Q1: Qual a cidade é mais quente? Isso muda se considerarmos apenas o período de janeiro e fevereiro (pico do verão)?

Carregando e Preparando os Dados

dados <- read.csv("fpcc2-lab-2-K010TE/data/clima_cg_jp-semanal.csv")

# Convertendo a coluna semana para data
dados$semana <- as.Date(dados$semana)

# Criando coluna de mês para facilitar a análise
dados$mes_nome <- month(dados$semana, label = TRUE, abbr = TRUE)

Análise Geral das Temperaturas

# Calculando médias por cidade
medias_gerais <- dados %>%
  group_by(cidade) %>%
  summarise(
    temp_media = mean(tmedia),
    temp_max_media = mean(tmax),
    temp_min_media = mean(tmin)
  )

knitr::kable(medias_gerais, caption = "Médias gerais por cidade")
Médias gerais por cidade
cidade temp_media temp_max_media temp_min_media
Campina Grande 24.69077 30.31691 19.32794
João Pessoa 27.65318 30.67349 22.50144 
# Visualização das temperaturas médias
ggplot(dados, aes(x = semana, y = tmedia, color = cidade)) +
  geom_line() +
  labs(
    title = "Temperatura Média ao Longo do Tempo",
    x = "Data",
    y = "Temperatura Média (°C)",
    color = "Cidade"
  ) +
  theme_minimal()

Análise do Período de Verão (Janeiro e Fevereiro)

# Filtrando dados de janeiro e fevereiro
dados_verao <- dados %>%
  filter(month(semana) %in% c(1, 2))

# Calculando médias do verão por cidade
medias_verao <- dados_verao %>%
  group_by(cidade) %>%
  summarise(
    temp_media_verao = mean(tmedia),
    temp_max_media_verao = mean(tmax),
    temp_min_media_verao = mean(tmin)
  )

knitr::kable(medias_verao, caption = "Médias do verão por cidade")
Médias do verão por cidade
cidade temp_media_verao temp_max_media_verao temp_min_media_verao
Campina Grande 25.85547 31.86959 20.43871
João Pessoa 28.65027 31.50787 23.57677 
# Visualização das temperaturas médias no verão
ggplot(dados_verao, aes(x = semana, y = tmedia, color = cidade)) +
  geom_line() +
  labs(
    title = "Temperatura Média no Verão (Jan-Fev)",
    x = "Data",
    y = "Temperatura Média (°C)",
    color = "Cidade"
  ) +
  theme_minimal()

Análise Comparativa das Temperaturas: Campina Grande vs João Pessoa

Para responder à questão sobre qual cidade é mais quente entre Campina Grande e João Pessoa e se essa resposta muda ao considerarmos apenas o período de janeiro e fevereiro (pico do verão), foram analisadas as seguintes métricas: temperatura média semanal, temperatura máxima média e temperatura mínima média. Essas métricas foram avaliadas tanto para o período geral (todo o ano) quanto especificamente para os meses de janeiro e fevereiro.

Justificativa para as métricas escolhidas: - Temperatura média semanal: É a principal métrica para comparar o “calor” sentido em cada cidade, pois reflete o valor médio das temperaturas ao longo do tempo, suavizando variações extremas e fornecendo uma visão geral do clima local. - Temperatura máxima média: Indica o potencial de calor extremo em cada cidade, importante para avaliar os dias mais quentes e o desconforto térmico. - Temperatura mínima média: Mostra o comportamento das noites e madrugadas, sendo relevante para entender o resfriamento noturno e o conforto térmico durante o sono.

Essas três métricas, em conjunto, fornecem uma visão abrangente do perfil térmico de cada cidade, permitindo uma comparação justa e detalhada.

Resultados:

  • No período geral (todo o ano):
    • João Pessoa apresenta temperatura média superior (27,65°C) em relação a Campina Grande (24,69°C).
    • A temperatura máxima média também é maior em João Pessoa (30,67°C) do que em Campina Grande (30,32°C).
    • A temperatura mínima média em João Pessoa (22,50°C) supera a de Campina Grande (19,33°C).
  • No verão (janeiro e fevereiro):
    • João Pessoa mantém-se mais quente, com temperatura média de 28,65°C contra 25,86°C em Campina Grande.
    • A temperatura máxima média é levemente maior em Campina Grande (31,87°C) do que em João Pessoa (31,51°C), mas a diferença é pequena e, ainda assim, a temperatura média e mínima permanecem mais altas em João Pessoa.
    • A temperatura mínima média em João Pessoa (23,58°C) é superior à de Campina Grande (20,44°C).

