Fevereiro 2016 - R-br

Re: [R-br] Digest R-br, volume 62, assunto 29
by Mateus Dias Nunes 24 Fev '16

24 Fev '16

Olá Mauro Sznelwar, obrigado pelas sujestões. No assunto 27 eu respondi que obtive êxito com as Sujestões propostas pelo Thiago Santos. Mas mesmo assim muito obrigado. abs, ____________________________________________________________________________ MATEUS DIAS NUNES MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL TELEFONE: +55 (53) 81125154 ____________________________________________________________________________ Em 24 de fevereiro de 2016 12:00, <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: > Enviar submissões para a lista de discussão R-br para > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou > corpo da mensagem para > r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo > endereço > r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será > mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." > > > Tópicos de Hoje: > > 1. RES: Cores em mapas (Mauro Sznelwar) > 2. Artigo que não tem no periodicos capes > (Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil) > 3. Re: Artigo que não tem no periodicos capes (Marcelo Laia) > > > ---------------------------------------------------------------------- > > Message: 1 > Date: Wed, 24 Feb 2016 05:45:58 -0300 > From: "Mauro Sznelwar" <sznelwar(a)uol.com.br> > To: <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br>, "'Thiago V. dos Santos'" > <thi_veloso(a)yahoo.com.br> > Subject: [R-br] RES: Cores em mapas > Message-ID: <004f01d16edf$c8d41680$5a7c4380$(a)com.br> > Content-Type: text/plain; charset="UTF-8" > > Teria o arquivo teste.nc para rodar? > > > > filled.contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ]) > map( xlim=c(-100,-10), ylim=c(-60,10), add=T) > > > Ou então eu deixo aqui algumas sugestões usando o levelplot (vai precisar > baixar o shapefile da AS em anexo): > > ---------------------- > library(raster) > library(rasterVis) > > # Abre Arquivo > r <- brick("~/Downloads/teste.nc") > > # Tira média dos dois mapas > r1 <- calc(r, fun=mean) > > # Uma das vantagens de usar raster/rasterVis: depois de duas linhas de > código, já estamos plotando os dados > levelplot(r1, margin=F, contour=T) > > # Descompacta e abre contorno da América do Sul para adicionar ao plot > #(precisa baixar arquivo em anexo ou do link > http://thematicmapping.org/downloads/TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.zip) > > unzip("~/Downloads/TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.zip") > mapaSHP <- shapefile('TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.shp') > > # Plota com contorno da America do Sul > levelplot(r1, margin=F, contour=T, main="Campo médio de Ozônio Novembros") > + layer(sp.lines(mapaSHP, lwd=0.7, col='black')) > > # Quer mudar a cor? Basta mudar as configurações de 'par.settings' > levelplot(r1, margin=F, contour=T, main="Campo médio de Ozônio Novembros", > par.settings=RdBuTheme) + layer(sp.lines(mapaSHP, lwd=0.7, col='black')) > > # Também é possível criar a sua própria paleta de cores, usando o pacote > Rcolorbrewer > # Veja aconselhamento para cores de mapa aqui: http://colorbrewer2.org/ > # Vou criar uma escala sequencial, com 5 tons de azul > # Você pode ver todas as paletas disponíveis no pacote digitando > display.brewer.all() > my.Theme=rasterTheme(region=brewer.pal('Blues', n=5)) > > # Aqui eu personalizo a escala usando os valores do raster e um numero > maior de quebras > intervalos <- seq(trunc(min(values(r1))), trunc(max(values(r1))), > length.out=length(my.Theme$regions$col)-1) > > # Plota > p <- levelplot(r1, margin=F, contour=T, par.settings=my.Theme, > at=intervalos, main="Campo médio de Ozônio Novembros") > p + layer(sp.lines(mapaSHP, lwd=0.7, col='black')) > > # Para salvar, eu recomendo copiar a imagem direto do display para um > arquivo pdf > dev.copy2pdf(file="~/Desktop/ozone.pdf", width = 11, height = 8.5) > > # Depois fica fácil convertê-la para png em altíssima resolução (600dpi) > usando o ImageMagick (que precisa estar instalado): > # Assim a sua imagem está de acordo com as normas de publicação das > principais revistas científicas > system("convert -density 600 ~/Desktop/ozone.pdf ~/Desktop/ozone.png") > > > Veja o resultado final: > https://dl.dropboxusercontent.com/u/27700634/ozone.png > > Greetings, > -- Thiago V. dos Santos > > PhD student > Land and Atmospheric Science > University of Minnesota > > > On Friday, February 19, 2016 1:18 PM, Mateus Dias Nunes < > nunes.mateusdias(a)gmail.com> wrote: > > > > Olá eu gostaria de colocar cores (com a barra de cores ao lado da figura) > no meu mapa ao invés de usar os contornos com a função "contour"; > abaixo o link da figura que consegui gerar através dessa