Lab 2.1: Exercício com R e análise descritiva

Os dados originais vêm do Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) que tem como objetivo apoiar as atividades de ensino e pesquisa e outras aplicações em meteorologia, hidrologia, recursos hídricos, saúde pública, meio ambiente, etc. Cada observação representa 1 semana.

clima <- read_csv(here::here("data/clima_cg_jp-semanal.csv"))

## Parsed with column specification:
## cols(
##   cidade = col_character(),
##   semana = col_datetime(format = ""),
##   tmedia = col_double(),
##   tmax = col_double(),
##   tmin = col_double(),
##   chuva = col_double(),
##   mes = col_double(),
##   ano = col_double()
## )

Temperatura

Onde é mais quente?

p <- clima %>% ggplot(aes( cidade, tmedia, label = "")) +
             scale_colour_brewer(palette="Set1") +
             hrbrthemes::theme_ipsum_rc() +
             theme(legend.position = "top") +
             geom_quasirandom(width = 0.5, color = "#ccb3ff") +
             geom_point(size = 5, 
                        stat = 'summary', 
                        fun.y = function(x) mean(x, na.rm = TRUE), 
                        color = "#330033") +    
             labs(
              x = NULL, y = "Temperatura média (°C)", fill = NULL,
              title = "Temperaturas médias de 
Campina Grande e João Pessoa"
             )
p

Quando consideramos a temperatura média de cada semana podemos perceber que João Pessia é mais quente que Campina Grande, tanto pela distribuição das observações, quanto o ponto que representa a média.

As temperaturas máximas semanais (o pico do calor) são tão diferentes quanto as médias? Mais?

p <- clima %>% ggplot(aes( cidade, tmax, label = "")) +
             scale_colour_brewer(palette="Set1") +
             hrbrthemes::theme_ipsum_rc() +
             theme(legend.position = "top") +
             geom_quasirandom(width = 0.5, color = "#ccb3ff") +
             geom_point(size = 5, 
                        stat = 'summary', 
                        fun.y = function(x) mean(x, na.rm = TRUE), 
                        color = "#330033") +    
             labs(
              x = NULL, y = "Temperaturas médias (°C)", fill = NULL,
              title = "Temperatura máximas de 
Campina Grande e João Pessoa"
             )
p

Já quando consideramos os picos de calor, vemos que o ponto que representa a média das observações estão bem próximos, portanto não são tanto diferentes.

Quais os meses mais quentes e mais frios?

p <- clima %>% ggplot() + geom_boxplot(aes(x=month.abb[mes], y=tmedia),
                                      color="#3b00b3",
                                      fill="#ccb3ff",
                                      alpha=0.8,
                                      notch=TRUE,
                                      notchwidth = 0.8) + 
                          scale_x_discrete(limits = month.abb) +
                          facet_wrap(~cidade) +
                          hrbrthemes::theme_ipsum_rc() +    
                          labs(
                            x = NULL, y = "Temperaturas médias (°C)", fill = NULL,
                            title = "Distribuição das temperaturas médias"
                          )
p

Para Campina Grande, pela visualização, podemos considerar como meses mais quentes o período entre Dezembro-Fevereiro, já os meses mais frios são aqueles no período entre Junho-Agosto, com pico em Julho. Para João Pessoa, os meses mais quentes estão no período Dezembro-Março com pico em Março, e os meses mais frios semelhate ao que encontramos em Campina Grande, entre Junho-Agosto, com pico em Julho.

Qual foi o São João mais frio de CG que está nos nossos dados?

Observação: Entendemos por São João o mês de Junho.

p <- clima %>% 
    filter(mes == 6, cidade == "Campina Grande") %>% 
    ggplot() + geom_boxplot(aes(x=as.character(ano), y=tmedia),
                                      color="#3b00b3",
                                      fill="#ccb3ff",
                                      alpha=0.8) + 
                          hrbrthemes::theme_ipsum_rc() +    
                          labs(
                            x = NULL, y = "Temperaturas médias (°C)", fill = NULL,
                            title = "Distribuição das temperaturas médias"
                          ) +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
p

Se considerarmos a mediana das temperaturas médias, vemos que o São João mais frio aconteceu no ano de 2004, embora a temperatura mais baixa registrada seja do ano de 2008.

