menos uno (ya que la primera fila son los títulos de las columnas).
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Así como tener cuidado con dicha primera fila ya que debemos quitar el punto y coma que separa las palabras longitud y latitud para evitar problemas a la hora de cargar los datos en Google Fusion Tables.
A continuación lo que vamos a realizar es poner las columnas que actualmente las tenemos en una sola columna del Excel y separadas por punto y coma en diferentes columnas del Excel.
Para ello seleccionamos todas las filas y debemos de irnos a la opción texto en columnas: Datos�Texto en columnas
Nos aparecerá la siguiente ventana:
En la cual como podemos ver debemos de señalar delimitados, para hacer referencia a que los datos se ubicarán en diferentes columnas cuyas delimitaciones vendrán dadas por los puntos y comas definidos previamente. Pulsamos siguiente.
En la siguiente ventana que nos aparecerá (paso 2/3) simplemente debemos elegir el separador el punto y coma.
En el paso 3/3 debemos de acceder a Avanzadas… :
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Y seleccionar el espacio en blanco en la casilla de separador de miles, esto evitará problemas de lectura a la hora de utilizar Google Fusion Tables. En la casilla de separador decimal dejamos la coma que viene por defecto.
Una vez hecho esto, para poder poner dentro del Excel la posición en formato kml lo primero que hacemos es crear una nueva columna en nuestro caso columna D.
Dentro de esta nueva columna utilizaremos la siguiente expresión:
=(“<LineString><coordinates>”&C2&” “&C3&”</coordinates></LineString>”)
Donde en nuestro caso C2 y C3 son respectivamente celdas donde se encuentra la ubicación definida por la longitud y la latitud.
Una vez definida esta fórmula, arrastramos hacia abajo y si queremos eliminamos la columna C original de la longitud y la latitud como es el caso de la imagen de abajo.
Una vez guardado, lo que haremos será cambiarle la extensión al archivo, y lo guardaremos como un archivo .csv (separado por comas) ya que si se deja almacenado en formato de Excel no se puede cargar en Google Fusion Tables .
Con todo este proceso conseguimos definir líneas a la hora de visualizar el mapa en Google Fusion Tables.
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Existen otras altenativas para llegar a este archivo que hemos guardado en .csv aquí se ha explicado una de ellas.
4.3 – Tratamiento para la visualización como polígonos
Esta es la más ardua de las tareas ya que se tiene que hacer prácticamente de forma manual si quieres crear tu propio código kml e ir introduciendo punto por punto cada coordenada hasta formar el polígono, otra opción es buscar por la red y utilizar tablas públicas que vienen ya con los polígonos creados, como por ejemplo se pueden encontrar tablas fácilmente donde se encuentran todos los países del mundo delimitados por polígonos.
Una vez que tengamos esta tabla descargada Google Fusion Tables te da diferentes opciones, una de las más potentes es la opción de poder mezclar tablas con esta opción podemos unir dos tablas en una con diferentes propósitos, como por ejemplo si tenemos una tabla donde tenemos definidos todos los países del mundo, y estamos realizando un estudio solamente de Europa, al mezclar las tablas podemos hacer que sólo se nos reflejen los países europeos en la visualización (se verá en el apartado 5.8).
En este caso para la creación de polígonos partiremos de una tabla en blanco de Google Fusion Tables, y sobre ella iremos creando los polígonos, no como en los casos anteriores que teníamos archivos .csv previos donde teníamos los datos almacenados.
5 – Google Fusion Tables
5.1 – ¿Qué es? Google Fusion Tables
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Es una potente herramienta para trabajar con grandes volúmenes de datos multidimensionales, en donde los datos los subes a la “nube de internet” de Google, y después los manejas en tiempo real a tu antojo.
Efectivamente, lo que Fusion Tables hace es permitirte subir grandes cantidades de datos en formato tabulado (es decir, estructurado en filas y columnas), y después que los subes te ofrece una multitud de herramientas para que manipules y despliegues esos datos.