Conclusão:

Com base nas métricas analisadas, conclui-se que João Pessoa é consistentemente mais quente que Campina Grande, tanto ao longo do ano quanto durante o pico do verão. A diferença é observada principalmente nas temperaturas médias e mínimas, indicando que João Pessoa tem noites e madrugadas mais quentes, além de dias mais quentes em média.

Essa diferença pode ser atribuída, principalmente, à localização geográfica e à altitude: João Pessoa está ao nível do mar, enquanto Campina Grande está situada em uma região de maior altitude, o que favorece temperaturas mais amenas.

A diferença nas temperaturas entre as duas cidades pode ser explicada por fatores como: - Altitude - Proximidade com o mar - Urbanização - Vegetação local

Q2: Quais os meses mais quentes e mais frios? Como você descreveria a temperatura das festas juninas das cidades nos últimos anos?

Análise dos Meses Mais Quentes e Mais Frios

# Calcular a média mensal de temperatura para cada cidade
medias_mensais <- dados %>%
  group_by(cidade, mes_nome) %>%
  summarise(
    temp_media_mes = mean(tmedia),
    .groups = "drop"
  )

knitr::kable(medias_mensais, caption = "Temperatura média mensal por cidade")
Temperatura média mensal por cidade
cidade mes_nome temp_media_mes
Campina Grande jan 25.82805
Campina Grande fev 25.88525
Campina Grande mar 25.85823
Campina Grande abr 25.26170
Campina Grande mai 24.33872
Campina Grande jun 22.84400
Campina Grande jul 22.27385
Campina Grande ago 22.74874
Campina Grande set 23.95660
Campina Grande out 25.05619
Campina Grande nov 25.66563
Campina Grande dez 25.94398
João Pessoa jan 28.52795
João Pessoa fev 28.78472
João Pessoa mar 28.84232
João Pessoa abr 28.29965
João Pessoa mai 27.61150
João Pessoa jun 26.36247
João Pessoa jul 25.87912
João Pessoa ago 26.24036
João Pessoa set 27.02709
João Pessoa out 27.71443
João Pessoa nov 28.16459
João Pessoa dez 28.46335 
# Gráfico das médias mensais
ggplot(medias_mensais, aes(x = mes_nome, y = temp_media_mes, fill = cidade)) +
  geom_col(position = "dodge") +
  labs(
    title = "Temperatura Média Mensal por Cidade",
    x = "Mês",
    y = "Temperatura Média (°C)",
    fill = "Cidade"
  ) +
  theme_minimal()

Temperatura nas Festas Juninas (Junho) nos Últimos Anos

# Verifique os valores únicos para depuração
print(unique(dados$mes_nome))
##  [1] dez jan fev out nov mar abr mai jun jul ago set
## 12 Levels: jan < fev < mar < abr < mai < jun < jul < ago < set < ... < dez
print(unique(dados$ano))
##  [1] 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
## [16] 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 1987 1988
## [31] 1990 1991
anos_recentes <- sort(unique(dados$ano), decreasing = TRUE)[1:10]

# Filtro seguro para junho
junho_ultimos_anos <- dados %>%
  filter(month(semana) == 6, ano %in% anos_recentes)

# Calcular médias de junho por cidade e ano
medias_junho <- junho_ultimos_anos %>%
  group_by(cidade, ano) %>%
  summarise(
    temp_media_junho = mean(tmedia),
    temp_max_junho = mean(tmax),
    temp_min_junho = mean(tmin),
    .groups = "drop"
  )

