Introdução

Abaixo, apresentamos um guia para produzir a análise de dados para consultoria sobre queimadas.

Etapas da Análise

  1. Carregamento dos dados sobre queimadas no período de 5 anos.
  2. Limpeza dos dados faltantes e errados.
  3. Análise Estatística Descritiva dos dados.

Variáveis em Estudo em análise são:

  • DiaSemChuva: Número de dias sem chuva.
  • Precipitacao: Nível de precipitação.
  • RiscoFogo: Índice de risco de fogo.
  • FRP: Potência de Radiação de Fogo

https://terrabrasilis.dpi.inpe.br/queimadas/bdqueimadas/#exportar-dados

Estrutura dos Dados - O conjunto de dados contém as seguintes colunas:

O conjunto de dados contém as seguintes colunas:

Número Coluna Descrição
1 DataHora Data e hora da coleta de dados
2 Satelite Nome do satélite que coletou os dados
3 Pais País onde a queimada foi registrada
4 Estado Estado da federação
5 Municipio Município afetado
6 Bioma Tipo de bioma da área afetada
7 DiaSemChuva Dias sem chuva até a data da coleta
8 Precipitacao Nível de precipitação em mm
9 RiscoFogo Índice de risco de fogo
10 Latitude Coordenada geográfica (latitude)
11 Longitude Coordenada geográfica (longitude)
12 FRP Potência do fogo (Fire Radiative Power)
Análise Descritiva

a. Estatísticas Básicas

  • Contagem de Registros: Total de entradas no conjunto de dados.
  • Datas: Identificar o período abrangido pelos dados.
  • Biomas: Listar os biomas presentes e suas respectivas frequências.

Análise do Período Contagem de Registros 2020-01-01 a 2024-08-28

Análise de numeros de queimadas por Ano

Retirando variáveis que não precisamos e retirando dados negativos no risco de fogo, FRP, Precipitacao, DiaSemChuva
bd_reduz_queim_20_at_24 <- bd_queim_20_at_24[,-c(1,2,3)] # Excluíndo três colunas desnecessária DataHora pois criamos uma coluna mes e ano, Satelite e Brasil

#bd_reduz_queim_20_at_24 <- bd_reduz_queim_20_at_24%>%
 # filter(RiscoFogo >=0 & FRP >=0 & Precipitacao >=0, DiaSemChuva >=0)

Mostrando os 20 primeiros dados

bd_reduz_queim_20_at_24 %>%
  head(10) %>%  # Seleciona os 20 primeiros registros
  data.frame() %>%
  flextable() %>%
  theme_tron_legacy()  # Aplica o tema desejado