função. > > https://www.dropbox.com/s/xi622mbpqg7tgch/campo_medio_O3.png?dl=0 > > abaixo o script que gerou o grafico com os contornos. > > > > > # Carregando biblioteca para manipular arquivos netCDF > > library(maps) > library(ncdf4) > > #========================================================================== > > > #BIBLIOTECA "ncdf4". > # PARA ESTE EXEMPLO SÃO USADOS RECURSOS PARA ABRIR A BIBLIOTECA ) > #POIS RNetCDF, ncdf e ncdf4 APRESENTAM COMANDOS DIFERENTES PARA ABRIRMOS > AS VARIÁVEIS > > > dados <- nc_open('teste.nc') > # lendo coordenadas espaço-temporal > lat <- ncvar_get( dados, 'lat' ) > lon <- ncvar_get( dados, 'lon' ) > time <- ncvar_get( dados, 'time' ) > > > #======================================================================================================= > > # lendo dados coluna total de Ozônio > ColumnAmountO3 <- ncvar_get( dados, 'ColumnAmountO3' ) > > # dimensoes da variavel ColumnAmountO3 > dims_ColumnAmountO3 <- dim(ColumnAmountO3) > > # tornando o arranjo 3D (ColumnAmountO3) em um 2D, organizado em ptos de > grade X tempo > > dim(ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1]*dims_ColumnAmountO3[2], > dims_ColumnAmountO3[3] ) > > # calculando a média e retornado-a em 2D > > media_ColumnAmountO3 <- rowMeans( ColumnAmountO3) > dim(media_ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1], > dims_ColumnAmountO3[2] ) > > > #========================================================================================================== > # longitude varia de 0 a 360, convertendo para -180 a 180, essa conversão > é feita para plotagem sobre o mapa > for (i in 1:dim(lon)) { if (lon[i]>180) { lon[i] <- lon[i]-360 } } > > > # criando arquivo PNG que receberá o campo com o mapa > > #png( filename="campo_medio_O3_jan2005.png",width=600,height=800 ) > > # plotando mapa da America do Sul > map( xlim=c(-100,-10), ylim=c(-60,10) ) > map.axes() # plotando eixos > title( main="Campo médio de ozonio janeiros" ) # título do gráfico > > # definindo intervalo de 5 Dobson Units (DU) > intervalos = seq( trunc(min(ColumnAmountO3)), trunc(max(ColumnAmountO3)), > 5 ) > > # adicionando campo de coluna de ozonio > > > contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], add=T, > levels=intervalos, lwd=2, labcex=1.3, col="black" ) > > > # fechando arquivo PNG > #dev.off() > > > obrigado > > ____________________________________________________________________________ > MATEUS DIAS NUNES > MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET > UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL > > TELEFONE: +55 (53) 81125154 > > ____________________________________________________________________________ > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne� c�igo > m�imo reproduz�el. > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e fornea cdigo > mnimo reproduzvel. > > > --- > Este email foi escaneado pelo Avast antivírus. > https://www.avast.com/antivirus > > > > ------------------------------ > > Message: 2 > Date: Wed, 24 Feb 2016 08:31:03 -0300 > From: Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil > <emmanuel.brasil(a)gmail.com> > To: R BR lista <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: [R-br] Artigo que não tem no periodicos capes > Message-ID: > < > CAFfGvy+dQnZQ1XKJX3zUR56oH3ouV118FwW1Pq+6KQ73+cK84A(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Amigos de R, > > Será que alguem tem na mão que possa me enviar o pdf desse artigo aqui: > > http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sim.4780141909/full > > Grato, > > Pedro Brasil > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20160224/c6a4909e/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 3 > Date: Wed, 24 Feb 2016 08:33:57 -0300 > From: Marcelo Laia <marcelolaia(a)gmail.com> > To: r-br <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: Re: [R-br] Artigo que não tem no periodicos capes > Message-ID: > < > CAEEYVUD8wuMn+N9ymLOd8_5wiP7uLFbxhx8WBUkExhRaPHc99g(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > http://sci-hub.io/ > Em 24 de fev de 2016 08:31, "Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil" > < > emmanuel.brasil(a)gmail.com> escreveu: > > > Amigos de R, > > > > Será que alguem tem na mão que possa me enviar o pdf desse artigo aqui: > > > > http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sim.4780141909/full > > > > Grato, > > > > Pedro Brasil > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > > código mínimo reproduzível. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20160224/11e2033d/atta… > > > > ------------------------------ > > Subject: Legenda do Digest > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > > ------------------------------ > > Fim da Digest R-br, volume 62, assunto 29 > ***************************************** >