knitr::kable(medias_junho, caption = "Temperaturas médias de junho nos últimos anos")
Temperaturas médias de junho nos últimos anos
cidade ano temp_media_junho temp_max_junho temp_min_junho
Campina Grande 2010 23.36071 27.650 18.850
Campina Grande 2011 22.66667 27.175 18.350
Campina Grande 2012 22.99524 28.750 18.650
Campina Grande 2013 22.89921 27.640 18.760
Campina Grande 2014 23.04476 28.240 17.780
Campina Grande 2015 22.62024 28.200 18.400
Campina Grande 2016 23.79405 28.825 18.025
Campina Grande 2017 22.90714 27.850 18.775
Campina Grande 2018 22.81214 27.375 17.400
João Pessoa 2010 27.02302 31.100 19.725
João Pessoa 2011 26.15675 30.100 22.200
João Pessoa 2012 26.41905 30.175 21.350
João Pessoa 2013 26.48190 30.380 22.060
João Pessoa 2014 26.65905 30.280 20.420
João Pessoa 2015 26.81667 30.400 21.675
João Pessoa 2016 27.05119 30.400 20.975
João Pessoa 2017 26.91786 31.150 21.925
João Pessoa 2018 26.88571 30.800 21.150 
print(medias_junho) # Para depuração
## # A tibble: 18 × 5
##    cidade           ano temp_media_junho temp_max_junho temp_min_junho
##    <chr>          <int>            <dbl>          <dbl>          <dbl>
##  1 Campina Grande  2010             23.4           27.6           18.8
##  2 Campina Grande  2011             22.7           27.2           18.4
##  3 Campina Grande  2012             23.0           28.8           18.6
##  4 Campina Grande  2013             22.9           27.6           18.8
##  5 Campina Grande  2014             23.0           28.2           17.8
##  6 Campina Grande  2015             22.6           28.2           18.4
##  7 Campina Grande  2016             23.8           28.8           18.0
##  8 Campina Grande  2017             22.9           27.8           18.8
##  9 Campina Grande  2018             22.8           27.4           17.4
## 10 João Pessoa     2010             27.0           31.1           19.7
## 11 João Pessoa     2011             26.2           30.1           22.2
## 12 João Pessoa     2012             26.4           30.2           21.4
## 13 João Pessoa     2013             26.5           30.4           22.1
## 14 João Pessoa     2014             26.7           30.3           20.4
## 15 João Pessoa     2015             26.8           30.4           21.7
## 16 João Pessoa     2016             27.1           30.4           21.0
## 17 João Pessoa     2017             26.9           31.2           21.9
## 18 João Pessoa     2018             26.9           30.8           21.2
ggplot(medias_junho, aes(x = as.numeric(ano), y = temp_media_junho, color = cidade)) +
  geom_line(linewidth = 1.2) +
  geom_point(size = 2) +
  labs(
    title = "Temperatura Média de Junho (Festas Juninas) nos Últimos Anos",
    x = "Ano",
    y = "Temperatura Média (°C)",
    color = "Cidade"
  ) +
  theme_minimal()

Análise dos Resultados

Para responder à questão sobre quais são os meses mais quentes e mais frios, e como se comportam as temperaturas durante as festas juninas nas cidades de Campina Grande e João Pessoa, foram analisadas as médias mensais de temperatura e a evolução das médias de junho nos últimos anos.

Justificativa para as métricas escolhidas: - Temperatura média mensal: Permite identificar padrões sazonais e comparar o comportamento térmico ao longo do ano em cada cidade. - Temperatura média de junho ao longo dos anos: Foca especificamente no mês das festas juninas, possibilitando avaliar se há tendência de aquecimento ou resfriamento e comparar o clima das festividades entre as cidades.

Resultados:

  • Meses mais quentes:
    • Em ambas as cidades, os meses de janeiro, fevereiro e março apresentam as maiores temperaturas médias do ano, caracterizando o pico do verão no Nordeste brasileiro.
  • Meses mais frios:
    • Os meses de junho e julho são os mais frios, com as menores médias de temperatura, especialmente em Campina Grande, onde a altitude contribui para noites mais amenas.
  • Temperatura das festas juninas (junho) nos últimos anos:
    • Campina Grande: As temperaturas médias de junho variam entre aproximadamente 22,5°C e 23,7°C, indicando clima ameno e noites agradáveis durante as festas juninas, com o tradicional “friozinho” do interior.
    • João Pessoa: As médias de junho ficam acima de 26°C, chegando a ultrapassar 27°C em alguns anos, mostrando que mesmo no inverno a cidade litorânea mantém clima quente e úmido.

Conclusão:

Com base nas análises, conclui-se que os meses mais quentes são janeiro, fevereiro e março, enquanto junho e julho são os mais frios. Durante as festas juninas, Campina Grande apresenta temperaturas significativamente mais baixas do que João Pessoa, proporcionando um clima mais ameno e típico do São Joaõ da cidade. Em João Pessoa, as festas ocorrem em ambiente mais quente, com pouca variação em relação ao restante do ano.

Q3: Quanto chove por semana em JP e CG? Descreva a distribuição do volume de chuvas para as cidades.