Sin embargo, el poder de Fusion Tables no es solo ese, sino que además puedes subir otros juegos de datos, inclusive datos nada relacionados, y unirlos para ver patrones entre ellos. Inclusive puedes hacer el equivalente a una unión (join) en columnas comunes para hacer el proceso aun más potente. Así que por ejemplo, puedes subir datos mensuales de los países en que (por ejemplo) se consumen más golosinas, y después subes otro juego de datos mensuales de los países que consumen más insulina recetada, y con Fusion Tables puedes unir ambos juegos de datos por las fechas y empezar a ver patrones entre ambos datos, y simulaciones entre los dos juegos de datos. Pero eso no es todo, es posible seguir agregando mas juegos de datos al mismo ejercicio, efectivamente permitiéndote analizar tus datos en tantas N-dimensiones como lo desees, cosa que hoy día era el reino de potentes (y caras) bases de datos y herramientas especializadas, y que ahora Google hace disponible gratuitamente. Además, así como puedes unir datos, puedes además filtrar de todas maneras imaginables, e incluso puedes graficar los datos con el Google Visualization API(una manera programática de generar todo tipo de gráficos, estándares o no), o hasta presentarlos en otros módulos de Google como Google Maps (de modo que en el ejemplo anterior de las golosinas y la insulina puedas ver todo graficado en un mapa del mundo por país con diferentes tonos de colores u otros parámetros). Otra cualidad potente de Fusion Tables es que puedes compartir los datos con quien desees, e incluso permitir que otras personas manipulen los datos en tiempo real a la misma vez que tu. Incluso puedes compartir solo parte de los datos o de los resultados que generas, y si lo deseas lo puedes hacer todo público para que cualquiera tenga acceso a lo que haces. En todo momento, Fusion Tables incluso permite ingresar comentarios para que varias personas debatan los datos que ven en ese momento y llegar más rápido a conclusiones. Y por si fuera poco, los resultados que obtienes de tus datos los puedes ingresar en cualquier otra página web, para que estos sean actualizado en tiempo real, de manera similar a como uno obtiene un poco de código HTML de YouTube para uno poder insertar los videos en cualquier página web. Pero recuerden, que en todo momento los datos tuyos están en la nube de servidores de Google, lo que significa que puedes tener acceso a ellos desde cualquier navegador web desde cualquier parte del mundo sin instalar absolutamente nada. Incluso Google te da
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la libertad de poder volver a sacar tus datos de la nube de Google y descargarlos de vuelta (junto con los resultados) a tu PC local. 5.2 – La revolución de Google Fusion Tables
Lo revolucionario de todo esto, no es sólo esta funcionalidad que Google ofrece, sino el hecho de que todo reside en “la nube”, un concepto que cambia en 180 grados el concepto que uno tiene a la hora de analizar grandes volúmenes de datos, en donde las primeras preguntas que surgen son (1) ¿cuál base de datos elijo?, (2) ¿cuánto cuesta?, (3) ¿cuánto tiempo nos tomará instalar y crear la base de datos?, y (4) ¿cuánto tiempo nos tomará simular todo esto? . Ahora Google simplemente hace que ponderemos una sola pregunta: ¿Cómo entiendo mejor mis datos?, obviando por completo los detalles técnicos y yendo directamente al punto importante: En ser productivo y obtener respuestas. Lo irónico del caso es que sea Google quien esté lanzando esta tecnología, y no Oracle o IBM, pero después de pensar un par de segundos nos damos cuenta que este nuevo modelo de manipular datos es algo que tiene el potencial de reducir drásticamente los ingresos generados por las bases de datos tradicionales. La realidad más bien es que es posible que los visionarios dentro de empresas como Oracle ya hayan pensado en estos escenarios hace mucho tiempo atrás, pero como toda nueva tecnología revolucionaria (y que tiene el potencial de comerse su propio negocio), prefieren esperar hasta el último momento posible, para de esa manera explotar lo más posible a los clientes con el modelo tradicional actual. El riesgo que toman, sin embargo, es lo que acaba de suceder, que una empresa como Google arranque primero que ellos, y que sea considerada líder en esta nueva generación de herramientas. Por ahora Google lo que desea es retroalimentación de los usuarios de Fusion Tables, pues por ahora es solo un experimento en sus Google Labs, y por tanto existen ciertas restricciones (por ejemplo, la cantidad máxima por juego de datos es de 100MB, y la cantidad de datos máximo por usuario es de 250MB). Este es un excelente momento para unirte al proyecto, pues en esta etapa tienes más influencia sobre hacia donde Google llevará este proyecto, ya que por ahora es un proyecto bastante desconocido, inclusive entre la comunidad de diseñadores de bases de datos.
5.3 – Importación de datos a Google Fusión Tables
Para importar datos a Google Fusion Tables, lo que hacemos es trabajar desde Google Drive. Google Drive es un servicio de almacenamiento de archivos en línea. Es la respuesta del gigante informático Google frente a la explosión de la "computación en la
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nube", tratando de hacerse un lugar dentro del sector. Los usuarios que utilicen esta herramienta podrán crear, compartir y guardar sus archivos en la red, contando con una capacidad de 5GB gratuitos. Además se puede trabajar los documentos en tiempo real con otros, en donde se podrá responder comentarios y recibir notificaciones. Para realizar la carga ponemos en cualquier buscador de internet “google drive”. A continuación accedemos a Google Drive y una vez dentro lo primero que debemos hacer es crear una carpeta, en el ejemplo se ha creado una con el nombre de fusión tables. Una vez creada la carpeta debemos desplegar la pestaña que se encuentra a la derecha de dicha carpeta.
