Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2948
https://doi.org/10.69639/arandu.v12i3.1528
Uso de Python para la generación de una rosa de los vientos
con datos locales de viento
Use of Python for Wind Rose Generation with Local Wind Data
Gabriel Eduardo Macías Tello
gabriel.macias@unach.edu.ec
https://orcid.org/0009-0008-2394-3024
Universidad Nacional de Chimborazo
Riobamba – Ecuador
Leonardo Fabián Rentería Bustamante
leonardo.renteria@unah.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-0056-5602
Universidad Nacional de Chimborazo
Riobamba – Ecuador
Artículo recibido: 18 julio 2025 - Aceptado para publicación: 28 agosto 2025
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar.
RESUMEN
Este trabajo presenta el desarrollo de una herramienta automatizada para la generación de rosas
de los vientos a partir de datos reales de velocidad y dirección del viento, recopilados en la zona
industrial norte de Guayaquil durante una jornada de monitoreo. Las mediciones se realizaron
con un equipo meteorológico portátil certificado, registrando variables como velocidad del
viento, dirección, temperatura y presión atmosférica. A partir de los datos en formato CSV, se
diseñó un flujo automatizado que integra Microsoft Excel con macros en VBA y un script en
Python, permitiendo importar los datos, procesarlos y generar un reporte técnico con tablas de
frecuencia, metadatos y la gráfica de la rosa de los vientos. La integración con Excel responde a
la necesidad de ofrecer una interfaz operativa más accesible para técnicos ambientales sin
conocimientos avanzados de programación, facilitando su aplicación en contextos reales
de monitoreo. Los resultados evidenciaron una predominancia de vientos desde el noroeste, lo
cual permite identificar posibles rutas de dispersión de contaminantes hacia zonas residenciales
aledañas. La metodología propuesta es replicable, de bajo costo y adaptable a distintos entornos,
promoviendo el uso de herramientas digitales abiertas para estudios de calidad del aire.
Palabras clave: rosa de los vientos, monitoreo ambiental, dispersión de contaminantes,
Excel, Python
ABSTRACT
This work presents the development of an automated tool for generating wind roses from real
wind speed and direction data collected in the northern industrial zone of Guayaquil during a
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2949
monitoring session. Measurements were carried out using a certified portable meteorological
device, recording variables such as wind speed, direction, temperature, and atmospheric
pressure. Based on CSV-format data, an automated workflow was created that integrates
Microsoft Excel with VBA macros and a Python script, enabling data import, processing, and
the generation of a technical report including frequency tables, metadata, and the wind rose
chart. The integration with Excel addresses the need to provide a more user-friendly interface
for environmental technicians without advanced programming skills, facilitating its use in real-
world monitoring scenarios. The results showed a predominance of winds from the northwest,
allowing the identification of potential pollutant dispersion routes toward nearby residential
areas. The proposed methodology is replicable, cost-effective, and adaptable to different
contexts, promoting the use of open digital tools for air quality studies.
Keywords: wind rose, environmental monitoring, pollutant dispersion, Excel, Python
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
monitoring session. Measurements were carried out using a certified portable meteorological
device, recording variables such as wind speed, direction, temperature, and atmospheric
pressure. Based on CSV-format data, an automated workflow was created that integrates
Microsoft Excel with VBA macros and a Python script, enabling data import, processing, and
the generation of a technical report including frequency tables, metadata, and the wind rose
chart. The integration with Excel addresses the need to provide a more user-friendly interface
for environmental technicians without advanced programming skills, facilitating its use in real-
world monitoring scenarios. The results showed a predominance of winds from the northwest,
allowing the identification of potential pollutant dispersion routes toward nearby residential
areas. The proposed methodology is replicable, cost-effective, and adaptable to different
contexts, promoting the use of open digital tools for air quality studies.