Análise das Chuvas Semanais e Distribuição do Volume de Chuvas

# Calcular a média, mediana e desvio padrão da chuva semanal por cidade
chuva_stats <- dados %>%
  group_by(cidade) %>%
  summarise(
    media_chuva = mean(chuva),
    mediana_chuva = median(chuva),
    desvio_chuva = sd(chuva),
    max_chuva = max(chuva),
    min_chuva = min(chuva),
    .groups = "drop"
  )

knitr::kable(chuva_stats, caption = "Estatísticas do volume de chuva semanal por cidade")
Estatísticas do volume de chuva semanal por cidade
cidade media_chuva mediana_chuva desvio_chuva max_chuva min_chuva
Campina Grande 13.99730 4.9 21.65174 191.9 0
João Pessoa 32.64849 14.1 44.47010 351.6 0 
# Histograma e boxplot da distribuição do volume de chuvas
library(ggplot2)

# Histograma
p1 <- ggplot(dados, aes(x = chuva, fill = cidade)) +
  geom_histogram(position = "identity", alpha = 0.6, bins = 30) +
  facet_wrap(~cidade, scales = "free_y") +
  labs(
    title = "Distribuição do Volume de Chuvas Semanais",
    x = "Chuva semanal (mm)",
    y = "Frequência"
  ) +
  theme_minimal()

# Boxplot
p2 <- ggplot(dados, aes(x = cidade, y = chuva, fill = cidade)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(
    title = "Boxplot do Volume de Chuvas Semanais por Cidade",
    x = "Cidade",
    y = "Chuva semanal (mm)"
  ) +
  theme_minimal()

# Mostrar ambos os gráficos
library(gridExtra)
gridExtra::grid.arrange(p1, p2, nrow = 2)

Análise dos Resultados

Para responder à questão sobre quanto chove por semana em João Pessoa e Campina Grande, e descrever a distribuição do volume de chuvas, foram analisadas estatísticas descritivas e visualizações da variável de chuva semanal para cada cidade.

Justificativa para as métricas escolhidas:
- Média, mediana e desvio padrão: Permitem comparar o volume típico de chuvas, a tendência central e a variabilidade entre as cidades. - Boxplot e histograma: Facilitam a visualização da distribuição, presença de extremos (chuvas intensas) e assimetrias.

Resultados:

  • Volume típico de chuvas:
    • Em Campina Grande, a média semanal de chuvas é de aproximadamente 14 mm, com mediana de 4,9 mm.
    • Em João Pessoa, a média semanal é significativamente maior, cerca de 32,6 mm, com mediana de 14,1 mm.
  • Variabilidade e extremos:
    • O desvio padrão em João Pessoa (44,5 mm) é mais que o dobro do de Campina Grande (21,7 mm), indicando maior variabilidade e ocorrência de semanas com chuvas muito intensas.
    • O valor máximo semanal registrado em João Pessoa (351,6 mm) é quase o dobro do máximo em Campina Grande (191,9 mm).
  • Distribuição:
    • Os histogramas mostram que, em ambas as cidades, a maioria das semanas apresenta pouca ou nenhuma chuva (pico próximo de zero), mas João Pessoa tem uma cauda longa para valores altos, refletindo episódios de chuvas intensas.
    • O boxplot evidencia que João Pessoa possui mais outliers (semanas com chuvas muito acima da média), enquanto Campina Grande tem uma distribuição mais concentrada em valores baixos, com poucos eventos extremos.

Conclusão:
João Pessoa recebe, em média, mais que o dobro do volume de chuvas semanais de Campina Grande e apresenta maior variabilidade, com episódios de chuvas intensas mais frequentes. Campina Grande, por sua vez, tem uma distribuição de chuvas mais concentrada em baixos volumes, com poucas semanas de chuva significativa ao longo do ano.

Q4: Qual a relação entre a temperatura de uma semana e a temperatura da semana anterior (descreva para as duas cidades)?

Análise da Relação entre Temperatura de uma Semana e da Semana Anterior

# Organizar os dados por cidade e semana
library(dplyr)
dados_ord <- dados %>% arrange(cidade, semana)

# Calcular a temperatura da semana anterior para cada cidade
library(dplyr)
dados_ord <- dados_ord %>%
  group_by(cidade) %>%
  mutate(tmedia_lag1 = lag(tmedia, 1)) %>%
  ungroup()

# Remover linhas com NA (primeira semana de cada cidade)
dados_lag <- dados_ord %>% filter(!is.na(tmedia_lag1))

# Calcular correlação para cada cidade
temp_cor <- dados_lag %>%
  group_by(cidade) %>%
  summarise(correlacao = cor(tmedia, tmedia_lag1))

knitr::kable(temp_cor, caption = "Correlação entre a temperatura média semanal e a da semana anterior")
Correlação entre a temperatura média semanal e a da semana anterior
cidade correlacao
Campina Grande 0.8801680
João Pessoa 0.8593719 
# Visualização: gráfico de dispersão
library(ggplot2)
ggplot(dados_lag, aes(x = tmedia_lag1, y = tmedia, color = cidade)) +
  geom_point(alpha = 0.5) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  facet_wrap(~cidade) +
  labs(
    title = "Relação entre Temperatura de uma Semana e da Semana Anterior",
    x = "Temperatura Média da Semana Anterior (°C)",
    y = "Temperatura Média da Semana (°C)",
    color = "Cidade"
  ) +
  theme_minimal()

Análise dos Resultados

Para responder à questão sobre a relação entre a temperatura de uma semana e a temperatura da semana anterior, foi calculada a correlação entre essas variáveis para cada cidade e visualizada a relação por meio de gráficos de dispersão.