A continuación seleccionamos crear � más y por último tabla dinámica (experimental)
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A continuación aparecerá la siguiente ventana, donde nos muestra tres posibilidades: crear la Fusion Table a partir de datos del ordenador, a partir de hojas de cálculo de Google o bien crear una nueva Fusion Table en blanco. En nuestro caso debemos seleccionar desde el ordenador.
A continuación debemos buscar y seleccionar el archivo anteriormente creado que guardamos en formato .csv. Una vez seleccionado el archivo, se nos pedirá que seleccionemos el separador correspondiente, en nuestro caso hemos utilizado como separador el punto y coma por ello debemos señalar Other y debemos indicar el punto y coma en el recuadro correspondiente tal como se indica en el ejemplo de abajo.
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Al pulsar next nos saldrá una ventana de verificación, en la cual podemos ver tal y como van a quedar las filas y las columnas, por si se detecta algún error se puede retroceder y rectificar antes de cargar los datos.
A continuación al seleccionar next, nos aparecerán distintas opciones como la elección del nombre de la tabla. Un recuadro por si se quiere que otros usuarios exporten los datos en formato .csv. O también escribir el mensaje que se quiere mostrar cuando otros usuarios ven o usan la tabla. En el ejemplo lo único que hemos modificado es el nombre de la tabla la cual le hemos puesto Sjose1 y se ha seleccionado Finish.
En este momento ya tenemos la página cargada.
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5.4 – Trabajo en Google Fusion Tables con representación por puntos
Como ya hemos visto, una vez tomados los datos del coche, procesados correctamente y cargados en Fusion Tables, ahora queda manipular dichos datos a nuestro antojo para obtener las visualizaciones deseadas.
En este caso se van a recoger los datos del vehículo se pasan directamente al ordenador en formato .csv sin hacerles ningún procesado se cargan a Fusion Tables.
Lo primero que nos vamos a encontrar nada más abrir el archivo cargado en es una ventana en el nuevo look de Fusion Tables como la siguiente:
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Como Google Fusion Tables se encuentra todavía en periodo de desarrollo cuenta con dos looks distintos denominados nuevo y clásico. Los dos tienen exactamente las mismas opciones simplemente varían el modo de presentación.
En este proyecto se utilizará el look clásico, ya que parece más fácil de manejar pero como digo se puede usar uno u otro indistintamente.
Para realizar el cambio debemos seleccionar Help y dentro de Help seleccionamos “Back to classic look”
Lo primero que podemos hacer es modificar las columnas, ya que como vemos el archivo .csv que hemos transferido desde el coche trae información extra.
Esta información extra es fácil deshacerse de ella con la opción de modificar columnas, así como el hecho de renombrar dichas columnas.
Para ello debemos dirigirnos a: edit � modify columns
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Nos debe aparecer la siguiente ventana:
En dicha ventana podemos eliminar fácilmente las columnas, cambiarles el nombre o bien darle un formato a la columna determinado.
En nuestro ejemplo vamos a conservar solamente 4 columnas, la columna de la longitud, la de la latitud, la columna de las emisiones de ��� instantáneas y por último la columna de las emisiones de ��� medias.
Y las renombraremos correspondientemente.
En el caso de la latitud y la longitud debemos de especificar que son columnas donde se encuentran datos de posición, vamos a ver un ejemplo de cómo debería de hacerse:
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Por ejemplo si seleccionamos primero la columna de la longitud, debemos de especificar el tipo de datos que son, para ello en type seleccionamos la opción de Location.
También debemos de remarcar la casilla donde vamos a especificar que vamos a introducir dos columnas de localización “Two column location”
Por último en los recuadros de latitude debemos de especificar la columna donde se encuentran nuestras coordenadas de latitud, en nuestro caso “latitud” y en longitude la columna donde se encuentran nuestras coordenadas de longitud, en nuestro caso “longitud”.
Ya no hace falta que modifiquemos nada más en este apartado, ni siquiera debemos modificar nada de los parámetros de la columna longitud, lo único que nos queda es guardar la modificación que hemos hecho a las columnas.
Una vez guardada la modificación realizada a las columnas, nos debe quedar una tabla tal como la siguiente:
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A continuación vamos a proceder a visualizar los datos en el mapa, para ello como ya hemos indicado a Fusion Tables cuáles son nuestras columnas de latitud y longitud simplemente debemos de pulsar visualize � map y directamente nos deben aparecer los puntos del recorrido realizado por el coche (estos puntos están tomados con una diferencia de un segundo).
