rmhirota / engolindofumaca_paper

Engolindo Fuamaca

Repo para organização dos dados para artigo.

1. Crie o ambiente de trabalho
2. Configurando acesso
   1. Crie usuário para acessar ao Atmospheric Data Store (ADS).
   2. Identifique sua chave.
   3. Instale o cdsapi
3. Baixe os dados
4. Organize os dados baixados

Acesso aos dados publicos

Criando ambiente de trabalho

#mkdir EngolindoFumaca
#cd EngolindoFumaca
#git init
#touch README.md
git clone [email protected]:FelipeSBarros/EngolindoFumaca_paper.git
cd EngolindoFumaca_paper
python -m venv .venv

configurando acesso

1. Criar o arquivo .cdsapirc e adicionar os dados de acesso a ele:
2. Mais infos aqui

touch ~/.cdsapirc
# colocar infos de chave no arquivo

instalando o cdsapi

pip install --upgrade pip
pip install cdsapi 
pip install python-dateutil

Usando cdsapi

Exemplo de requisição usando o cdsapi:

import cdsapi

c = cdsapi.Client()

c.retrieve(
    'cams-global-atmospheric-composition-forecasts',
    {
        'type': 'forecast',
        'format': 'netcdf_zip',
        'variable': 'particulate_matter_2.5um',
        'date': '2023-05-01/2023-05-02',
        'time': [
            '00:00', '12:00',
        ],
        'leadtime_hour': [
            '0', '12', '6',
        ],
    },
    'download.netcdf_zip')

Script python usado

Organizando os dados

• unzip; Script de organização dos dados

Conversão em objeto R

• Consolidação dos netCDF em um rds mensal;
• Consolidação dos netCDF em um rds mensal com valor médio diário de pm<2.5;
• Extração dos valores de pm>2.5 médios diários por município;

Processo desenvolvido em R