Estado

Municipio

Bioma

DiaSemChuva

Precipitacao

RiscoFogo

Latitude

Longitude

FRP

Mes

Ano

MATO GROSSO

TAPURAH

Amazônia

34

0.0

0.8

-12.507

-56.462

21.6

2020-06-01 00:00:00

2,020

MATO GROSSO

SANTA TEREZINHA

Cerrado

29

0.0

0.7

-10.673

-51.095

32.5

2020-06-01 00:00:00

2,020

RIO GRANDE DO SUL

CANDIOTA

Pampa

5

0.1

0.1

-31.549

-53.646

4.7

2020-06-01 00:00:00

2,020

RIO GRANDE DO SUL

PIRATINI

Pampa

5

0.0

0.0

-31.795

-52.925

50.0

2020-06-01 00:00:00

2,020

MATO GROSSO DO SUL

CORUMBÁ

Pantanal

9

0.0

0.7

-20.876

-57.852

16.1

2020-06-01 00:00:00

2,020

MATO GROSSO DO SUL

PORTO MURTINHO

Pantanal

6

0.0

0.7

-20.913

-57.653

25.7

2020-06-01 00:00:00

2,020

MATO GROSSO DO SUL

CORUMBÁ

Pantanal

9

0.0

0.7

-20.875

-57.842

19.3

2020-06-01 00:00:00

2,020

MATO GROSSO DO SUL

CORUMBÁ

Pantanal

11

0.0

0.7

-20.857

-57.845

18.8

2020-06-01 00:00:00

2,020

MATO GROSSO DO SUL

CORUMBÁ

Pantanal

10

0.0

0.7

-20.866

-57.844

26.2

2020-06-01 00:00:00

2,020

MATO GROSSO DO SUL

CORUMBÁ

Pantanal

10

0.0

0.7

-20.867

-57.853

15.3

2020-06-01 00:00:00

2,020

Frequencia de Queimadas por Biomas no Brasil

Bioma

Quantidade

Amazônia

6,959,707

Cerrado

3,884,163

Caatinga

784,096

Pantanal

778,089

Mata Atlântica

608,096

Pampa

34,999

33

Análise de Variáveis Numéricas - Média, Mediana, Desvio padrão, minimos e máximos descritivas para Precipitação por ano

Ano

Media

Mediana

DesvioPadrao

Maximo

Minimo

2,020

0.7116163

0

3.035069

125.50

0

2,021

0.7789636

0

3.119736

143.00

0

2,022

1.0798094

0

4.831318

226.17

0

2,023

1.0426099

0

4.374299

154.31

0

2,024

0.3105724

0

2.313997

252.98

0

Precipitação de Chuva durante os Anos de 2020 á 2024

Estatísticas descritivas para Risco de Fogo por Ano

Vamos inspecionar a coluna RiscoFogo para identificar qualquer valor negativos para não haver problemas com as estatísticas

unique(bd_reduz_queim_20_at_24$RiscoFogo) # existem valores negativos, logo vamos criar um filtro retirando eles
##   [1]    0.80    0.70    0.10    0.00    1.00    0.60    0.90    0.30    0.20
##  [10] -999.00    0.50    0.40      NA    0.11    0.63    0.39    0.53    0.42
##  [19]    0.69    0.49    0.45    0.94    0.99    0.18    0.46    0.98    0.95
##  [28]    0.16    0.24    0.73    0.59    0.65    0.74    0.56    0.83    0.37
##  [37]    0.78    0.55    0.82    0.79    0.92    0.77    0.93    0.91    0.97
##  [46]    0.34    0.27    0.62    0.89    0.88    0.12    0.29    0.08    0.64
##  [55]    0.06    0.75    0.03    0.01    0.09    0.44    0.47    0.86    0.26
##  [64]    0.02    0.54    0.17    0.07    0.41    0.76    0.05    0.04    0.28
##  [73]    0.15    0.96    0.61    0.38    0.23    0.31    0.32    0.25    0.48
##  [82]    0.14    0.22    0.84    0.57    0.87    0.81    0.36    0.67    0.33
##  [91]    0.85    0.72    0.66    0.43    0.19    0.58    0.13    0.51    0.71
## [100]    0.21    0.35    0.68    0.52

Ano

Media

Mediana

DesvioPadrao

Maximo

Minimo

2,020

0.7228860

1.00

0.3563021

1

0

2,021

0.7143227

0.90

0.3665821

1

0

2,022

0.6846569

0.91

0.3769569

1

0

2,023

0.6558779

0.81

0.3698636

1

0

2,024

0.8137592

1.00

0.2982466

1

0

Podemos gerar um Gráfico de Linhas para melhor visualização do Risco de Fogo e suas estatísticas