Keywords: wind rose, environmental monitoring, pollutant dispersion, Excel, Python
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2950
INTRODUCCIÓN
La calidad del aire en entornos urbanos e industriales representa un componente esencial
para la salud ambiental y el bienestar de las poblaciones. En ciudades con alta actividad
industrial, como Guayaquil, la caracterización de los patrones del viento resulta fundamental
para comprender la dispersión de contaminantes atmosféricos y sus posibles impactos en zonas
habitadas o sensibles. La dirección y velocidad del viento influyen directamente en el transporte
y la dilución de emisiones provenientes de fuentes fijas, lo que hace indispensable su
consideración en estudios de monitoreo y evaluación de la calidad del aire (Ministerio del
Ambiente, Agua y Transición Ecológica, 2020; WHO, 2006).
En este contexto, herramientas de visualización como la rosa de los vientos se han
consolidado como recursos clave. Esta representación gráfica muestra la frecuencia con la que
sopla el viento desde diferentes direcciones, permitiendo identificar patrones dominantes,
estimar rutas de dispersión y orientar la ubicación de estaciones de monitoreo. Su utilidad se ha
extendido al diseño de estrategias de mitigación de emisiones, la evaluación de riesgos
ambientales y la planificación territorial (OMS, 2018).
Tradicionalmente, la generación de rosas de los vientos ha requerido software
especializado, lo que puede implicar elevados costos o conocimientos técnicos avanzados. Sin
embargo, gracias a la evolución de herramientas de código abierto como Python, es posible
automatizar este tipo de análisis de manera eficiente. Python se ha posicionado como uno de los
lenguajes más utilizados en entornos científicos y técnicos debido a su versatilidad, amplia
comunidad de desarrollo y disponibilidad de bibliotecas como pandas, matplotlib y windrose,
que permiten el procesamiento, análisis y visualización de datos meteorológicos.
Con el propósito de ofrecer una alternativa accesible, el presente trabajo desarrolla una
herramienta automatizada que integra Microsoft Excel con programación en Python. La elección
de Excel responde a su carácter ampliamente conocido y utilizado por técnicos ambientales, lo
que permite contar con una interfaz más amigable para el usuario final. De esta forma, es posible
ejecutar el análisis de datos con un solo clic desde una plataforma familiar, sin requerir
conocimientos avanzados en programación, ampliando así su aplicabilidad práctica.
La investigación se basa en datos recolectados en la zona industrial norte de Guayaquil,
durante una jornada de monitoreo meteorológico. A través de un enfoque aplicado, se demuestra
la utilidad de la herramienta desarrollada y se evalúan los patrones de viento
registrados. Este análisis permite valorar su potencial aplicación en informes técnicos,
especialmente en aquellos relacionados con la normativa ambiental vigente en el país
(Ministerio del Ambiente del Ecuador, 2015).
La hipótesis planteada en este estudio sostiene que los patrones de viento registrados en la
zona industrial inciden significativamente en la dispersión de contaminantes hacia áreas
INTRODUCCIÓN
La calidad del aire en entornos urbanos e industriales representa un componente esencial
para la salud ambiental y el bienestar de las poblaciones. En ciudades con alta actividad
industrial, como Guayaquil, la caracterización de los patrones del viento resulta fundamental
para comprender la dispersión de contaminantes atmosféricos y sus posibles impactos en zonas
habitadas o sensibles. La dirección y velocidad del viento influyen directamente en el transporte
y la dilución de emisiones provenientes de fuentes fijas, lo que hace indispensable su
consideración en estudios de monitoreo y evaluación de la calidad del aire (Ministerio del
Ambiente, Agua y Transición Ecológica, 2020; WHO, 2006).
En este contexto, herramientas de visualización como la rosa de los vientos se han
consolidado como recursos clave. Esta representación gráfica muestra la frecuencia con la que
sopla el viento desde diferentes direcciones, permitiendo identificar patrones dominantes,
estimar rutas de dispersión y orientar la ubicación de estaciones de monitoreo. Su utilidad se ha
extendido al diseño de estrategias de mitigación de emisiones, la evaluación de riesgos
ambientales y la planificación territorial (OMS, 2018).