Una vez que tenemos el mapa con los puntos señalados podemos hacer diferentes modificaciones a nuestro antojo, por defecto nos aparecerán los puntos todos del mismo color rojo.
Un cambio que podemos llevar a cabo es cambiar el color a los puntos dependiendo de la emisión instantánea que se vaya produciendo, de esta forma podemos ver de forma intuitiva a lo largo del recorrido los diferentes tramos donde existen un mayor incremento de las emisiones una reducción de las mismas etc.
Para ello debemos clicar en la pestaña configure styles.
Se nos aparecerá el siguiente cuadro de diálogo:
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En el cuál tenemos tres divisiones principales que son puntos líneas y polígonos, en este apartado en el que estamos (5.4) sólo podremos modificar la división de los puntos debido a la forma que hemos introducido las coordenadas como columnas de latitud y longitud.
En los siguientes apartados del proyecto trabajaremos con líneas y polígonos y veremos también como cambiarles los estilos a ambos, pero en este caso nos centraremos en modificar los estilos cuando nos encontramos con puntos.
El primero de los casos es el que viene por defecto “Fixed” todos los puntos por igual con el mismo color y la misma forma.
Tal como se muestra abajo:
Podemos seleccionar entre distintos iconos pero todos los puntos aparecerán en el mapa de la misma forma y color.
La siguiente de las opciones “column”:
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Se nos da la posibilidad de en un mismo recorrido utilizar diferentes marcadores pero debe de ser el usuario el que defina manualmente que marcador elige para cada punto.
Para utilizar este estilo debemos de definir una columna nueva de tipo texto, en la que iremos introduciendo el nombre del marcador en cada celda, como por ejemplo large_green.
De esta forma podemos colocar manualmente distintos marcadores en un mismo recorrido a nuestro antojo.
Por último, tenemos el estilo “Buckets” que es el estilo que más se adapta a la representación que queremos conseguir.
En este estilo lo primero que nos aparece es en número de particiones o número de marcadores diferentes que queremos incluir en nuestro recorrido. Para nuestro caso elegiremos 3 particiones.
A continuación se nos muestra la opción de elección de columna, los valores de la columna elegida que deberá de tener valores numéricos, serán los que determinarán el icono que llevará su punto de ubicación.
Y por último debemos de elegir el rango de valores y el icono correspondiente para cada rango de valores.
En nuestro caso hemos utilizado la columna del ��� instantáneo:
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Una vez introducidos todos los valores clicamos en guardar y automáticamente podemos ver el resultado en el mapa.
5.5 – Configuración de la ventana de información
Pinchando en cualquier punto sobre el mapa nos aparecerá la información correspondiente a dicho punto.
Modificar la información de la ventana de información lo podemos hacer tanto en la representación por puntos, la representación por líneas o por polígonos.
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Para modificar la forma en la que nos aparece dicha información debemos clicar en “Configure info window” en este apartado nos van a aparecer dos subapartados el primero de ellos es Automatic.
En el cual nos deja únicamente aceptar o eliminar que dicha información aparezca en el mapa al clicar el punto:
Por defecto todas las columnas nos aparecerán como información al clicar en cualquier punto del recorrido, si queremos que un dato en concreto no aparezca en la información lo que debemos hacer es retirar el tic de dicha pestaña y guardar.
La otra opción es “Custom” dicha opción nos deja a nosotros mismos personalizar la información que aparecerá en el mapa.
Tal como aparece en la ventana de abajo:
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Es lo que nos aparece por defecto. Lo que podemos hacer es modificar el tamaño de las letras que aparece en la información así como el color de las mismas.
Para ello debemos de utilizar un código que debemos de introducir delante del símbolo <b> de cada columna, el código es el siguiente: <br><h3 style="color: orange">
El número que acompaña a la h es el tamaño de la letra donde podemos variar desde el 1 hasta el 6 donde el número 1 es el tipo de letra con el mayor tamaño.
En color podemos cambiar de color introduciendo los distintos tipos de colores en inglés.
Veamos un ejemplo para que quede más claro:
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Una vez guardado, este ejemplo el mapa queda de la siguiente forma:
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5.6 – Trabajo en Google Fusion Tables con representación por líneas
Una vez obtenidos los datos del coche, para la visualización de los datos como líneas en el mapa debemos de realizar un procesado previo e introducir los datos de ubicación en formato kml, como ya hemos visto en el apartado 4.2.