Estatísticas descritivas para FRP por ano

Ano

Media

Mediana

Desvio_Padrao

Maximo

Minimo

2,020

66.16407

29.7

146.74806

8,589.8

0

2,021

68.32887

29.2

161.35076

9,612.2

0

2,022

36.65562

9.5

70.33952

7,118.1

0

2,023

47.80823

14.0

81.06715

8,014.3

0

2,024

38.49732

10.4

69.84603

8,094.3

0

36.77500

30.4

24.54864

71.3

15

Contando o numero de queimadas por dia 1 - Análise Temporal

  1. Dados das risco de fogo diário - Mostrando as 10 primeiras linhas
## # A tibble: 10 × 4
##      Ano Mes        Bioma    Queimadas
##    <dbl> <date>     <chr>        <int>
##  1  2024 2024-08-01 Amazônia   1118399
##  2  2022 2022-09-01 Amazônia    949149
##  3  2022 2022-08-01 Amazônia    727809
##  4  2023 2023-09-01 Amazônia    589612
##  5  2023 2023-10-01 Amazônia    542167
##  6  2024 2024-08-01 Cerrado     507397
##  7  2023 2023-08-01 Amazônia    448677
##  8  2022 2022-10-01 Cerrado     406955
##  9  2022 2022-09-01 Cerrado     404987
## 10  2023 2023-11-01 Amazônia    388135

Grafico das queimadas mensal

ggplot(queima_dia, aes(x = Mes, y = Queimadas, color = factor(Ano), group = Ano))+
  geom_line(size = 1)+
  labs(title = "Padrão sazonal das queimadas no Brasil - 2020 - 2024",
x = "Mes",
y = "Número de queimadas",
color = "Ano")+
  scale_color_manual(values = c(
    "2020" = "yellow",
      "2021" = "pink",
        "2022" = "blue",
          "2023" = "green", 
            "2024" = "red"))+
  
  scale_x_date(date_labels = "%b %Y", date_breaks = "1 month") + # Formata o eixo X para aparecer todos os meses de cada ano
  scale_y_continuous(labels = label_comma()) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "bottom", 
  axis.text.x = element_text(angle = 45,hjust = 1))

Vamos visualizar no gráfico de queimadas anual**

ggplot(ano_queima_freq, aes(x = Ano, y = Quantidade, group = 1)) +  # Usa o Ano no eixo x e o Total_queimadas no y
geom_col(size = 1, color = "red") +  # Plota a linha de queimadas com uma cor única
  
  labs(title = "Número de queimadas por ano no Brasil - 2020 a 2024",
       x = "Ano",
       y = "Número total de queimadas") +
  scale_y_continuous(labels = label_comma()) +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = "bottom")

Análise de Variáveis Categóricas (Atualizado)

A análise por estado e município também pode ser segmentada por ano para observar mudanças ao longo do tempo.

Distribuição por Estado das Queimadas - Mostrando os 10 Primeiros Estados

queima_estados <- bd_reduz_queim_20_at_24%>%
  group_by(Ano, Estado)%>%
  summarize(Quantidade = n())%>%
  arrange(Ano, desc(Quantidade))

head(queima_estados, 10)
## # A tibble: 10 × 3
## # Groups:   Ano [1]
##      Ano Estado             Quantidade
##    <dbl> <chr>                   <int>
##  1  2020 MATO GROSSO             47708
##  2  2020 PARÁ                    38603
##  3  2020 MARANHÃO                16817
##  4  2020 AMAZONAS                16729
##  5  2020 TOCANTINS               12093
##  6  2020 MATO GROSSO DO SUL      12080
##  7  2020 RONDÔNIA                11145
##  8  2020 PIAUÍ                    9317
##  9  2020 ACRE                     9193
## 10  2020 MINAS GERAIS             8737

Distribuição por Municípios das Queimadas

queima_municipios <- bd_reduz_queim_20_at_24%>%
  head(15)%>%
  group_by(Ano, Municipio)%>%
  summarize(Quantidade = n())%>%
  arrange(Ano, desc(Quantidade))%>%
data.frame()%>%
  flextable()

queima_municipios%>%
  theme_vader()

Ano

Municipio

Quantidade

2,020

CORUMBÁ

5

2,020

ANAURILÂNDIA

2

2,020

CANDIOTA

1

2,020

DOVERLÂNDIA

1

2,020

PALESTINA DE GOIÁS

1

2,020

PIRATINI

1

2,020

POCONÉ

1

2,020

PORTO MURTINHO

1

2,020

SANTA TEREZINHA

1

2,020

TAPURAH

1