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-Foi usada uma linha de tendência suavizada (LOESS - //Locally Estimated Scatterplot Smoothing//) como técnica de regressão não linear, ajustando a curva aos dados de forma a identificar uma tendência no gráfico.
+====== Dados Climáticos de Piracicaba ======
+Autor: [[opensci:2025:manoel:|Manoel M. C. Meira]]
+Este exercício usa como base de dados uma única tabela com dados meteorológicos diários coletados desde o ano de 1902 pelo Departamento de Engenharia de Biossistemas, da Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" - Universidade de São Paulo ([[https://www.esalq.usp.br/departamentos/leb/base.html|LEB/ESALQ/USP]]).
+À série de dados original foram acrescidos os campos **Estiagem** (variável que categoriza o dia por grupo de "dias seguidos de seca"), **Semestre** (categoriza o semestre, 1 ou 2), **ElNino** (categoriza por intensidade do fenômeno El Niño), e **Estacao** (indica a estação climática: Verão 22/12-20/3, Outono 21/3-20/6, Inverno 21/6-22/9, e Primavera 23/9-21/12). Versões atualizadas da tabela no formato csv e xlsx estão disponíveis no [[https://github.com/FlorestaR/dados/tree/main/X_PIRACLIM|GitHub]].
+Nesse sentido, algumas abordagens para tratamento dos dados e extração de informações foram realizadas. Para as duas próximas análises a serem apresentadas, utilizei a linguagem R, conforme código disponível no [[https://posit.cloud/content/10042613|Posit]]. Inicialmente, buscou-se conhecer a Temperatura Média Anual ao longo do tempo. Este dado, entretanto, só começou a ser registrado a partir de 1917. Os dados foram então agrupados por ano e a média do grupo foi registrada graficamente. Além disso, foi usada uma linha de tendência suavizada (LOESS - //Locally Estimated Scatterplot Smoothing//) como técnica de regressão não linear, ajustando a curva aos dados de forma a identificar uma tendência nos valores do gráfico, conforme Figura 1. Verifica-se uma tendência crescente (> 1 ºC) na temperatura média registrada na cidade até 2025. Esse aumento foi considerado significativo (p < 0,05) ao longo dos anos. Destaca-se a necessidade de mais análises com um conjunto mais variado de informações para verificar os principais fatores que contribuem para esse aumento observado.
+{{:opensci:2025:manoel:temp_media_anual.png?500|}}
+Figura 1. Temperatura média anual (ºC) para a cidade de Piracicaba/SP.
+Em seguida, foram verificadas as temperaturas médias por estação conforme Figura 2. Os dados anuais de temperatura média foram então agrupados e plotados em boxplot. Verifica-se que a maior amplitude térmica ocorre na estação de inverno, enquanto em média, a amplitude térmica anual não ultrapassa 10 ºC.
+{{:opensci:2025:manoel:temp_media_estacao.png?500|}}
+Figura 2. Temperatura média anual (ºC) por estação do ano para a cidade de Piracicaba/SP.
+Outras análises foram performadas por meio da linguagem Python, através do [[https://colab.research.google.com/drive/1sh-gM1s9n897WSvPAT-bNbfRSLN4DUgO?usp=sharing|Google Colab]]. Dessa forma, verificou-se a precipitação acumulada por ano a partir da base de dados, conforme Figura 3.
+{{:opensci:2025:manoel:precipitacao_acumulada_ano.png?600|}}
+Figura 3. Precipitação acumulada por ano.
+Os dados foram então classificados entre os mais secos, médios e chuvosos, conforme Figura 4. Os anos do 1º tercil foram classificados como Secos, os do 2º tercil como Médios e os do 3º tercil como Chuvosos. Assim, é possível observar períodos mais chuvosos e secos, como a maior concentração de anos chuvosos na década de 90. Essas observações estão fortemente correlacionadas com o fenômeno El Niño, que influenciou os padrões de chuva entre 1990 e 1995, sendo o evento mais longo na série histórica registrada. Verifica-se que o ano mais úmido (1983) também esteve sob influência do fenômeno.
+{{:opensci:2025:manoel:classificacao_precipitacao_acumulada_ano.png?600|}}
+Figura 4. Classificação dos anos em função da precipitação. Os anos estão organizados em chuvosos, secos e médios.
+Já em relação ao vento médio (km/h), a medição começou a ser feita a partir do ano de 1964. Os dados foram agrupados por mês e os valores médios estão presentes na Figura 5 abaixo, em que percebe-se que o período de inverno é o que possui menores velocidades para vento máximo médio. Por outro lado, sazonalmente o período que possui os ventos mais intensos é o verão.
+{{:opensci:2025:manoel:vento_mes.png?600|}}
+Figura 5. Vento médio (km/h) por mês para a cidade de Piracicaba entre 1964 e 2025.