- **ESTA PÁGINA NÃO SERA MAIS ATUALIZADA! EM CONSTRUÇÃO NO REPOSITÓRIO AlexandreCandidoXavier/BR-DWGD**
- CÓDIGOS PARA A NOVA GRADE QUE SERÁ DISPONIBILIZADA.

ExemplosPython

Este repositório trata de vários exemplos de scripts para manuseio dos dados gradeado gerados por Xavier et al. (2016):

Xavier, A. C., King, C. W. and Scanlon, B. R. Daily gridded meteorological variables in Brazil (1980-2013), International Journal of Climatology, pg 2644–2659, May 2016. DOI: 10.1002/joc.4518 (http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/joc.4518/full)

e do trabalho apresentado no SBSR2017:

Xavier, A. C., King, C. W. and Scanlon, B. R. An update of Xavier, King and Scanlon (2016) daily precipitation gridded data set for the Brazil. In Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto -SBSR. Santos-SP.2017. (http://marte2.sid.inpe.br/rep/sid.inpe.br/marte2/2017/10.23.17.08.52)

Onde encontrar os dados gradeados

Para download dos arquivos, acessar aqui

Arquivos necessários

A lista completa dos arquivos NetCDF para rodar os scripts, são apresentados no arquivo arquivos_NetCDF.txt.

Para exportar todos os dados em CSV

Exportando todos as variáveis diárias de uma ou mais localidades para o formato "cvs". Cada arquivo "csv" corresponde aos dados da célula mais próxima à posição requerida (coordenada, latitude e longitude). Aqui é apresentado exemplo do arquivo exportado, para um pequeno período.

expor_dados_csv2.py

Os resultados gráficos dos scripts

exemplo1.py Plotando dados e controles

exemplo2.py Plotando dados diários e média mensal para uma posição

exemplo3.py Plotando média mensal de RH para o Brasil

exemplo4.py Plotando média mensal de ETo para algumas cidades

exemplo5.py Plotando normais de Tmax para algumas cidades/instituições

exemplo6.py Plotando controles ao longo do tempo para duas localidade

exemplo7.py Calculo da diferenca sazonal entre a precipitacao e a ETo para o Brasil

abrindo_relevo.py Abrindo relevo para a região do Brasil do modelo gmted2010, reamostrado para 0,1 grau

Infromações sobre os dados originais aqui

AlexandreCandidoXavier/ExemplosPython