Una vez realizado el procesado y cargados los datos de la forma que vimos en el apartado 5.3 vamos a ver como manipular los datos en Google Fusion Tables para obtener las visualizaciones deseadas.
Lo primero que podemos hacer es modificar las columnas tal como hicimos en el apartado anterior podemos cambiarles el nombre, eliminar las columnas no deseadas. En este caso la columna donde tenemos los datos en kml no hace falta indicar nada directamente Google Fusion Tables detecta que es código kml.
Una vez guardado el cambio de las columnas procederemos a ver el mapa, Visualice �
map.
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Veremos el mapa tal como el de la figura de arriba todo del mismo color y uniforme.
A continuación vamos a ver las opciones que tenemos en la pestaña de “Configure styles”.
En el apartado de líneas, podremos interferir sobre dos características, sobre el color o sobre el ancho de la línea. Vamos a empezar a ver las diferentes características que podemos modificar con respecto al color.
Con respecto al color se nos muestran 4 opciones, la primera es “Fixed”, que es la que nos viene por defecto, con esta opción lo que podemos hacer es cambiar el color a toda la trayectoria, pero siempre nos encontraremos con un único color para todo el recorrido.
La segunda opción es “Column” con esta opción podemos introducir manualmente los colores por tramos a nuestro antojo, para ello debemos crear una columna que tenga formato de texto, y en cada celda de esta columna podemos poner el color en código hexadecimal como nos apetezca.
La tercera opción es la que más se adapta a los objetivos de este proyecto ya que podemos ver fácilmente los tramos del recorrido donde se producen mayores emisiones de ���, con esta opción podemos dividir el recorrido total en diferentes colores dependiendo de factores como pueden ser la velocidad, la aceleración o como en nuestro caso la emisión instantánea de ���.
Para este caso podemos elegir en la ventana de abajo:
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La columna de la cual tomaremos los datos para realizar las particiones, así como los diferentes rangos y colores a determinar.
Aquí podemos ver un ejemplo de cómo quedaría una representación utilizando esta opción de división por colores según la emisión instantánea de ���.
La cuarta opción “Gradient” consiste en clasificar el recorrido con un mismo color, el color verde pero con diferentes tonalidades, desde el verde más claro hasta el verde más oscuro, en este caso no hace falta definir los rangos, lo que se requiere es un valor mínimo y un valor máximo, ya el programa se encarga de repartir homogéneamente los colores dependiendo de los valores de la columna elegida.
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Una vez guardado en este ejemplo este es el resultado:
La otra característica sobre la que podemos interferir es el ancho de la línea “Line width”, en la cual nos encontramos con tres apartados.
El primero de ellos “Fixed” en el cual se nos muestra la opción de poner todo el recorrido en una misma anchura a definir a elección personal. La anchura vendrá definida en píxeles de resolución.
Para la segunda opción “Column” debemos de elegir una columna, en dicha columna debemos de definir números, estos números corresponderán al ancho de la línea dibujada expresada en píxeles de resolución.
Por último la opción más interesante “Buckets” en esta opción utilizamos una columna, en nuestro caso se usará la de la emisión instantánea, en ella podemos definir unos rangos y asociados a dichos rangos unas dimensiones una vez guardado se puede ver fácilmente los diferentes tramos de emisiones.
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Una vez guardado el mapa queda de la siguiente forma:
O bien combinando las dos propiedades de color y de dimensiones:
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5.7 – Trabajo en Google Fusion Tables con representación por polígonos
Para esta representación vamos a trabajar directamente con el Google Fusion Tables, partiendo de una tabla en blanco.
Vamos a trabajar sobre un ejemplo para ver los pasos que se deben seguir para conseguir una visualización mediante polígonos, el ejemplo consistirá en dividir el mapa de España por comunidades autónomas, y a cada una de ellas se le asignará el valor correspondiente de las kilotoneladas equivalentes de ��� emitidas por cada comunidad durante el año 2010.
Para ello vamos a crear tres columnas, la primera contendrá los nombres de todas las comunidades autónomas.
En la segunda columna incluiremos el código kml, la tarea más ardua de realizar ya que debemos ir buscando los puntos en un mapa e ir introduciéndolos uno a uno para crear polígonos, este sería el código por ejemplo para la región de Murcia:
<Polygon><outerBoundaryIs><LinearRing><coordinates>-5.36,35.92 -5.25,35.9 -5.33,35.84 -5.36,35.92</coordinates></LinearRing></outerBoundaryIs></Polygon>
Donde tenemos el encabezado del código: <Polygon><outerBoundaryIs><LinearRing><coordinates>
Seguido de las coordenadas de posición (longitud,latitud) que deben formar un polígono (la primera coordenada debe coincidir con la última)
Y por último debemos cerrar el código: </coordinates></LinearRing></outerBoundaryIs></Polygon>
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En la tercera columna hemos incorporado los valores de kilotoneladas equivalentes de ���emitidos por cada comunidad.