Tradicionalmente, la generación de rosas de los vientos ha requerido software
especializado, lo que puede implicar elevados costos o conocimientos técnicos avanzados. Sin
embargo, gracias a la evolución de herramientas de código abierto como Python, es posible
automatizar este tipo de análisis de manera eficiente. Python se ha posicionado como uno de los
lenguajes más utilizados en entornos científicos y técnicos debido a su versatilidad, amplia
comunidad de desarrollo y disponibilidad de bibliotecas como pandas, matplotlib y windrose,
que permiten el procesamiento, análisis y visualización de datos meteorológicos.
Con el propósito de ofrecer una alternativa accesible, el presente trabajo desarrolla una
herramienta automatizada que integra Microsoft Excel con programación en Python. La elección
de Excel responde a su carácter ampliamente conocido y utilizado por técnicos ambientales, lo
que permite contar con una interfaz más amigable para el usuario final. De esta forma, es posible
ejecutar el análisis de datos con un solo clic desde una plataforma familiar, sin requerir
conocimientos avanzados en programación, ampliando así su aplicabilidad práctica.
La investigación se basa en datos recolectados en la zona industrial norte de Guayaquil,
durante una jornada de monitoreo meteorológico. A través de un enfoque aplicado, se demuestra
la utilidad de la herramienta desarrollada y se evalúan los patrones de viento
registrados. Este análisis permite valorar su potencial aplicación en informes técnicos,
especialmente en aquellos relacionados con la normativa ambiental vigente en el país
(Ministerio del Ambiente del Ecuador, 2015).
La hipótesis planteada en este estudio sostiene que los patrones de viento registrados en la
zona industrial inciden significativamente en la dispersión de contaminantes hacia áreas
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2951
circundantes. En consecuencia, su análisis es clave para comprender posibles riesgos
ambientales y orientar futuras estrategias de gestión.
MATERIALES Y MÉTODOS
La presente investigación adopta un enfoque cuantitativo, con alcance descriptivo y
aplicado, orientado a la automatización del análisis de datos meteorológicos para la
caracterización de patrones de viento en contextos industriales. El diseño metodológico es no
experimental y de tipo transversal, ya que los datos fueron recolectados durante un único periodo
de observación, sin manipular variables ni intervenir en las condiciones del entorno.
El estudio se desarrolló en la zona industrial norte de Guayaquil, en las coordenadas
UTM 616681.00 m E y 9772007.00 m N, durante una jornada de monitoreo ambiental realizada
el 16 de octubre de 2024. Las mediciones se efectuaron con un equipo meteorológico portátil
certificado, que registró variables como velocidad y dirección del viento, temperatura y humedad
relativa, a intervalos regulares durante aproximadamente 48 horas.
Los datos fueron exportados en formato CSV y procesados mediante una herramienta
automatizada desarrollada por el autor, que integra Microsoft Excel con macros en VBA (Visual
Basic for Applications) y un script en Python 3.11. El script, ejecutado desde la propia hoja de
cálculo, emplea bibliotecas como pandas, matplotlib, windrose y openpyxl para importar los
datos, generar la gráfica de la rosa de los vientos, construir la tabla de frecuencias por sector y
exportar un reporte técnico final.
La elección de Excel como entorno operativo responde a su amplia adopción en entornos
técnicos y a su facilidad de uso por parte de personal no especializado en programación. Este
enfoque permite realizar el análisis completo con un solo clic, sin necesidad de manipular
directamente código fuente o utilizar software con licencias comerciales.
Para su funcionamiento adecuado, fue necesario habilitar las macros en Excel e instalar
las dependencias de Python mediante el gestor de paquetes pip. La metodología propuesta fue
diseñada con un enfoque replicable, accesible y de bajo costo, lo que favorece su
aplicación en futuras campañas de monitoreo ambiental por parte de técnicos, instituciones
educativas o consultoras especializadas.
