Determinando o vento predominante (pt-br)

Objetivo

Observando a direção do vento predominante na cidade de Rancho Queimado, Santa Catarina, Brasil.

Utilizando os dados da estação meteorológica do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) da cidade de Rancho Queimado, Santa Catarina, Brasil. De 2016 até 2023-04.

Metodologia

O vento predominante é a direção que o vento sopra a maior parte do tempo. A direção do vento é medida em graus, no sentido horário a partir do norte. Por exemplo, um vento do norte sopra do norte para o sul.

Considerando a direção do vento em graus, a direção do vento predominante é a direção que tem a maior frequência no conjunto de dados.

Importando as bibliotecas

from windrose import WindroseAxes
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np
import pandas as pd

Funções auxiliares

def read_csv_file(file_name):
    """
    Read csv file and return a pandas dataframe

    file_name: csv file name
    """
    df = pd.read_csv(file_name, sep=';', decimal=',', parse_dates=[['Data', 'Hora (UTC)']])
    df = df.rename(columns={'Data_Hora (UTC)': 'Data_Hora'})
    df = df.set_index('Data_Hora')
    return df


def plot_windrose(df, field='PWGSA'):
    """
    Plot a wind rose

    df: pandas dataframe
    field: field to plot
    """
    ax = WindroseAxes.from_ax()
    ax.bar(df['Dir. Vento (m/s)'], df[field], normed=True, opening=0.8, edgecolor='white')
    ax.set_legend()

    # add a title
    plt.title('Wind Rose')

def plot_pwgsa(df, minimal_threshold=20):
    """
    Plot a wind rose

    df: pandas dataframe
    minimal_threshold: minimal threshold to plot
    """
    df_plot = df[df['PWGSA (km/h)'] >= minimal_threshold]
    plot_windrose(df_plot, 'PWGSA (km/h)')

Lendo os dados

A fonte de dados é uma estação meteorológica automática do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) localizada na cidade de Rancho Queimado, Brasil. (INMET - A870)

Source: https://mapas.inmet.gov.br/

file_names = ['2016_since_03_06.csv',
              '2017.csv',
              '2018.csv',
              '2019.csv',
              '2020.csv',
              '2021.csv',
              '2022.csv',
              '2023_uni_05_05.csv']

df = pd.concat([read_csv_file(file_name) for file_name in file_names], ignore_index=True)

Ventos predominantes em Rancho Queimado

O vento predominante é a direção que o vento sopra a maior parte do tempo. A direção do vento é medida em graus, no sentido horário a partir do norte. Por exemplo, um vento do norte sopra do norte para o sul.

df['Dir. Vento (m/s)'].value_counts().plot(kind='bar')

Criar uma nova coluna com a direção do vento predominante

df["Predominant Wind Direction (m/s)"] = df["Dir. Vento (m/s)"].apply(lambda x: int(x/10)*10 if not pd.isna(x) else x)
df['Predominant Wind Direction (m/s)'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')

Plotagem do vento predominante

A plotagem do vento predominante em um diagrama de rosa mostra a direção do vento predominante em ventos de alta velocidade por curtos períodos de tempo.

plot_windrose(df, 'Vel. Vento (m/s)')

plot_windrose(df, 'Raj. Vento (m/s)')

Rajadas de vento ajustadas

Criada uma nova coluna com a velocidade do vento predominante em km/h com resolução de 10 km/h. Mínimo de velocidade: 20 km/h

O mais perigoso são as rajadas de vento, pois podem causar danos a estruturas e vegetação. Rancho Queimado está em alta altitude, portanto as rajadas de vento são mais intensas.

É importante saber a velocidade do vento predominante para tomar as precauções necessárias.

df["PWGSA (km/h)"] = df["Raj. Vento (m/s)"].apply(lambda x: int(x*3.6/10)*10 if not pd.isna(x) else x)

Plotagem da velocidade do vento predominante em um diagrama de rosa limitado a acima de 30 km/h

plot_pwgsa(df, 30)

Plotagem da velocidade do vento predominante em um diagrama de rosa limitado a acima de 60 km/h

plot_pwgsa(df, 60)

Conclusão

O vento predominante em Rancho Queimado é a direção Sul/Sudeste, e a direção Norte/Nordeste é a segunda direção predominante.

Code and Data

https://github.com/ranchoqueimado/weather_data