[obs.: Questão 1, 2 e 4 respondidas em sequência. A questão 3 é respondida ao fim da análise apenas como extra.]

# bibliotecas necessárias
library(rlang)
library(here)
library(magrittr)
library(readr)
library(ggplot2)
library(dplyr)
theme_set(theme_bw())

A partir de um conjunto de dados do BDMEP (https://tempo.inmet.gov.br/) filtrados e disponibilizados na disciplina FPCC2, foi possível fazer uma análise exploratória de alguns fatores que influenciam a sensação térmica em João Pessoa, Campina Grande e Patos - PB. Essas cidades, estão entre as quatro cidades mais populosas do estado, além de estarem em partes diferentes da Paraíba; João Pessoa fica no litoral, Campina Grande fica na Zona da Mata e Patos, no sertão.

Será possível visualizar a temperatura, ventos e umidade, em geral no ano de 2019. Faremos uma análise mais detalhada em meses de festas e férias como Janeiro, Fevereiro e Junho (Festas de São João em Patos e Campina Grande).

Perguntas como qual a cidade mais quente poderam começar a ter uma boa reposta. Ou mesmo qual o clima mais amêno no São João.

Amostra do conjunto de dados

Uma pequena parte dos dados é mostrada na tabela abaixo. Os dados contam com 52 linhas nessa tabela para cada cidade aqui tratada.

clima_tudo = read_csv(
    here("data/tempo-jp-cg-pt.csv"),
    col_types = cols(
        .default = col_double(),
        cidade = col_character(),
        semana = col_date(format = ""),
        ano = col_integer(),
        mes = col_integer()
    )
)

clima = clima_tudo %>% 
    filter(ano == 2019)


clima %>% 
  head() %>% 
  knitr::kable()
cidade semana temp_max temp_media temp_min vento_medio vento_max umidade chuva ano mes
Campina Grande 2019-01-06 32.1 25.63333 19.6 3.571429 4.6 74.85714 3.8 2019 1
Campina Grande 2019-01-13 33.5 27.12857 20.0 3.285714 4.5 69.00000 0.0 2019 1
Campina Grande 2019-01-20 33.3 26.67143 19.6 4.014286 6.5 72.47619 0.0 2019 1
Campina Grande 2019-01-27 32.4 26.39524 19.6 3.528571 5.0 74.95238 7.4 2019 1
Campina Grande 2019-02-03 32.2 25.31429 19.5 2.947619 4.8 83.00000 20.1 2019 2
Campina Grande 2019-02-10 31.1 25.60000 20.1 3.171429 5.0 84.14286 34.2 2019 2

Qual a cidade mais quente?

Distriubuições dos dado de temperatura média por semana

A temperatura, em geral, é o primeiro fator quando se pensa em sensação térmica. A seguir os gráficos mostram em sequência a faixa de temperaturas médias alcançadas e como essas temperaturas se distribuem, no ano de 2019, em cada cidade.

clima %>% 
    ggplot(mapping = aes(y = cidade, x  = temp_media)) + 
    geom_jitter(height = .2, color = "red", alpha = .5) +
    labs(
         y = "", 
         x = "Temperatura Média"
    )

A partir do gráfico acima, nota-se maiores temperaturas médias em Patos, com temperaturas acima de 30 graus o que não se verifica nas demais cidades. Menores temperaturas, em Campina Grande, atingindo temperaturas menores de 25 graus. João Pessoa é a cidade com menos variação de temperatura. O gráfico abaixo mostra que Campina Grande apresenta essas menores temperaturas durante todo ano. Enquanto João Pesso e Patos apresentam valores similares durante o primeiro semestre. Patos fica com maiores temperturas durante o segundo semestre.

clima %>% 
    ggplot(aes(x = semana, y = temp_media, color = cidade)) + 
    geom_point() +
    labs(
         y = "Temperatura mínima", 
         x = "Semanas de 2019"
    )

Distribuição dos dados sobre o velocidade do vento

Nesse primeiro gráfico a seguir, é plotado as médias da velocidade do vento ao longo de cada semana de 2019 por cidade. Percebe-se que os maiores valores de velocidade de vento ocorrem em Campina Grande e Patos, atigem velocidades média de mais de 4 m/s e, em geral, menores que 5 m/s. João Pessoa apresenta as menores velocidades - no geral, abaixo de 2.5 m/s e a menor faixa de valor. Patos apresenta uma faixa de valores maiores e mais distribuído. É possível concluir que João Pessoa venta pouco em relação a outras cidades.

clima %>% 
    ggplot(mapping = aes(y = cidade, x = vento_medio)) + 
    geom_jitter(height = .2, alpha = .2, color="blue") + 
    labs(
         y = "", 
         x = "Média da velocidade do vento ao longo da semana, em m/s"
    )

Nesse segundo gráfico, pode-se observar que Campina Grande apresenta maiores velocidades do vento durante o ano. E João Pessoa as menores médias durante todo o ano. Um ponto interessante é a assimetria do gráfico em relação ao meio do ano. Percebe-se que as velocidade, em Pato e Campina Grande, aumentam no segundo semestre.

clima %>% 
    ggplot(mapping = aes(y = vento_medio, x = semana, color = cidade)) + 
    # geom_point(alpha = 0.3) + 
    geom_jitter(height = .1, alpha = .6) + 
    labs(
         y = "Média da velocidade do vento nas semanas de 2019, em m/s", 
         x = "Semanas 2019"
    )

