Para compreender o clima de um determinado lugar outros aspectos são correlacionados como por exemplo: temperatura e hipsometria do local em questão, diante dessas informações esse projeto tem como intenção fazer uma análise do território brasileiro.
library(ggplot2)
library(raster)
library(geobr)
library(RColorBrewer)
library(dplyr)
library(rnaturalearth)
library(geodata)
library(elevatr)
#arquivos raster
clim<-getData('worldclim', var='bio', res=10)
clima<-clim$bio1/10
terra<-getData('worldclim', var='alt', res=10)
#arquivos shapefile
#br<-read_state(code_state = "all",year = 2010)
#cont<-ne_countries(continent = 'sOUTH AMERICA' , returnclass = 'sf')
climacor <- brewer.pal(11, "RdYlBu")
climacor <- colorRampPalette(climacor)(50)
climacor <- rev(climacor)
coresolo <- brewer.pal(11, "BrBG")
coresolo <- colorRampPalette(coresolo)(50)
## integer(0)
sa<-crop(clima,cont)
cores <- brewer.pal(11, "RdYlBu")
cores <- colorRampPalette(cores)(50)
cores <- rev(cores)
plot(sa,col=cores,
legend.width= 1.5, axis.args=list(cex.axis=0.6),
legend.args=list(text="temp(ºC)",side=3, line=0.5, cex=0.8))+
plot(cont$geom,add=T)+
title("Média climática da América do Sul")
## integer(0)
recortado2<-crop(clima,br)
brasil2<-mask(recortado2,br)
plot(brasil2,col=climacor,
legend.width= 1.5, axis.args=list(cex.axis=0.6),
legend.args=list(text="temp(ºC)",side=3, line=0.5, cex=0.8))+
plot(br$geom,add=T)+
title('Clima do brasil')
## integer(0)
## integer(0)
sam<-crop(terra,cont)
plot(sam,col=coresolo,
legend.width= 1.5, axis.args=list(cex.axis=0.6),
legend.args=list(text="Altitude (mt)",
side=3, line=0.5, cex=0.8))+
plot(cont$geom,add=T)+title('Hipsometria da América do Sul')
## integer(0)
recortado<-crop(terra,br)
brasil<-mask(recortado,br)
plot(brasil,col=coresolo,
legend.width= 1.5, axis.args=list(cex.axis=0.6),
legend.args=list(text="Altitude (mt)",side=3, line=0.5, cex=0.8))+
plot(br$geom,add=T)+
title('Hipsometria do brasil')
## integer(0)