Justificativa para as métricas escolhidas:
- Correlação de Pearson: Mede a força e a direção da relação linear entre a temperatura média de uma semana e a da semana anterior. - Gráfico de dispersão com linha de tendência: Permite visualizar a relação e identificar padrões ou desvios.

Resultados: - A correlação entre a temperatura média semanal e a da semana anterior é alta e positiva em ambas as cidades, indicando que semanas quentes tendem a ser seguidas por semanas também quentes, e o mesmo ocorre para semanas mais frias. - Os gráficos de dispersão mostram uma relação linear clara, com poucos desvios, reforçando a persistência do padrão térmico semanal.

Conclusão:
Existe uma forte relação entre a temperatura de uma semana e a da semana anterior tanto em Campina Grande quanto em João Pessoa. Isso reflete a persistência das condições climáticas semanais, ou seja, períodos quentes ou frios tendem a se manter por várias semanas consecutivas em ambas as cidades.

Q5: Qual a relação entre temperatura e chuvas nas semanas em que choveu (descreva para as duas cidades)?

Análise da Relação entre Temperatura e Chuvas nas Semanas Chuvosas

# Filtrar apenas semanas com chuva > 0
semanas_chuva <- dados %>% filter(chuva > 0)

# Calcular correlação entre temperatura média e chuva por cidade
cor_temp_chuva <- semanas_chuva %>%
  group_by(cidade) %>%
  summarise(correlacao = cor(tmedia, chuva))

knitr::kable(cor_temp_chuva, caption = "Correlação entre temperatura média semanal e volume de chuva nas semanas chuvosas")
Correlação entre temperatura média semanal e volume de chuva nas semanas chuvosas
cidade correlacao
Campina Grande -0.3354837
João Pessoa -0.4244459 
# Gráfico de dispersão com escala logarítmica no eixo de chuva
library(ggplot2)
ggplot(semanas_chuva, aes(x = chuva, y = tmedia, color = cidade)) +
  geom_point(alpha = 0.5) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  facet_wrap(~cidade) +
  scale_x_log10() +
  labs(
    title = "Relação entre Temperatura Média e Volume de Chuva (escala log) nas Semanas Chuvosas",
    x = "Chuva semanal (mm, escala log)",
    y = "Temperatura Média (°C)",
    color = "Cidade"
  ) +
  theme_minimal()

Análise dos Resultados

Para responder à questão sobre a relação entre temperatura e chuvas nas semanas em que choveu, foi calculada a correlação entre essas variáveis para cada cidade e visualizada a relação por meio de gráficos de dispersão.

Justificativa para as métricas escolhidas:
- Correlação de Pearson: Mede a força e a direção da relação linear entre temperatura média e volume de chuva nas semanas chuvosas. - Gráfico de dispersão com linha de tendência: Permite visualizar a relação e identificar padrões ou desvios. - Escala logarítmica no eixo de chuva: Foi utilizada a transformação logarítmica no eixo de chuva para melhorar a visualização, pois a distribuição do volume de chuvas é bastante assimétrica, com muitos valores baixos e poucos valores muito altos. O uso do log permite observar melhor a relação entre temperatura e chuva, especialmente para semanas com volumes extremos de precipitação.

Resultados: - A correlação entre temperatura média e volume de chuva nas semanas chuvosas tende a ser negativa em ambas as cidades, indicando que, em geral, semanas com maior volume de chuva apresentam temperaturas médias mais baixas. - Os gráficos de dispersão (com escala logarítmica no eixo de chuva) mostram uma tendência de queda na temperatura média conforme o volume de chuva aumenta, especialmente em João Pessoa, onde a relação negativa é mais evidente.

Conclusão:
Existe uma relação inversa entre temperatura média e volume de chuva nas semanas chuvosas em Campina Grande e João Pessoa. Ou seja, semanas mais chuvosas tendem a ser mais amenas, principalmente em João Pessoa, onde o efeito é mais pronunciado. O uso da escala logarítmica no gráfico permitiu visualizar melhor essa relação, tornando mais clara a tendência mesmo em semanas com volumes extremos de chuva.