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Cores em mapas
by Mateus Dias Nunes 24 Fev '16

24 Fev '16

Olá eu gostaria de colocar cores (com a barra de cores ao lado da figura) no meu mapa ao invés de usar os contornos com a função "contour"; abaixo o link da figura que consegui gerar através dessa função. https://www.dropbox.com/s/xi622mbpqg7tgch/campo_medio_O3.png?dl=0 abaixo o script que gerou o grafico com os contornos. # Carregando biblioteca para manipular arquivos netCDF library(maps) library(ncdf4) #========================================================================== #BIBLIOTECA "ncdf4". # PARA ESTE EXEMPLO SÃO USADOS RECURSOS PARA ABRIR A BIBLIOTECA ) #POIS RNetCDF, ncdf e ncdf4 APRESENTAM COMANDOS DIFERENTES PARA ABRIRMOS AS VARIÁVEIS dados <- nc_open('teste.nc') # lendo coordenadas espaço-temporal lat <- ncvar_get( dados, 'lat' ) lon <- ncvar_get( dados, 'lon' ) time <- ncvar_get( dados, 'time' ) #======================================================================================================= # lendo dados coluna total de Ozônio ColumnAmountO3 <- ncvar_get( dados, 'ColumnAmountO3' ) # dimensoes da variavel ColumnAmountO3 dims_ColumnAmountO3 <- dim(ColumnAmountO3) # tornando o arranjo 3D (ColumnAmountO3) em um 2D, organizado em ptos de grade X tempo dim(ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1]*dims_ColumnAmountO3[2], dims_ColumnAmountO3[3] ) # calculando a média e retornado-a em 2D media_ColumnAmountO3 <- rowMeans( ColumnAmountO3) dim(media_ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1], dims_ColumnAmountO3[2] ) #========================================================================================================== # longitude varia de 0 a 360, convertendo para -180 a 180, essa conversão é feita para plotagem sobre o mapa for (i in 1:dim(lon)) { if (lon[i]>180) { lon[i] <- lon[i]-360 } } # criando arquivo PNG que receberá o campo com o mapa #png( filename="campo_medio_O3_jan2005.png",width=600,height=800 ) # plotando mapa da America do Sul map( xlim=c(-100,-10), ylim=c(-60,10) ) map.axes() # plotando eixos title( main="Campo médio de ozonio janeiros" ) # título do gráfico # definindo intervalo de 5 Dobson Units (DU) intervalos = seq( trunc(min(ColumnAmountO3)), trunc(max(ColumnAmountO3)), 5 ) # adicionando campo de coluna de ozonio contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], add=T, levels=intervalos, lwd=2, labcex=1.3, col="black" ) # fechando arquivo PNG #dev.off() obrigado ____________________________________________________________________________ MATEUS DIAS NUNES MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL TELEFONE: +55 (53) 81125154 ____________________________________________________________________________

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Conversão DBC DBF
by Paulo Dick 23 Fev '16

23 Fev '16

Boa noite colegas listeiros, Estou tentando montar um script que faça download e conversão (DBC para DBF) dos dados do DATASUS, usando como guia uma discussão anterior que encontrei em http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Extensao-DBC-td4665360.html. Contudo, meu script falha na conversão. Segue comandos: > caminho1 <- "ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/SINASC/ANT/DNRES/" > salvar <- "C:/Publico_IBGE/ANALISES_R/DATASUS/SINASC/ARQUIVOS/DBF/" > > arq <- paste0("DNRRR95.dbc") > > baixar <- paste0(caminho1,arq) > baixar [1] "ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/SINASC/ANT/DNRES/DNRRR95.dbc " > > temp <- "C:\\temp\\" > arqdbc <- paste0(temp,arq) > > download.file(url = baixar, destfile = arqdbc) trying URL ' ftp://ftp.datasus.gov.br/dissemin/publicos/SINASC/ANT/DNRES/DNRRR95.dbc' downloaded 115 KB > > system(paste("C:/TabWin/tab36b/dbf2dbc.exe", arqdbc)) DATASUS dbf2dbc 1.0: Comprime arquivos DBF e Expande arquivos DBC ----------------------------------------------------------------------- regs bytes arquivo ----------------------------------------------------------------------- DBC ==> DBF 7020 118149 DNRRR95.dbc 559.41%Erro de CRC no arquivo DNRRR95.dbc: expansao cancelada OK > Agradeço a atenção. *Paulo Dick* Estatístico Mestre em Epidemiologia em Saúde Pública Tel.: (55 21) 99591-2716