La medición realizada tuvo como propósito validar el funcionamiento operativo de la
herramienta automatizada. No obstante, el sistema puede ser aplicado a campañas más
prolongadas o a múltiples puntos de monitoreo, permitiendo la comparación de patrones de viento
entre distintos días, semanas o estaciones del año. Esto amplía su utilidad potencial en estudios
ambientales más complejos y análisis comparativos de calidad del aire.
Este procedimiento se desarrolló tomando como referencia estudios previos sobre la
aplicación de rosas de los vientos en entornos urbanos e industriales, así como las normas técnicas
de calidad del aire emitidas por la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2018) y lineamientos
circundantes. En consecuencia, su análisis es clave para comprender posibles riesgos
ambientales y orientar futuras estrategias de gestión.
MATERIALES Y MÉTODOS
La presente investigación adopta un enfoque cuantitativo, con alcance descriptivo y
aplicado, orientado a la automatización del análisis de datos meteorológicos para la
caracterización de patrones de viento en contextos industriales. El diseño metodológico es no
experimental y de tipo transversal, ya que los datos fueron recolectados durante un único periodo
de observación, sin manipular variables ni intervenir en las condiciones del entorno.
El estudio se desarrolló en la zona industrial norte de Guayaquil, en las coordenadas
UTM 616681.00 m E y 9772007.00 m N, durante una jornada de monitoreo ambiental realizada
el 16 de octubre de 2024. Las mediciones se efectuaron con un equipo meteorológico portátil
certificado, que registró variables como velocidad y dirección del viento, temperatura y humedad
relativa, a intervalos regulares durante aproximadamente 48 horas.
Los datos fueron exportados en formato CSV y procesados mediante una herramienta
automatizada desarrollada por el autor, que integra Microsoft Excel con macros en VBA (Visual
Basic for Applications) y un script en Python 3.11. El script, ejecutado desde la propia hoja de
cálculo, emplea bibliotecas como pandas, matplotlib, windrose y openpyxl para importar los
datos, generar la gráfica de la rosa de los vientos, construir la tabla de frecuencias por sector y
exportar un reporte técnico final.
La elección de Excel como entorno operativo responde a su amplia adopción en entornos
técnicos y a su facilidad de uso por parte de personal no especializado en programación. Este
enfoque permite realizar el análisis completo con un solo clic, sin necesidad de manipular
directamente código fuente o utilizar software con licencias comerciales.
Para su funcionamiento adecuado, fue necesario habilitar las macros en Excel e instalar
las dependencias de Python mediante el gestor de paquetes pip. La metodología propuesta fue
diseñada con un enfoque replicable, accesible y de bajo costo, lo que favorece su
aplicación en futuras campañas de monitoreo ambiental por parte de técnicos, instituciones
educativas o consultoras especializadas.
La medición realizada tuvo como propósito validar el funcionamiento operativo de la
herramienta automatizada. No obstante, el sistema puede ser aplicado a campañas más
prolongadas o a múltiples puntos de monitoreo, permitiendo la comparación de patrones de viento
entre distintos días, semanas o estaciones del año. Esto amplía su utilidad potencial en estudios
ambientales más complejos y análisis comparativos de calidad del aire.
Este procedimiento se desarrolló tomando como referencia estudios previos sobre la
aplicación de rosas de los vientos en entornos urbanos e industriales, así como las normas técnicas
de calidad del aire emitidas por la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2018) y lineamientos
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2952
metodológicos para el procesamiento de datos meteorológicos (Python Software Foundation,
2023; Microsoft, 2024).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La automatización desarrollada mediante la integración de Python con Excel permitió la
generación de un reporte técnico detallado sobre el comportamiento del viento en la zona
industrial analizada. A partir del procesamiento de los datos obtenidos con el equipo
meteorológico portátil, se generó una rosa de los vientos y una tabla de frecuencias clasificadas
por dirección y rango de velocidad.