Análise das temperaturas e velocidades médias

No gráfico abaixo, tenta-se relacionar o vento e a temperatura para contribuir com a resolução da pergunta: qual cidade é mais quente ? Percebe-se que cidades consideradas mais frias seriam cidades mais ventiladas e com menores temperaturas. Ou seja, localizado a direita, na parte inferior do gráfico. Campina Grande, portanto, é a cidade menos quente dentre JP e Patos. Na diagonal oposta do gráfico, estariam as cidades mais quentes, ou seja, menos ventilação e maiores temperaturas. Percemos que João Pessoa e Patos ocupam esse local.

clima %>% 
    ggplot(mapping = aes(y = temp_media, x = vento_medio, color = cidade)) + 
    # geom_point(alpha = 0.3) + 
    geom_jitter(height = .1, alpha = .6) + 
    labs(
         y = "Média das temperaturas médias diárias nas semanas, em Celsius", 
         x = "Média da velocidade do vento nas semanas, em m/s"
    )

Olhando em detalhes o mês de Janeiro e Fevereiro: férias e carnaval

A temperatura média pode mascarar as máximas temperaturas encontradas nessa época. No gráfico abaixo, é mostrado a temperatura média em Jeneiro e Fevereiro de 2019. Campina Grande como já comentado apresenta as menores temperaturas. E João Pesso e Patos as maiores.

clima %>% 
    filter(semana >= as.Date("2019-01-01") & semana < as.Date("2019-03-01")) %>% 
    ggplot(aes(x = semana, y = temp_media, color = cidade)) + 
    geom_point() +
    labs(
         y = "Média das temperaturas médias diárias nas semanas, em Celsius", 
         x = "Semana em 2019"
    )

Plotando, abaixo, as maiores temperaturas experenciadas nessas cidades, percebe-se um comportamento diferente: Patos apresenta temperaturas de cerca de 36 graus. Enquanto João Pessoa e Campina Grande tem comportamento similar. Ou seja, Patos faz mais calor do que as outra cidades por atingir temperaturas tão altas.

clima %>% 
    filter(semana >= as.Date("2019-01-01") & semana < as.Date("2019-03-01")) %>% 
    ggplot(aes(x = semana, y = temp_max, color = cidade)) + 
    geom_point() +
    labs(
         y = "Média das temperaturas médias diárias nas semanas, em Celsius", 
         x = "Média da velocidade do vento nas semanas, em m/s"
    )

E no São João o clima esquenta?

Em todas as cidades, a temperatura abaixa cerca de um grau em relação a Janeiro e Fevereiro. O clima não esquenta! As menores temperaturas no São João ficam em Campina Grande. Em Patos e João Pessoa, as temperaturas são maiores. Patos supera em temperaturas máximas João Pessoa. O clima no São João fica mais ameno, principalmente em Campina Grande.

clima %>% 
    filter(semana >= as.Date("2019-06-01") & semana < as.Date("2019-07-01")) %>% 
    ggplot(aes(x = semana, y = temp_media, color = cidade)) + 
    geom_point() +
    labs(
         y = "Temperaturas médias diárias nas semanas, em Celsius", 
         x = "Semana de 2019"
    )

clima %>% 
    filter(semana >= as.Date("2019-06-01") & semana < as.Date("2019-07-01")) %>% 
    ggplot(aes(x = semana, y = temp_max, color = cidade)) + 
    geom_point() +
    labs(
         y = "Temperaturas máximas", 
         x = "Semana de 2019"
    )

clima %>% 
    filter(semana >= as.Date("2019-06-01") & semana < as.Date("2019-07-01")) %>% 
    ggplot(aes(x = semana, y = temp_min, color = cidade)) + 
    geom_point() +
    labs(
         y = "Temperaturas mpnimas diárias nas semanas, em Celsius", 
         x = "Semana de 2019"
    )

E como é a a umidade nessas cidades?

A umidade tem grande relevãncia na sensação térmica. Altas umidades provocam um sensação mais quente para mesma temperatura.

Percebe-se em Patos a menor umidade, no entanto, a umidade não fica abaixo de 40%. Em João Pessoa e Campina Grande a umidade sempre está maior que 60%. Percebe-se que Campina Grande e João Pessoa apresentam comportamento similar da variação de umidade durante o ano. Podendo levar a conclusão que a Zona da Mata e o Litoral são mais semelhantes quanto a umidade quando comparado ao Sertão.

clima %>% 
    ggplot(aes(x = semana, y = umidade, color = cidade)) + 
    geom_point()

clima %>% 
    ggplot(aes(x = cidade, y = umidade, color = cidade)) +
    geom_jitter(height = .1, alpha = .6)

Umidade em Campina Grande

Os gráficos abaixo mostras os valores de umidade mais frenquentes durantes os anos de 2010 a 2020 em Campina Grande. Em geral os pico de umidade estão entre 70% a 85%.

clima_tudo %>% 
    filter(cidade == "Campina Grande", ano > 2009, ano < 2021) %>% 
    ggplot(aes(x = umidade)) + 
    facet_wrap(~ ano)+ 
    geom_density(fill = "coral", color = "black") 
## Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (stat_density).