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Gerar arquivo de saída ascii
by Mateus Dias Nunes 23 Fev '16

23 Fev '16

Olá preciso gerar um arquivo de saída ascii que contenha as informações de lat e lon para este campo meteorológico. Já consegui gerar o arquivo ascii, porém ele fica sem as informações de lat (-60S,10N) e lon(-120W,10E) abaixo o script. library(maps) library(ncdf4) dados <- nc_open('teste.nc') lat <- ncvar_get( dados, 'lat' ) lon <- ncvar_get( dados, 'lon' ) time <- ncvar_get( dados, 'time' ) # lendo dados coluna total de Ozônio ColumnAmountO3 <- ncvar_get( dados, 'ColumnAmountO3' ) # dimensoes da variavel ColumnAmountO3 dims_ColumnAmountO3 <- dim(ColumnAmountO3) # tornando o arranjo 3D (ColumnAmountO3) em um 2D, organizado em ptos de grade X tempo dim(ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1]*dims_ColumnAmountO3[2], dims_ColumnAmountO3[3] ) # calculando a média e retornado-a em 2D media_ColumnAmountO3 <- rowMeans( ColumnAmountO3) dim(media_ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1], dims_ColumnAmountO3[2] ) #========================================================================================================== # longitude varia de 0 a 360, convertendo para -180 a 180, essa conversão é feita para plotagem sobre o mapa for (i in 1:dim(lon)) { if (lon[i]>180) { lon[i] <- lon[i]-360 } } plotando mapa da America do Sul map(xlim=c(-90,-30), ylim=c(-60,10)) map.axes() # plotando eixos title( main="Campo médio de Ozônio " ) # título do gráfico # definindo intervalo de 5 Dobson Units (DU) intervalos = seq( trunc(min(ColumnAmountO3)), trunc(max(ColumnAmountO3)), 5 ) #PARA PLOTAR GRAFICO CONTORNOS EM PRETO E BRANCO contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], add=T, levels=intervalos, lwd=2, labcex=1.3 ) teste=data.frame(media_ColumnAmountO3) write.table(teste,file="teste.txt",row.names=TRUE,sep="",quote=FALSE) ____________________________________________________________________________ MATEUS DIAS NUNES MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL TELEFONE: +55 (53) 81125154 ____________________________________________________________________________

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 62, assunto 26
by Mateus Dias Nunes 22 Fev '16