Figura 1
Rosa de los vientos generada para el periodo de medición en la zona industrial norte de
Guayaquil
La figura 1 muestra la rosa de los vientos obtenida, donde se observa claramente que las
direcciones predominantes durante el periodo de medición fueron el Oeste (W) con 118 registros
y el Noreste (NE) con 82 registros, ambos en el rango de velocidad de 0–1 m/s. Estas direcciones
concentran la mayoría de los eventos registrados, mientras que otras direcciones como S, SW y N
presentan frecuencias significativamente menores, lo que permite identificar un patrón
direccional dominante.
Tabla 1
Frecuencia de registros de viento clasificados por dirección y rango de velocidad
Dirección Rango frecuencia
W 0–1 118
NE 0–1 82
E 0–1 54
SE 0–1 31
NW 0–1 15
SW 0–1 3
metodológicos para el procesamiento de datos meteorológicos (Python Software Foundation,
2023; Microsoft, 2024).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La automatización desarrollada mediante la integración de Python con Excel permitió la
generación de un reporte técnico detallado sobre el comportamiento del viento en la zona
industrial analizada. A partir del procesamiento de los datos obtenidos con el equipo
meteorológico portátil, se generó una rosa de los vientos y una tabla de frecuencias clasificadas
por dirección y rango de velocidad.
Figura 1
Rosa de los vientos generada para el periodo de medición en la zona industrial norte de
Guayaquil
La figura 1 muestra la rosa de los vientos obtenida, donde se observa claramente que las
direcciones predominantes durante el periodo de medición fueron el Oeste (W) con 118 registros
y el Noreste (NE) con 82 registros, ambos en el rango de velocidad de 0–1 m/s. Estas direcciones
concentran la mayoría de los eventos registrados, mientras que otras direcciones como S, SW y N
presentan frecuencias significativamente menores, lo que permite identificar un patrón
direccional dominante.
Tabla 1
Frecuencia de registros de viento clasificados por dirección y rango de velocidad
Dirección Rango frecuencia
W 0–1 118
NE 0–1 82
E 0–1 54
SE 0–1 31
NW 0–1 15
SW 0–1 3
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2953
N 0–1 2
E 1–2 1
W 1–2 1
Por su parte, la tabla 1 presenta los datos numéricos agrupados por dirección y rangos de
velocidad. Se confirma que la mayoría de las velocidades se mantienen por debajo de los 1 m/s,
evidenciando que el viento en la zona es predominantemente suave, con una baja energía de
transporte, lo cual tiene implicaciones directas en la dispersión de contaminantes y partículas.
Figura 2
Foto de la medición
Desde el punto de vista operativo, el sistema automatizado permitió obtener estos
resultados sin intervención manual significativa, garantizando la trazabilidad y estandarización
del proceso. El script en Python extrae automáticamente los datos desde un archivo CSV generado
por el equipo de monitoreo, procesa la información, genera los gráficos y las tablas, y finalmente
estructura un reporte técnico en Excel, con cabecera editable, logotipo institucional y pie de
página profesional.
Figura 3
Formulario de ingreso en Excel para la generación automática de rosas de los vientos
N 0–1 2
E 1–2 1
W 1–2 1
Por su parte, la tabla 1 presenta los datos numéricos agrupados por dirección y rangos de
velocidad. Se confirma que la mayoría de las velocidades se mantienen por debajo de los 1 m/s,
evidenciando que el viento en la zona es predominantemente suave, con una baja energía de
transporte, lo cual tiene implicaciones directas en la dispersión de contaminantes y partículas.
Figura 2
Foto de la medición
Desde el punto de vista operativo, el sistema automatizado permitió obtener estos
resultados sin intervención manual significativa, garantizando la trazabilidad y estandarización
del proceso. El script en Python extrae automáticamente los datos desde un archivo CSV generado
por el equipo de monitoreo, procesa la información, genera los gráficos y las tablas, y finalmente
estructura un reporte técnico en Excel, con cabecera editable, logotipo institucional y pie de
página profesional.
