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Dataset storms do pacote dplyr apresenta os dados de 198 tempestades tropicais em 10.010 observações e 13 variáveis.
data('storms')
head(storms)
## # A tibble: 6 x 13
## name year month day hour lat long status category wind pressure
## <chr> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <ord> <int> <int>
## 1 Amy 1975 6 27 0 27.5 -79 tropical de~ -1 25 1013
## 2 Amy 1975 6 27 6 28.5 -79 tropical de~ -1 25 1013
## 3 Amy 1975 6 27 12 29.5 -79 tropical de~ -1 25 1013
## 4 Amy 1975 6 27 18 30.5 -79 tropical de~ -1 25 1013
## 5 Amy 1975 6 28 0 31.5 -78.8 tropical de~ -1 25 1012
## 6 Amy 1975 6 28 6 32.4 -78.7 tropical de~ -1 25 1012
## # ... with 2 more variables: ts_diameter <dbl>, hu_diameter <dbl>
storms.year.dias = storms %>%
group_by(name, year) %>%
summarise(dias_tempestades = length(unique(day)))
storms.year.dias %>%
ggplot(aes(x = as.character(year))) +
geom_bar(fill = 'DarkCyan') +
labs(title = 'Tempestades por Ano', y = 'Número de Tempestades', x = 'Ano') +
scale_x_discrete(breaks = as.character(seq(1975, 2015, 2)))
Ao visualizar o número de tempestades por ano através do gráfico de barras, pôde-se observar que os anos de 1995 e 2005 tiveram maior ocorrência de tempestades (21 no total) com destaque para a década de 2000 a 2010 que obteve maior incidência de tempestades em relação as demais décadas.
storms.year.dias %>%
group_by(year) %>%
summarise(dias_tempestades = sum(dias_tempestades)) %>%
ggplot(aes(x = year, y = dias_tempestades)) +
geom_line(size = 1.5, color = 'DarkCyan') +
labs(title = 'Duração das Tempestades por ano', y = 'Duração em dias', x = 'Ano')
Visualizando a duração em dias das tempestades por ano, percebe-se que, isoladamente, o ano de 1995 teve mais dias de tempestade e maior número delas (gráfico anterior) do que os demais. Através do gráfico anterior verificou-se que o ano de 2005 teve a mesma quantidade de tempestades de 1995 mas, pelo gráfico de linhas abaixo, elas tiveram menos tempo de duração em dias.
storms %>%
group_by(month) %>%
summarise(tempestades = length(unique(name))) %>%
ggplot(aes(x = month, y = tempestades)) +
geom_col(fill = 'DarkCyan') +
labs(title = 'Tempestades por mês entre os anos de 1975 e 2015', y = 'Número de Tempestades', x = 'Mês') +
xlim(as.character(c(1:12)))
Ao visualizar o número de tempestades por mês, percebeu-se que o mês de setembro foi aquele que sofreu com a maior ocorrência de tempestades, seguido dos mêses de outubro e agosto. As tempestades estão majoritariamente concentradas nestes três meses e no segundo semestre do ano.
ggplot(storms, aes(x = wind, y = pressure)) +
geom_point(color = 'DarkCyan') +
geom_smooth(method = 'lm') +
labs(title = 'Pressão do ar no centro da tempestade por Velocidade Máxima do vento', y = 'Pressão (em millibars)', x = 'Vento (em knots)')
Visualizando a pressão do ar no centro da tempestade (pressure) e a velocidade máxima dos ventos (wind), verificou-se que estas duas variáveis são inversamente relacionadas: à medida que a pressão diminui, a velocidade dos ventos aumenta.
ggplot(storms, aes(x = long, y = pressure)) +
geom_point(aes(color = status)) +
facet_grid(status ~ .) +
labs(title = 'Pressão do ar no centro da tempestade por longitude', x = 'Longitude', y = 'Pressão (em millibars)')
Pelo diagrama de dispersão da pressão do ar no centro da tempestade (pressure) pela longitude das mesmas (long), pôde-se visualizar que as tempestades, independende da sua categoria (status), se localizam aproximadamente no mesmo espaço horizontal (longitude). Contudo, é possivel perceber que a tempestade do tipo tropical depression apresenta maior distribuição horizontal do que as demais. No entanto, o oposto ocorre com a pressão do ar, na qual as tempestades tropical storm e especialmente a hurricane têm uma maior variação de pressão em seus centros.