Visualizando esta tabla en el mapa visualice � map nos debe quedar un mapa tal que así:
Este es el mapa que nos sale por defecto a continuación procederemos a cambiar el estilo.
En este caso al clicar en “configure styles” tenemos tres subapartados diferentes dentro de la sección de polígonos.
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El primero de ellos hace referencia a modificar el color interior de los polígonos “Fill color”. El segundo de ellos “Border color” sirve para modificar el color a los bordes de los polígonos. Y con el tercer subapartado “Border width” podemos modificar la anchura de los bordes de los polígonos.
Dentro de “fill color” nos encontramos 4 variantes para poder completar los polígonos:
La primera de ellas “Fixed” que es la que viene por defecto, rellena todos los polígonos de un mismo color a nuestra elección.
La segunda “Column” nos permite rellenar cada polígono con un color diferente a nuestra elección, para ello debemos crear una nueva columna con formato de texto y completarla con los colores en formato hexadecimal.
La tercera “Buckets” permite diferenciar los polígonos creados según colores diferentes, para ello tomaremos una columna como referencia con números asociados, y unos rangos de valores, a cada rango de valores se le asociará un color, como podemos ver a continuación:
En este ejemplo hemos tomado como columna de referencia las kilotoneladas emisiones de ��� equivalente que se han producido por comunidad autónoma en el año 2010, en este caso el mapa se vería de la siguiente forma:
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La cuarta opción es “Gradient” con esta opción podemos visualizar de un mismo color (verde) pero que va desde el verde más claro al verde más oscuro.
Para realizar esta división, debemos seleccionar una columna la cual contendrá los datos numéricos, y además debemos de definir un rango de valores, Fusion tables se encargará de realizar la partición homogéneamente.
En el siguiente ejemplo hemos cogido la columna de kilotoneladas de ��� equivalente y el rango comprendido entre el menor valor y el valor más alto de dicha columna.
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El mapa quedaría de la siguiente forma:
El segundo subapartado que nos encontramos dentro del apartado de los polígonos es “Border Color”, dentro de este subapartado podremos variar el color de los bordes de los polígonos. Nos encontraremos con cuatro posibilidades de cambiar dicho color.
Con la primera de ellas “Fixed” podemos definir un color para todos los bordes de los polígonos.
La segunda posibilidad “Column” nos permite definir colores diferentes para los diferentes bordes de los polígonos, para ello debemos crear otra columna adicional con los códigos de los colores en formato hexadecimal.
La tercera posibilidad es “Buckets” con ella podemos definir el color del borde de cada polígono dependiendo de una columna que contenga valores numéricos asociados a cada polígono, como por ejemplo en nuestro caso de las comunidades autónomas las emisiones de ���equivalente de cada comunidad y dependiendo también de un rango de valores definidos por nosotros mismos y sus colores asociados.
La cuarta posibilidad es “Gradient” en ella definiendo un único rango numérico podemos ver representado los bordes de los polígonos de distintas tonalidades de verde. Todo ello se hace uniformemente y dependiendo del valor numérico que le corresponda a cada polígono en una columna previamente definida.
Por último en el tercer subapartado de la sección de los polígonos, podemos cambiarles el ancho a los bordes de los mismos en “border width”.
En este subapartado nos encontramos con “Fixed”, “Column” y “Buckets” como hemos visto en ocasiones anteriores, con “Fixed” podemos definir una anchura de borde para todos los polígonos.
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Con “Column” podemos crear una columna con unos valores numéricos que corresponderán con los anchos de los polígonos, y asignar a cada polígono una anchura de borde deseada.
Con “Buckets” lo que podemos hacer es asignar a cada polígono un ancho de borde, dependiendo de dos cosas, la primera es un valor que le corresponde a cada polígono definido en una columna, la segunda es que se deben definir unos intervalos y unos anchos asociados a dichos intervalos. Por tanto cada valor de cada polígono debe estar entre un intervalo determinado y por tanto con un ancho de borde definido.
5.8 – Función mezclar tablas
En este apartado vamos a explicar otra de las herramientas con las que cuenta Google Fusion Tables, se trata de la posibilidad de mezclar tablas.
Esta opción es bastante interesante sobre todo para tema del trabajo con polígonos, ya que para introducir los polígonos se requiere de bastante tiempo para su creación, debido a que debemos de introducir punto a punto cada coordenada que forma dicho polígono.