Chuva

Quanto chove por semana em JP e CG?

p <- clima %>% ggplot(aes(x=chuva, fill=cidade)) +
    geom_density(alpha=0.4) +
    hrbrthemes::theme_ipsum_rc(grid = "X") +  
    facet_grid(~cidade) +
    theme(legend.position = "none") +
    labs(
        x = "Volume de chuvas (mm)", y = "Densidade de observações", fill = NULL,
        title = "Chuvas por semana"
    )

p

Podemos observar que na grande maioria das semanas chove entre 0mm e 100mm tanto para Campina Grande, quanto para João Pessoa. Podemos destacar ainda que João Pessoa apresenta um considerável número de semanas entre 100mm e 200mm de volume de chuvas.

Como é a distribuição do volume de chuvas por semana em JP e CG? A chuva varia mais ou menos que a temperatura? O formato da distribuição é igual?

Para responder essa pergunta, devemos visualizar as distribuições de chuvas e temperatura:

p <- clima %>% ggplot(aes(cidade,
                        chuva, 
                        fill = cidade)) +
             scale_fill_brewer(palette="Set1") +
             hrbrthemes::theme_ipsum_rc(grid="X") +
             geom_violin(alpha = 0.5) +
             geom_boxplot(width=0.1, fill="grey", color="white", alpha= 0.3)+
             theme(legend.position = "none") +
             labs(
              x = "", y = "Volume de chuvas (mm)", fill = NULL,
              title = "Chuvas por semana",
              subtitle = "Volume de chuvas por quantidade de semanas",
              caption = ""
             )
            
p

p <- clima %>% ggplot(aes(cidade,
                        tmedia, 
                        fill = cidade)) +
             scale_fill_brewer(palette="Set1") +
             hrbrthemes::theme_ipsum_rc(grid="X") +
             geom_violin(alpha = 0.5) +
             geom_boxplot(width=0.1, fill="grey", color="white", alpha= 0.3)+
             theme(legend.position = "none") +
             labs(
              x = "", y = "Temperaturas médias (°C)", fill = NULL,
              title = "Temperatura média por semana",
              caption = ""
             )
            
p

As temperaturas parecem variar bem mais que o volume de chuva.

No geral, onde chove mais?

p  <- clima %>% group_by(cidade) %>% 
    summarise(`Volume de chuvas (mm)` = mean(chuva))  %>% 
    ggplot(aes(cidade, `Volume de chuvas (mm)`, fill = cidade, alpha = 0.5)) + geom_col() +
    scale_fill_brewer(palette="Set1") +
    hrbrthemes::theme_ipsum_rc(grid="Y") +
    theme(legend.position = "none") +
    labs(subtitle = "Média histórica do volume de chuvas", x = NULL)
p

Considerando a média histórica, João Pessoa apresenta um maior volume de chuvas (mais que o dobro de Campina Grande).

A distribuição é diferente em meses específicos?

p <- clima %>% ggplot(aes(month.abb[mes],
                        chuva, 
                        fill = cidade)) +
             scale_x_discrete(limits = month.abb) +
             scale_fill_brewer(palette="Set1") +
             hrbrthemes::theme_ipsum_rc(grid="X") +
             geom_violin(alpha = 0.5, ) +
             facet_grid(rows = vars(cidade)) +
             theme(legend.position = "none") +
             labs(
              x = "", y = "Volume de chuvas", fill = NULL,
              title = "Chuvas por mês",
              caption = ""
             )
            
p

Sim, para Campina Grande, o mês mais disperso é o mês de Maio e o menos disperso é o mês de Outubro. Já para João Pessoa, o mais disperso é o mês de Junho, enquanto o menos disperso é o mês de Novembro.