22 Fev '16

Olá, Obtive ótimos resultados com as sujestões. Desculpem a demora para passar o feedback das minhas dúvidas. O único problema que tive que ainda não solucionei foi com relação ao atributo "margin": levelplot(r1, margin=F, contour=T) ele me retorna a este erro: Error in do.call("constructMargin", margin) : second argument must be a list ai eu substituo por "margin=T" e ele apresenta a figura com essas bordas https://www.dropbox.com/s/l8q3sttsqg3iu2s/ozone.pdf?dl=0 o que eu acredito que faz com que a barra de cores fique na horizontal(não que seja problema a orientação da barra). ASCii quanto a geração do arquivo de saida do tipo ascii eu consegui realizar com êxito. Muito obrigado pelas sujestões *Thiago V. dos Santos *e * Éder Comunello* ____________________________________________________________________________ MATEUS DIAS NUNES MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL TELEFONE: +55 (53) 81125154 ____________________________________________________________________________ Em 21 de fevereiro de 2016 12:00, <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: > Enviar submissões para a lista de discussão R-br para > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou > corpo da mensagem para > r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo > endereço > r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será > mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." > > > Tópicos de Hoje: > > 1. Re: Cores em mapas (salah) > 2. Re: Cores em mapas (Éder Comunello) > 3. Re: Cores em mapas (Thiago V. dos Santos) > 4. Gerar arquivo de saída ascii (Mateus Dias Nunes) > 5. Re: Gerar arquivo de saída ascii (Éder Comunello) > > > ---------------------------------------------------------------------- > > Message: 1 > Date: Sat, 20 Feb 2016 16:46:44 -0200 > From: salah <salah3.1416(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: Re: [R-br] Cores em mapas > Message-ID: <56C8B494.2040303(a)gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8"; Format="flowed" > > Olá Mateus > > segue sugestão: > > ## paleta de cores > cor1 = heat.colors(15) > cor2 = terrain.colors(15) > cor3 = topo.colors(15, alpha = .5) > cor4 = palette(rainbow(9)) > library(RColorBrewer) > cor5 = brewer.pal(7, "BrBG") > > contour( > sort(lon), > lat, > levels = intervalos, > nlevels = 15, > media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], > add = T, > lwd = 2, > col = cor1, > labcex = 1.3) > > ## usando o pacote raster > library(raster) > oz = raster('teste.nc') > xlim = c(-100, -10) > ylim = c(-60, 10) > plot(oz, xlim = xlim, ylim = ylim) > map(xlim = xlim, ylim = ylim, add = TRUE, col = "black") > title(main = "Campo médio de Ozônio Novembros" ) > contour(oz, add = TRUE, xlim = xlim, ylim = ylim) > > saudações > > Em 19/02/2016 17:18, Mateus Dias Nunes escreveu: > > Olá eu gostaria de colocar cores (com a barra de cores ao lado da > > figura) no meu mapa ao invés de usar os contornos com a função "contour"; > > abaixo o link da figura que consegui gerar através dessa função. > > > > https://www.dropbox.com/s/xi622mbpqg7tgch/campo_medio_O3.png?dl=0 > > > > abaixo o script que gerou o grafico com os contornos. > > > > > > > > # Carregando biblioteca para manipular arquivos netCDF > > > > library(maps) > > library(ncdf4) > > > #========================================================================== > > > > > > #BIBLIOTECA "ncdf4". > > # PARA ESTE EXEMPLO SÃO USADOS RECURSOS PARA ABRIR A BIBLIOTECA ) > > #POIS RNetCDF, ncdf e ncdf4 APRESENTAM COMANDOS DIFERENTES PARA > > ABRIRMOS AS VARIÁVEIS > > > > > > dados <- nc_open('teste.nc <http://teste.nc>') > > # lendo coordenadas espaço-temporal > > lat <- ncvar_get( dados, 'lat' ) > > lon <- ncvar_get( dados, 'lon' ) > > time <- ncvar_get( dados, 'time' ) > > > > > #======================================================================================================= > > > > # lendo dados coluna total de Ozônio > > ColumnAmountO3 <- ncvar_get( dados, 'ColumnAmountO3' ) > > > > # dimensoes da variavel ColumnAmountO3 > > dims_ColumnAmountO3 <- dim(ColumnAmountO3) > > > > # tornando o arranjo 3D (ColumnAmountO3) em um 2D, organizado em ptos > > de grade X tempo > > > > dim(ColumnAmountO3) <- c( > > dims_ColumnAmountO3[1]*dims_ColumnAmountO3[2], dims_ColumnAmountO3[3] ) > > > > # calculando a média e retornado-a em 2D > > > > media_ColumnAmountO3 <- rowMeans( ColumnAmountO3) > > dim(media_ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1], > > dims_ColumnAmountO3[2] ) > > > > > #========================================================================================================== > > # longitude