Figura 3
Formulario de ingreso en Excel para la generación automática de rosas de los vientos
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2954
Estructura del sistema automatizado
El flujo de trabajo está compuesto por tres módulos principales:
1. Formulario en Excel
Incluye campos para ingresar los datos del sitio de estudio, nombre de la empresa, área
analizada, solicitante y ruta al archivo CSV. Este archivo contiene los registros de velocidad y
dirección del viento
2. Macro en VBA (Visual Basic for Applications)
La macro automatiza la importación de datos desde el archivo CSV hacia la hoja “Datos”,
y ejecuta el script Python que realiza el análisis completo.
3. Script en Python
Ejecutado en Python 3.13, este script realiza:
o Lectura y preprocesamiento del archivo CSV con pandas.
o Clasificación de los datos por rangos de velocidad y sectores direccionales.
o Generación del gráfico tipo rosa de los vientos con windrose.
o Creación de un reporte Excel profesional con openpyxl, que incluye encabezado, gráfico,
tabla de frecuencias, pie de página y logotipo institucional.
Figura 4
Reporte final en Excel
Estructura del sistema automatizado
El flujo de trabajo está compuesto por tres módulos principales:
1. Formulario en Excel
Incluye campos para ingresar los datos del sitio de estudio, nombre de la empresa, área
analizada, solicitante y ruta al archivo CSV. Este archivo contiene los registros de velocidad y
dirección del viento
2. Macro en VBA (Visual Basic for Applications)
La macro automatiza la importación de datos desde el archivo CSV hacia la hoja “Datos”,
y ejecuta el script Python que realiza el análisis completo.
3. Script en Python
Ejecutado en Python 3.13, este script realiza:
o Lectura y preprocesamiento del archivo CSV con pandas.
o Clasificación de los datos por rangos de velocidad y sectores direccionales.
o Generación del gráfico tipo rosa de los vientos con windrose.
o Creación de un reporte Excel profesional con openpyxl, que incluye encabezado, gráfico,
tabla de frecuencias, pie de página y logotipo institucional.
Figura 4
Reporte final en Excel
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2955
Herramientas y configuración
• Lenguaje de programación: Python 3.13
• Bibliotecas utilizadas: pandas, matplotlib, windrose, openpyxl, win32com (para
exportación a PDF, opcional)
• Plataforma: Microsoft Excel 365 con macros habilitadas
Estos resultados no solo permiten visualizar la información de forma clara, sino que
también sientan las bases para futuras aplicaciones, como estudios de modelado de dispersión de
contaminantes, definición de zonas de muestreo estratégicas (U.S. EPA, 2017). o validación de
simulaciones con herramientas tipo AERMOD o CALPUFF (U.S. EPA, 2017; Scire et al., 2000)
Cabe destacar que, aunque el presente análisis se realizó con datos de un solo punto de
monitoreo, la herramienta desarrollada es completamente escalable, permitiendo su adaptación a
múltiples puntos de recolección, distintos periodos de tiempo, e incluso con ajustes en el código,
se puede hacer conexión con plataformas de sensores en tiempo real.
CONCLUSIONES
La implementación de una herramienta automatizada para la generación de rosas de los
vientos, desarrollada en Python e integrada con Microsoft Excel, demostró ser una solución
eficaz, accesible y replicable para el análisis meteorológico en entornos industriales. El sistema
permitió construir reportes técnicos con estructura profesional, integrando visualizaciones, tablas
de frecuencia, encabezados institucionales y formato personalizado, sin requerir intervención
manual significativa.
El análisis de los datos recolectados en la zona industrial norte de Guayaquil evidenció
una predominancia de viento desde el Oeste y el Noreste, con velocidades mayoritariamente
inferiores a 1 m/s. Este comportamiento sugiere condiciones de baja capacidad de dispersión
atmosférica, lo cual representa un factor crítico a considerar en la evaluación de la calidad del aire
en zonas con actividad emisora constante.
Desde el punto de vista operativo, la metodología propuesta fortalece la trazabilidad de
los análisis, minimiza el error humano y reduce el tiempo requerido para la elaboración de
reportes. Su diseño centrado en Excel como interfaz facilita su adopción por usuarios sin
experiencia en programación, ampliando su aplicabilidad en contextos reales de monitoreo
técnico o académico.
