Este repositório trata de vários exemplos de scripts para manuseio dos dados gradeado gerados por Xavier et al. (2016):
Xavier, A. C., King, C. W. and Scanlon, B. R. Daily gridded meteorological variables in Brazil (1980-2013), International Journal of Climatology, pg 2644–2659, May 2016. DOI: 10.1002/joc.4518 (http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/joc.4518/full)
e do trabalho apresentado no SBSR2017:
Xavier, A. C., King, C. W. and Scanlon, B. R. An update of Xavier, King and Scanlon (2016) daily precipitation gridded data set for the Brazil. In Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto -SBSR. Santos-SP.2017. (http://marte2.sid.inpe.br/rep/sid.inpe.br/marte2/2017/10.23.17.08.52)
Para download dos arquivos, acessar aqui
A lista completa dos arquivos NetCDF para rodar os scripts, são apresentados no arquivo arquivos_NetCDF.txt.
Informações sobre atualizações aqui
Exportando todos as variáveis diárias de uma ou mais localidades para o formato "cvs". Cada arquivo "csv" corresponde aos dados da célula mais próxima à posição requerida (coordenada, latitude e longitude). Aqui é apresentado exemplo do arquivo exportado, para um pequeno período.
exemplo1.py Plotando dados e controles
exemplo2.py Plotando dados diários e média mensal para uma posição
exemplo3.py Plotando média mensal de RH para o Brasil
exemplo4.py Plotando média mensal de ETo para algumas cidades
exemplo5.py Plotando normais de Tmax para algumas cidades/instituições
exemplo6.py Plotando controles ao longo do tempo para duas localidade
exemplo7.py Calculo da diferenca sazonal entre a precipitacao e a ETo para o Brasil
exemplo8.py Plotando temperatura média histórica
Temperatura média (Tmédia) para o mês de janeiro, período 01/01/1981-31/12/2009, em que:
Tmédia=(Tmax+Tmin)/2
abrindo_relevo.py Abrindo relevo para a região do Brasil do modelo gmted2010, reamostrado para 0,1 graus
Infromações sobre os dados originais aqui
temp_media_historica_regioes.py Avaliando a variação temperal da temperatura média anual em diferentes regiões no Brasil
Regiões
Variação temporal
Resultado das estatisticas (variável "df_stat_region")
| Regiao | slope | intercept | r_value | p_value | std_err |
|---|---|---|---|---|---|
| sul | 0.000010 | 20.512220 | 0.000214 | 9.989955e-01 | 0.007881 |
| sudeste | 0.021973 | -20.729965 | 0.629384 | 3.006463e-05 | 0.004586 |
| nordeste | 0.028534 | -31.322058 | 0.704672 | 1.126270e-06 | 0.004856 |
| centro-oeste | 0.025890 | -26.423567 | 0.790216 | 6.013308e-09 | 0.003394 |
| norte | 0.035253 | -43.624015 | 0.829851 | 2.159944e-10 | 0.004007 |
koppen_rodando.py Classificação do clima para o brasil de acordo com Koppen e os dados gradeados
