Leitura dos dados

climas = read_csv(here::here("data/clima_cg_jp-semanal.csv"), 
                  col_types = "cTdddddd")

# Calcular temperatura da semana anterior
climas = climas %>%
  rename(temp_media = tmedia) %>%
  mutate(temp_anterior = lag(temp_media, n = 1))

glimpse(climas)
## Rows: 2,748
## Columns: 9
## $ cidade        <chr> "Campina Grande", "Campina Grande", "Campina Grande", "C…
## $ semana        <dttm> 1992-12-27, 1993-01-03, 1993-01-10, 1993-01-31, 1993-02…
## $ temp_media    <dbl> 26.13333, 26.11905, 25.76667, 25.74000, 26.31429, 26.285…
## $ tmax          <dbl> 30.4, 32.4, 32.2, 32.0, 32.7, 32.7, 32.3, 32.3, 32.1, 31…
## $ tmin          <dbl> 20.7, 19.3, 19.7, 19.9, 19.6, 20.0, 20.4, 21.2, 19.0, 19…
## $ chuva         <dbl> 0.0, 0.0, 0.0, 0.4, 0.3, 0.0, 4.9, 0.0, 0.0, 6.1, 0.4, 1…
## $ mes           <dbl> 12, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 10, 11, 11, 11, 11, 12, 12, 12,…
## $ ano           <dbl> 1992, 1993, 1993, 1993, 1993, 1993, 1993, 1993, 1993, 19…
## $ temp_anterior <dbl> NA, 26.13333, 26.11905, 25.76667, 25.74000, 26.31429, 26…

Q1: Qual a cidade é mais quente? Isso muda se considerarmos apenas janeiro e fevereiro?

climas %>%
  group_by(cidade) %>%
  summarise(temp_media_geral = mean(temp_media, na.rm = TRUE))
# Media ddurante o verão
climas %>%
  filter(mes %in% c(1, 2)) %>%
  group_by(cidade) %>%
  summarise(temp_media_verao = mean(temp_media, na.rm = TRUE))
dados <- tibble(
  cidade = rep(c("Campina Grande", "João Pessoa"), 2),
  temperatura = c(24.69, 27.65, 25.86, 28.65),
  periodo = rep(c("Média Geral", "Janeiro-Fevereiro"), each = 2)
)


ggplot(dados, aes(x = cidade, y = temperatura, fill = periodo)) +
  geom_col(position = "dodge") +
  labs(
    title = "Temperatura Média por Cidade e Período",
    x = "Cidade",
    y = "Temperatura (°C)",
    fill = "Período"
  )

conclusão: a cidade mais quente é claramente Joao Pessoa, com a temperatira media de 27 graus celsius, Mesmo no verão, João Pessoa ainda é mais quente, com uma média de 28 graus celsius, maior do que a de Campina Grande que é de 25 graus celsius.

Q2: Quais os meses mais quentes e mais frios? E como é o clima nas festas juninas?

climas %>%
  group_by(mes) %>%
  summarise(temp_media_mes = mean(temp_media, na.rm = TRUE)) %>%
  ggplot(aes(x = mes, y = temp_media_mes)) +
  geom_line() +
  labs(title = "Temperatura média por mês", x = "Mês", y = "Temperatura (°C)")

climas %>%
  filter(mes == 6, ano >= 2010) %>%
  group_by(cidade, ano) %>%
  summarise(temp_junho = mean(temp_media, na.rm = TRUE)) %>%
  ggplot(aes(x = ano, y = temp_junho, color = cidade)) +
  geom_line() +
  labs(title = "Temperatura em Junho (Festas Juninas)", x = "Ano", y = "Temperatura (°C)")

Conclusão: É visível que os meses mais quentes são Janeiro e Fevereiro, e os meses mais frios ficam entre junho, julho e agosto, ou seja, as festas juninas acontecem durante a época de clima mais frio., o clima então começa a esquentar novamente quando o verão se aproxima, chegando a uma temperatura média mais alta no final e no início do ano.

Q3: Quanto chove por semana em JP e CG?

climas %>%
  group_by(cidade) %>%
  summarise(
    media_chuva = mean(chuva, na.rm = TRUE),
    mediana_chuva = median(chuva, na.rm = TRUE)
  )
climas %>%
  filter(chuva > 0) %>%  
  ggplot(aes(x = chuva)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 30, fill = "skyblue", alpha = 0.5) +
  geom_density(color = "steelblue", linewidth = 1.2) +
  scale_x_log10() +
  facet_wrap(~cidade) +
  labs(
    title = "Distribuição da chuva semanal por cidade",
    x = "Chuva semanal (mm, escala log)",
    y = "Densidade"
  )

climas %>%
  ggplot(aes(x = chuva, fill = cidade)) +
  geom_histogram(position = "identity", alpha = 0.5, bins = 30) +
  scale_x_log10() +
  labs(title = "Distribuição da chuva semanal (escala log)", 
       x = "Chuva (mm)", y = "Frequência")

Conclusão: Apesar de possuir uma média de temperatura mais alta, João Pessoa, possui tanto média quanto mediana de chuvas mais altas do que Campina Grande. Então João Pessoa possui mais chuvas do que Campina grande em mm por semana.

Q4: Qual a relação entre a temperatura de uma semana e a da semana anterior?

climas %>%
  ggplot(aes(x = temp_anterior, y = temp_media, color = cidade)) +
  geom_point(alpha = 0.5) +
  geom_smooth(method = "lm") +
  labs(title = "Temperatura vs. Temperatura da Semana Anterior",
       x = "Temperatura anterior (°C)", y = "Temperatura atual (°C)")

Conclusão: É notável que, a temperatura de uma semana está fortemente relacionada a temperatura da semana anterior, com João Pessoa sendo consistentemente mais quente que Campina Grande. A relação é previsível e não mostra grandes variações abruptas entre semanas consecutivas.

Q5: Qual a relação entre temperatura e chuva nas semanas em que choveu?

climas %>%
  filter(chuva > 0) %>%
  ggplot(aes(x = chuva, y = temp_media, color = cidade)) +
  geom_point(alpha = 0.4) +
  geom_smooth(method = "lm") +
  scale_x_log10() +
  labs(title = "Temperatura vs. Chuva (se choveu)", 
       x = "Chuva (mm )", y = "Temperatura (°C)")

Conclusão: É notável que a temperatura cai nas semanas em que choveu, é possível observar uma correlação , entre a temperatura e a chuvam quanto mais chove, mais a temperatura cai.