La opción de mezclar tablas nos da la posibilidad de utilizar tablas ya creadas que pueden encontrarse en internet, así podemos mezclarlas con las nuestras obteniendo así un ahorro de tiempo, veamos algún ejemplo:
En nuestro ejemplo, vamos a mostrar las emisiones de ��� que se han producido en cada país europeo en el año 2009. Para ello, vamos a partir de una tabla en blanco de Google Fusion Tables donde vamos a crear únicamente 2 columnas. La primera de ellas contendrá los nombres de los países, y la segunda de ella las emisiones de ��� que se produjeron en el año 2009, expresadas en millones de toneladas.
Una vez creada esta tabla, lo que vamos a hacer es buscar directamente en cualquier buscador de internet las fronteras para los países que hemos creado.
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Para ello vamos a poner en cualquier buscador de internet: “countries boundaries fusión tables” en este ejemplo hemos elegido el primer enlace que nos aparece: https://www.google.com/fusiontables/DataSource?docid=1uL8KJV0bMb7A8-
SkrIe0ko2DMtSypHX52DatEE4
Una vez que tenemos las dos tablas que queremos mezclar vamos a proceder a mezclarlas, para ello vamos a la tabla realizada por nosotros y debemos clicar en la opción “merge”.
Una vez en merge se nos presentará la pestaña de la imagen anterior, donde deberemos elegir en el punto 2 la tabla con la que queremos mezclar la nuestra, en nuestro caso como dijimos antes, utilizaremos la tabla que hemos obtenido de internet. Para ello debemos pegar el enlace de la dirección web en la casilla 2 donde se nos indica merge with.
Lo siguiente que debemos hacer es seleccionar las columnas que queremos mezclar, en el caso de la tabla primera seleccionamos la columna país, donde se ha procurado que los nombres de los países correspondan exactamente con el nombre de los países que aparecen en la tabla obtenida de internet, dichos nombres aparecen en la columna name en la tabla de internet.
Se nos da la posibilidad de mezclar un subconjunto de la columna, para ello debemos seleccionar la opción “select subset of columns”, en este caso usaremos para mezclar la columna entera así que dejaremos en blanco esta opción.
Por último elegimos un nombre para la tabla resultado de la mezcla en este caso: merge_europa.
Una vez hecho esto, creamos la tabla mezclada:
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Donde jugando con las características que nos ofrece Google Fusion Tables (vistas en el apartado 5.7) podemos representar un mapa de Europa clasificando por tonalidades de colores según las emisiones de ��� tal como este:
5.9 – Compartir enlace
Para compartir el enlace de tu Fusion table creada es muy fácil.
Simplemente desde la ventana de nuestra tabla creada o desde el mapa clicamos arriba a la derecha en “get link” una vez hecho esto nos aparecerá la siguiente ventana:
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En la cual lo único que debemos hacer es copiar el link y enviarlo a la persona que queramos.
Otra opción es Seleccionar “share” que se encuentra justo al lado de “get link”
Con esta opción, podemos decidir directamente con que vía compartimos el enlace nos dan cuatro posibilidades: correo electrónico, Google plus, Facebook o Twiter.
Un detalle a tener en cuenta es que también se nos ofrece la posibilidad de decidir quién puede ver nuestra Fusion Table incluso quién puede tener acceso a modificarla.
Pulsando sobre cambiar la configuración nos sale la siguiente ventana:
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Sobre ella se nos ofrecen tres opciones, la primera de ellas y la que viene por defecto es que la tabla sea pública en la red. Cualquier persona puede buscar la tabla directamente tecleando sobre cualquier buscador de internet el nombre de la tabla y podrá ver y descargar dicha tabla pero no podrá modificarla.
La segunda opción permite que la tabla no sea visible en la red, pero puede acceder a ella cualquier persona que tenga el link, estas personas no podrán modificar en ningún momento dicha tabla.
La última opción es que la tabla sea privada. Sólo las personas indicadas por el creador en la lista que aparece debajo de la ventana tendrán acceso a la tabla. Existen dos opciones o bien que la persona pueda modificar la tabla, o simplemente verla y descargársela.
La última opción que podemos manipular es la posibilidad de decidir si las personas que hemos indicado como editores pueden decidir si añadir a más personas, cambiar los permisos, ocultar artículos o bien decidir que los editores no puedan añadir a más personas, no puedan cambiar los permisos ni ocultar artículos.
En ninguno de los casos los editores pueden borrar información, esto sólo lo puede hacer la persona creadora.