varia de 0 a 360, convertendo para -180 a 180, essa > > conversão é feita para plotagem sobre o mapa > > for (i in 1:dim(lon)) { if (lon[i]>180) { lon[i] <- lon[i]-360 } } > > > > > > # criando arquivo PNG que receberá o campo com o mapa > > > > #png( filename="campo_medio_O3_jan2005.png",width=600,height=800 ) > > > > # plotando mapa da America do Sul > > map( xlim=c(-100,-10), ylim=c(-60,10) ) > > map.axes() # plotando eixos > > title( main="Campo médio de ozonio janeiros" ) # título do gráfico > > > > # definindo intervalo de 5 Dobson Units (DU) > > intervalos = seq( trunc(min(ColumnAmountO3)), > > trunc(max(ColumnAmountO3)), 5 ) > > > > # adicionando campo de coluna de ozonio > > > > > > contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], add=T, > > levels=intervalos, lwd=2, labcex=1.3, col="black" ) > > > > > > # fechando arquivo PNG > > #dev.off() > > > > > > obrigado > > > ____________________________________________________________________________ > > > > MATEUS DIAS NUNES > > MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET > > UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL > > TELEFONE: +55 (53) 81125154 > > > ____________________________________________________________________________ > > > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a > c�digo m�nimo reproduz�vel. > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20160220/2a7a5001/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 2 > Date: Sat, 20 Feb 2016 18:15:55 -0300 > From: Éder Comunello <comunello.eder(a)gmail.com> > To: "r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: Re: [R-br] Cores em mapas > Message-ID: > < > CABmC8gmAVX1Hsd7xViw+Lk6_aJqAruPTNhZzYqZJmOzAC9JeUg(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Senhores, boa tarde! > > Outra opção: > > intervalos = seq( trunc(min(ColumnAmountO3)), trunc(max(ColumnAmountO3)), 5 > ) > map( xlim=c(-100,-10), ylim=c(-60,10)) -> tmp > filled.contour(sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[order(lon),], > levels=intervalos, lwd=2, col=terrain.colors(14), > xlim=c(-100,-10), ylim=c(-60,10), > plot.axes={axis(1); axis(2); lines(tmp)}) > title( main="Campo médio de ozonio janeiros" ) # título do gráfico > > > > > > ================================================ > Éder Comunello > Agronomist (UEM), MSc in Environ. Sciences (UEM) > DSc in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq) > Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) > Dourados, MS, Brazil |<O>| > ================================================ > GEO, -22.2752, -54.8182, 408m > UTC-04:00 / DST: UTC-03:00 > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20160220/03a857a9/atta… > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo não-texto foi limpo... > Nome: Rplot_tmp.png > Tipo: image/png > Tamanho: 7776 bytes > Descrição: não disponível > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20160220/03a857a9/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 3 > Date: Sat, 20 Feb 2016 21:33:53 +0000 (UTC) > From: "Thiago V. dos Santos" <thi_veloso(a)yahoo.com.br> > To: "r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: Re: [R-br] Cores em mapas > Message-ID: > <978737470.349160.1456004033164.JavaMail.yahoo(a)mail.yahoo.com> > Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 > > Acho que você procura a função filled.contour, ao invés de contour. > Experimente: > > filled.contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ]) > map( xlim=c(-100,-10), ylim=c(-60,10), add=T) > > > Ou então eu deixo aqui algumas sugestões usando o levelplot (vai precisar > baixar o shapefile da AS em anexo): > > ---------------------- > library(raster) > library(rasterVis) > > # Abre Arquivo > r <- brick("~/Downloads/teste.nc") > > # Tira média dos dois mapas > r1 <- calc(r, fun=mean) > > # Uma das vantagens de usar raster/rasterVis: depois de duas linhas de > código, já estamos plotando os dados > levelplot(r1, margin=F, contour=T) > > # Descompacta e abre contorno da América do Sul para adicionar ao plot > #(precisa baixar arquivo em anexo ou do link > http://thematicmapping.org/downloads/TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.zip) > > unzip("~/Downloads/TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.zip") > mapaSHP <- shapefile('TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.shp') > > # Plota com contorno da America do Sul > levelplot(r1, margin=F, contour=T, main="Campo médio