Uma função para download de dados climáticos dos municípios brasileiros

R

Introdução

Estudos voltados para a área ambiental e ecológica muitas vezes requerem o uso de dados climáticos em um nível geográfico desagregado. Esta necessidade muitas vezes inviabiliza a realização dos estudos em consequência da disponibilidade destas informações. Em alguns casos, estes dados até existem, porém, não estão disponíveis em formato prático e exigem um certo grau de domínio em programação e manipulação de dados para transformar as informações disponibilizadas em dados factíveis ao uso matemático.

Um exemplo para este caso são os dados da plataforma global climate monitor. A referida plataforma utiliza informações de satélite para disponibilizar estimativas de dados climáticos para quaisquer pontos do globo. No entanto, estas informações são disponibilizadas em grades de referência, que possuem polígonos quadrados em referência a uma fração de território específica. O uso destes dados para um nível geográfico de interesse exigiria, portanto, que o usuário utilizasse alguma técnica de georreferenciamento para mensurar os valores de referência das áreas de interesse com base nos valores dos polígonos da grade.

Este post disponibiliza uma função em R para sanar esta necessidade e facilitar a obtenção de dados da referida plataforma para os municípios brasileiros.

Detalhes da função

A função permite que o usuário baixe os dados em periodicidade anual ou mensal, de modo que estes dados estão disponíveis desde janeiro de 1901 até o último mês de disponibilidade na plataforma (geralmente há uma defasagem de três meses). A função ainda permite que o usuário importe quatro tipos distintos de informações, sendo, a temperatura média (em \(^o\)C), a precipitação média (em mm), as anomalias de temperatura (em \(^o\)C) e as anomalias de precipitação (em mm).

A função é composta pelos seguintes parâmetros:

  • tipo_periodo: Character (“anual”, “mensal”), informa a periodicidade que o usuário deseja para a base de dados.

  • tipo_dado: Character (“precipitacao”, “temperatura”, “anomalia_temp”, “anomalia_prec”), informa o tipo de informação.

  • mes_inicial: Numeric (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12), informa o número do mês pelo qual a base de dados será iniciada.

  • mes_final: Numeric (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12), informa o número do mês pelo qual a base de dados será finalizada.

  • ano_inicial: Numeric (1901,1902,…, atual), informa o ano pelo qual a base de dados será iniciada.

  • ano_final: Numeric (1901,1902,…, atual), informa o ano pelo qual a base de dados será finalizada.

  • painel: Logic (TRUE, FALSE), se TRUE, a base de dados será empilhada em um painel de dados, se FALSE, a base de dados será montada em um formato crossection.

Exemplo

Para baixar a temperatura média dos municípios brasileiros entre janeiro e março de 2020 em um painel de dados empilhados, deve-se fazer:

tempBR = climate_dataBR(tipo_periodo = “mensal”, tipo_dado = “temperatura”, mes_inicial = 1, mes_final = 3, ano_inicial = 2020, ano_final= 2020, painel = TRUE)

Este código retornará uma tabela com as seguintes informações prévias:

head(tempBR)
FALSE # A tibble: 6 x 4
FALSE   CD_MUN  temperatura mes   ano  
FALSE   <chr>         <dbl> <chr> <chr>
FALSE 1 1100015        25.6 jan   2020 
FALSE 2 1100023        26.4 jan   2020 
FALSE 3 1100031        25.9 jan   2020 
FALSE 4 1100049        26.1 jan   2020 
FALSE 5 1100056        25.7 jan   2020 
FALSE 6 1100064        26.2 jan   2020

O output corresponde à média das informações de cada polígono da grade que de alguma forma sobrepõem a área de cada município. A depender do volume de informações que o usuário solicite, o download completo pode demorar um pouco, uma vez que é necessário fazer o download dos arquivos a cada período.

Para evitar erros inerentes à api da plataforma, recomenda-se que antes de executar a função, o usuário acesse a plataforma e efetue o download de alguma informação no formato shapefile, uma vez que costumeiramente, o primeiro download diário para cada ip é corrompido, impossibilitando o bom funcionamento da função.

Acesse aqui o arquivo completo em R e faça um bom uso da função.