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6 – Operando con Google Fusion Tables
6.1 – Influencia de la velocidad en las emisiones de ���
Al utilizar un vehículo, la velocidad que alcanza este, es un parámetro importante a tener en cuenta con respecto a las emisiones de ���.
Ya que la fuerza de rozamiento ocasionada por el aire, que debemos vencer para desplazar el vehículo se puede aproximar por la siguiente expresión:
� =�
����
�
Donde como vemos la fuerza de rozamiento producida por el aire es directamente proporcional a la densidad del aire, a la superficie frontal que posea el vehículo y al coeficiente de penetración. A la vez como vemos el término que más influye es la velocidad ya que la fuerza de rozamiento con el aire es directamente proporcional a la velocidad al cuadrado.
Una vez vista como influye teóricamente la velocidad a la fuerza de rozamiento producida por el aire que ha de vencer el vehículo. Vamos a utilizar Google Fusion Tables para representar experimentalmente un aumento de velocidad la influencia que tendrá sobre las emisiones de ��� ya que debemos de producir más potencia, lo que lleva a quemar más combustible y por tanto a generar más ��� para contrarrestar ese aumento de fuerza de rozamiento producida por el aire.
El experimento consistió en someter al vehículo a velocidades constantes durante un periodo de tiempo e ir registrando los datos de velocidad y de emisión de de ���.
Para ello se partió de una velocidad de 40km/h ascendiendo de 10 en 10 km/h hasta llegar a 120km/h, intentando en todo momento no acelerar el vehículo, también se buscó un tramo de carretera con muy poca inclinación.
Una vez tomados los datos del coche se han procesado y se introducen en Google Fusion Tables. Esta vez vamos a usar un gráfico de dispersión para visualizar los
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diferentes puntos, para ello debemos dirigirnos desde la página principal de Google Fusion Tables a Visualize �scatter.
De esta forma obtenemos experimentalmente los siguientes puntos:
Como podemos ver nos encontramos con un aumento de las emisiones a medida que aumentamos la velocidad, y se va acrecentado en los tramos finales. Tiene su lógica ya que como vimos teóricamente la fuerza de rozamiento producida por el aire es directamente proporcional al cuadrado de la velocidad.
7 – Bibliografía
• “About Fusion Tables”, disponible en: http://support.google.com/fusiontables/answer/2571232?hl=es
• “Cómo crear un mapa con Google Fusion Tables” disponible en: http://mappinggis.com/2012/08/28/como-crear-un-mapa-con-google-fusion-tables/
• “El protocolo OBD/OBD2/EOBD, disponible en: http://www.grupocircuit.com/el-protocolo-obd2-eobd/
• “Emisiones de CO2 por países (2009)” disponible en:
http://www.photosfan.com/images/carbon-emissions-per-country1.jpg
• “Emisiones de GEI POR por comunidades autónomas a partir del inventario español serie 1990-2010”, ministerio de agricultura alimentación y medio ambiente, disponible en: http://www.magrama.gob.es/es/calidad-y-evaluacion-
48
ambiental/temas/sistema-espanol-de-inventario-sei-/resumen_emisiones_gei_por_ccaa_serie_1990-2010_tcm7-1739.pdf
• “Explorador de vehículos” disponible en: http://www.vag-com-espanol.com/OBD-2/Que_es.html
• “Fusion Tables workshop” disponible en: https://sites.google.com/site/fusiontablestalks/talks/fusion-tables-where-2-0-
workshop
• “Google developers” disponible en: https://developers.google.com/fusiontables/
• “Google Fusion Tables tutorial with circle of blue” disponible en: http://www.youtube.com/watch?v=p0xnk9zFQpY
• “Hablemos de GIS” disponible en: http://belensaez.wordpress.com/2011/11/08/google-fusion-tables/
• “Introducción en Google Fusion Tables” disponible en: http://juanchosierrar.blogspot.com.es/2012/07/tutorial-de-google-fusion-tables.html
• “Uso de Google Fusion Tables en cartografía” disponible en: http://alpoma.net/carto/?p=2120
• Gaztelu Fariña, Francisco Javier, Representación de datos, obtenidos mediante bus CAN, en Google Earth, proyecto fin de carrera universidad de Sevilla, 2009.
• “Sistema de diagnóstico OBDII” disponible en: https://cv2.sim.ucm.es/moodle/file.php/29017/Materiales_de_apoyo/Articulo_OBDII.pdf
• “Torque pro”, disponible en: https://play.google.com/store/apps/details?id=org.prowl.torque
• “Usando Google Fusion tables-inicial” disponible en: http://www.youtube.com/watch?v=_Xg-tkuriKk
• Wernecke, Josie: The KML handbook geographic visualization for the web. Estados Unidos, pearson Education, 2009.