Además de su utilidad para estudios exploratorios, la herramienta constituye una base
sólida para alimentar modelos de simulación ambiental como AERMOD o CALPUFF, así como
para validar campañas de campo en evaluaciones de impacto ambiental. Su arquitectura escalable
permite adaptarla fácilmente a múltiples puntos de monitoreo, periodos prolongados o integración
con sensores en tiempo real.
Cabe destacar que, con mejoras progresivas al código y ajustes en la interfaz, esta
Herramientas y configuración
• Lenguaje de programación: Python 3.13
• Bibliotecas utilizadas: pandas, matplotlib, windrose, openpyxl, win32com (para
exportación a PDF, opcional)
• Plataforma: Microsoft Excel 365 con macros habilitadas
Estos resultados no solo permiten visualizar la información de forma clara, sino que
también sientan las bases para futuras aplicaciones, como estudios de modelado de dispersión de
contaminantes, definición de zonas de muestreo estratégicas (U.S. EPA, 2017). o validación de
simulaciones con herramientas tipo AERMOD o CALPUFF (U.S. EPA, 2017; Scire et al., 2000)
Cabe destacar que, aunque el presente análisis se realizó con datos de un solo punto de
monitoreo, la herramienta desarrollada es completamente escalable, permitiendo su adaptación a
múltiples puntos de recolección, distintos periodos de tiempo, e incluso con ajustes en el código,
se puede hacer conexión con plataformas de sensores en tiempo real.
CONCLUSIONES
La implementación de una herramienta automatizada para la generación de rosas de los
vientos, desarrollada en Python e integrada con Microsoft Excel, demostró ser una solución
eficaz, accesible y replicable para el análisis meteorológico en entornos industriales. El sistema
permitió construir reportes técnicos con estructura profesional, integrando visualizaciones, tablas
de frecuencia, encabezados institucionales y formato personalizado, sin requerir intervención
manual significativa.
El análisis de los datos recolectados en la zona industrial norte de Guayaquil evidenció
una predominancia de viento desde el Oeste y el Noreste, con velocidades mayoritariamente
inferiores a 1 m/s. Este comportamiento sugiere condiciones de baja capacidad de dispersión
atmosférica, lo cual representa un factor crítico a considerar en la evaluación de la calidad del aire
en zonas con actividad emisora constante.
Desde el punto de vista operativo, la metodología propuesta fortalece la trazabilidad de
los análisis, minimiza el error humano y reduce el tiempo requerido para la elaboración de
reportes. Su diseño centrado en Excel como interfaz facilita su adopción por usuarios sin
experiencia en programación, ampliando su aplicabilidad en contextos reales de monitoreo
técnico o académico.
Además de su utilidad para estudios exploratorios, la herramienta constituye una base
sólida para alimentar modelos de simulación ambiental como AERMOD o CALPUFF, así como
para validar campañas de campo en evaluaciones de impacto ambiental. Su arquitectura escalable
permite adaptarla fácilmente a múltiples puntos de monitoreo, periodos prolongados o integración
con sensores en tiempo real.
Cabe destacar que, con mejoras progresivas al código y ajustes en la interfaz, esta
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2956
solución puede evolucionar hacia una plataforma completamente operativa desde Excel, donde
los usuarios —sin necesidad de conocimientos en Python— puedan importar sus datos, generar
rosas de los vientos y exportar reportes técnicos de forma automática. Esta adaptabilidad la
convierte en una herramienta de gran valor para técnicos ambientales, estudiantes y profesionales
que requieren soluciones ágiles, reproducibles y visualmente claras para el análisis meteorológico
aplicado.
En definitiva, esta automatización representa apenas una muestra del potencial que ofrece
la integración de Python con herramientas de uso cotidiano. Existe un mundo de posibilidades
para escalar soluciones similares hacia otras áreas técnicas —como salud, educación, industria o
gestión ambiental—, democratizando el acceso a tecnologías avanzadas. Python, al combinarse
con plataformas familiares como Excel, permite transformar procesos rutinarios en sistemas
inteligentes, eficientes y al alcance de todos.
solución puede evolucionar hacia una plataforma completamente operativa desde Excel, donde
los usuarios —sin necesidad de conocimientos en Python— puedan importar sus datos, generar
rosas de los vientos y exportar reportes técnicos de forma automática. Esta adaptabilidad la
convierte en una herramienta de gran valor para técnicos ambientales, estudiantes y profesionales
que requieren soluciones ágiles, reproducibles y visualmente claras para el análisis meteorológico
aplicado.
En definitiva, esta automatización representa apenas una muestra del potencial que ofrece
la integración de Python con herramientas de uso cotidiano. Existe un mundo de posibilidades
para escalar soluciones similares hacia otras áreas técnicas —como salud, educación, industria o
gestión ambiental—, democratizando el acceso a tecnologías avanzadas. Python, al combinarse
con plataformas familiares como Excel, permite transformar procesos rutinarios en sistemas
inteligentes, eficientes y al alcance de todos.
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2957
REFERENCIAS
Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos. (1995). Compilation of air pollutant
emission factors AP-42. Washington D. C.
Agencia de Regulación y Control de Electricidad (ARCONEL). (2018). Estadística anual y
multianual del sector eléctrico ecuatoriano. Quito, Ecuador.
Ministerio del Ambiente del Ecuador. (2015). Anexo 4: Norma de calidad del aire ambiente o
nivel de inmisión. Libro VI del Texto Unificado de Legislación Secundaria del Ministerio
del Ambiente.
Ministerio del Ambiente, Agua y Transición Ecológica. (2020, agosto 14). La calidad del aire de
las ciudades una prioridad nacional. Gobierno del Ecuador.
https://www.ambiente.gob.ec/la-calidad-del-aire-de-las-ciudades-una-prioridad-nacional/
Organización Mundial de la Salud (OMS). (2018, mayo 2). Ambient (outdoor) air quality and
health. https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-
quality-and-health
Python Software Foundation. (2023). The Python tutorial.https://docs.python.org/es/3/tutorial/
U.S. Environmental Protection Agency. (2004). AERMOD: Description of model formulation.
Office of Air Quality Planning and Standards. https://www.epa.gov/scram/air-quality-
dispersion-modeling-preferred-and-recommended-models#aermod
REFERENCIAS
Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos. (1995). Compilation of air pollutant
emission factors AP-42. Washington D. C.
Agencia de Regulación y Control de Electricidad (ARCONEL). (2018). Estadística anual y
multianual del sector eléctrico ecuatoriano. Quito, Ecuador.
Ministerio del Ambiente del Ecuador. (2015). Anexo 4: Norma de calidad del aire ambiente o
nivel de inmisión. Libro VI del Texto Unificado de Legislación Secundaria del Ministerio
del Ambiente.
Ministerio del Ambiente, Agua y Transición Ecológica. (2020, agosto 14). La calidad del aire de
las ciudades una prioridad nacional. Gobierno del Ecuador.
https://www.ambiente.gob.ec/la-calidad-del-aire-de-las-ciudades-una-prioridad-nacional/
Organización Mundial de la Salud (OMS). (2018, mayo 2). Ambient (outdoor) air quality and
health. https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-
quality-and-health
Python Software Foundation. (2023). The Python tutorial.https://docs.python.org/es/3/tutorial/
U.S. Environmental Protection Agency. (2004). AERMOD: Description of model formulation.
Office of Air Quality Planning and Standards. https://www.epa.gov/scram/air-quality-
dispersion-modeling-preferred-and-recommended-models#aermod
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2958
APÉNDICES Y MATERIALES COMPLEMENTARIOS
APÉNDICES Y MATERIALES COMPLEMENTARIOS
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2959
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2960
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2961
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2962
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2963
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2964