de Ozônio Novembros") > + layer(sp.lines(mapaSHP, lwd=0.7, col='black')) > > # Quer mudar a cor? Basta mudar as configurações de 'par.settings' > levelplot(r1, margin=F, contour=T, main="Campo médio de Ozônio Novembros", > par.settings=RdBuTheme) + layer(sp.lines(mapaSHP, lwd=0.7, col='black')) > > # Também é possível criar a sua própria paleta de cores, usando o pacote > Rcolorbrewer > # Veja aconselhamento para cores de mapa aqui: http://colorbrewer2.org/ > # Vou criar uma escala sequencial, com 5 tons de azul > # Você pode ver todas as paletas disponíveis no pacote digitando > display.brewer.all() > my.Theme=rasterTheme(region=brewer.pal('Blues', n=5)) > > # Aqui eu personalizo a escala usando os valores do raster e um numero > maior de quebras > intervalos <- seq(trunc(min(values(r1))), trunc(max(values(r1))), > length.out=length(my.Theme$regions$col)-1) > > # Plota > p <- levelplot(r1, margin=F, contour=T, par.settings=my.Theme, > at=intervalos, main="Campo médio de Ozônio Novembros") > p + layer(sp.lines(mapaSHP, lwd=0.7, col='black')) > > # Para salvar, eu recomendo copiar a imagem direto do display para um > arquivo pdf > dev.copy2pdf(file="~/Desktop/ozone.pdf", width = 11, height = 8.5) > > # Depois fica fácil convertê-la para png em altíssima resolução (600dpi) > usando o ImageMagick (que precisa estar instalado): > # Assim a sua imagem está de acordo com as normas de publicação das > principais revistas científicas > system("convert -density 600 ~/Desktop/ozone.pdf ~/Desktop/ozone.png") > > > Veja o resultado final: > https://dl.dropboxusercontent.com/u/27700634/ozone.png > > Greetings, > -- Thiago V. dos Santos > > PhD student > Land and Atmospheric Science > University of Minnesota > > > On Friday, February 19, 2016 1:18 PM, Mateus Dias Nunes < > nunes.mateusdias(a)gmail.com> wrote: > > > > Olá eu gostaria de colocar cores (com a barra de cores ao lado da figura) > no meu mapa ao invés de usar os contornos com a função "contour"; > abaixo o link da figura que consegui gerar através dessa função. > > https://www.dropbox.com/s/xi622mbpqg7tgch/campo_medio_O3.png?dl=0 > > abaixo o script que gerou o grafico com os contornos. > > > > > # Carregando biblioteca para manipular arquivos netCDF > > library(maps) > library(ncdf4) > > #========================================================================== > > > #BIBLIOTECA "ncdf4". > # PARA ESTE EXEMPLO SÃO USADOS RECURSOS PARA ABRIR A BIBLIOTECA ) > #POIS RNetCDF, ncdf e ncdf4 APRESENTAM COMANDOS DIFERENTES PARA ABRIRMOS > AS VARIÁVEIS > > > dados <- nc_open('teste.nc') > # lendo coordenadas espaço-temporal > lat <- ncvar_get( dados, 'lat' ) > lon <- ncvar_get( dados, 'lon' ) > time <- ncvar_get( dados, 'time' ) > > > #======================================================================================================= > > # lendo dados coluna total de Ozônio > ColumnAmountO3 <- ncvar_get( dados, 'ColumnAmountO3' ) > > # dimensoes da variavel ColumnAmountO3 > dims_ColumnAmountO3 <- dim(ColumnAmountO3) > > # tornando o arranjo 3D (ColumnAmountO3) em um 2D, organizado em ptos de > grade X tempo > > dim(ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1]*dims_ColumnAmountO3[2], > dims_ColumnAmountO3[3] ) > > # calculando a média e retornado-a em 2D > > media_ColumnAmountO3 <- rowMeans( ColumnAmountO3) > dim(media_ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1], > dims_ColumnAmountO3[2] ) > > > #========================================================================================================== > # longitude varia de 0 a 360, convertendo para -180 a 180, essa conversão > é feita para plotagem sobre o mapa > for (i in 1:dim(lon)) { if (lon[i]>180) { lon[i] <- lon[i]-360 } } > > > # criando arquivo PNG que receberá o campo com o mapa > > #png( filename="campo_medio_O3_jan2005.png",width=600,height=800 ) > > # plotando mapa da America do Sul > map( xlim=c(-100,-10), ylim=c(-60,10) ) > map.axes() # plotando eixos > title( main="Campo médio de ozonio janeiros" ) # título do gráfico > > # definindo intervalo de 5 Dobson Units (DU) > intervalos = seq( trunc(min(ColumnAmountO3)), trunc(max(ColumnAmountO3)), > 5 ) > > # adicionando campo de coluna de ozonio > > > contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], add=T, > levels=intervalos, lwd=2, labcex=1.3, col="black" ) > > > # fechando arquivo PNG > #dev.off() > > > obrigado > > ____________________________________________________________________________ > MATEUS DIAS NUNES > MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET > UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL > > TELEFONE: +55 (53) 81125154 > > ____________________________________________________________________________ > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne� c�igo > m�imo reproduz�el. > > > ------------------------------ > > Message: 4 > Date: Sun, 21 Feb 2016 00:44:03 -0300 > From: Mateus Dias Nunes <nunes.mateusdias(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: [R-br] Gerar arquivo de saída ascii > Message-ID: > < > CAHw9po8NFWiPiO5h78Jf8g_o7XL+uioeWJ47USTUGk_n1wFpFA(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Olá preciso gerar um arquivo de saída ascii que contenha as informações de > lat e lon para este campo meteorológico. > Já consegui gerar o arquivo ascii, porém ele fica sem as informações de lat > (-60S,10N) e lon(-120W,10E) > abaixo o script. > > library(maps) > > library(ncdf4) > > > dados <- nc_open('teste.nc') > > > lat <- ncvar_get( dados, 'lat' ) > > lon <- ncvar_get( dados, 'lon' ) > > time <- ncvar_get( dados, 'time' ) > > > # lendo dados coluna total de Ozônio > > ColumnAmountO3 <- ncvar_get( dados, 'ColumnAmountO3' ) > > > > # dimensoes da variavel ColumnAmountO3 > > dims_ColumnAmountO3 <- dim(ColumnAmountO3) > > > > # tornando o arranjo 3D (ColumnAmountO3) em um 2D, organizado em ptos de > grade X tempo > > dim(ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1]*dims_ColumnAmountO3[2], > dims_ColumnAmountO3[3] ) > > # calculando a média e retornado-a em 2D > > media_ColumnAmountO3 <- rowMeans( ColumnAmountO3) > > dim(media_ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1], > dims_ColumnAmountO3[2] ) > > > > > #========================================================================================================== > > # longitude varia de 0 a 360, convertendo para -180 a 180, essa conversão é > feita para plotagem sobre o mapa > > for (i in 1:dim(lon)) { if (lon[i]>180) { lon[i] <- lon[i]-360 } } > > plotando mapa da America do Sul > > map(xlim=c(-90,-30), ylim=c(-60,10)) > > map.axes() # plotando eixos > > title( main="Campo médio de Ozônio " ) # título do gráfico > > > # definindo intervalo de 5 Dobson Units (DU) > > intervalos = seq( trunc(min(ColumnAmountO3)), trunc(max(ColumnAmountO3)), 5 > ) > > > #PARA PLOTAR GRAFICO CONTORNOS EM PRETO E BRANCO > > contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], add=T, > levels=intervalos, lwd=2, labcex=1.3 ) > > teste=data.frame(media_ColumnAmountO3) > > write.table(teste,file="teste.txt",row.names=TRUE,sep="",quote=FALSE) > > ____________________________________________________________________________ > > MATEUS DIAS NUNES > MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET > UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL > TELEFONE: +55 (53) 81125154 > > ____________________________________________________________________________ > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20160221/3dedadde/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 5 > Date: Sun, 21 Feb 2016 09:23:10 -0400 > From: Éder Comunello <comunello.eder(a)gmail.com> > To: "r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: Re: [R-br] Gerar arquivo de saída ascii > Message-ID: > < > CABmC8gmiCj-Y78SJvzpcpMi3vyOYKpmFbRJDUsNWLVNtESEA+Q(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Mateus, bom dia! > > Sugiro que você forneça o feedback acerca das sugestões que recebe na > lista. Assim, podemos saber qual solução funcionou e o material fica útil > pra referência futura. Dentro das suas possibilidades, avalie a > possibilidade de postar o script final com a solução que você produziu. > > Segue uma ideia pra produzir um arquivo ascii (x, y, z): > > ### <code r> > ### acrescente no seu script! > > map( xlim=c(-100,-10), ylim=c(-60,10)) > map.axes() > contour(lon, lat, media_ColumnAmountO3, add=T, levels=intervalos, lwd=2, > labcex=1.3, col=heat.colors(14) ) > > # Transpose + flip pra matriz corresponder ao que você vê plotado na tela > com contour(), filled.countour() > tmp <- (t(media_ColumnAmountO3)[ncol(media_ColumnAmountO3):1,]) > > # Verificando... > tmp[1:3, 1:4] # UL > tmp[1:3, 127:130] # UR > tmp[68:70, 1:4] # LL > tmp[68:70, 127:130] # LR > as.vector(tmp[1:3, 1:4]) ### by columns - upper left > > grid <- expand.grid(x=lon, y=lat) > head(grid[order(grid$x, rev(grid$y)),]) # by columns > > teste <- cbind(grid[order(grid$x, rev(grid$y)),], z=as.vector(tmp)) > head(teste, 3) > # x y z > # 8971 -119.5 9.5 245.2939 > # 8841 -119.5 8.5 244.0713 > # 8711 -119.5 7.5 242.9422 > > tail(teste, 3) > # x y z > # 390 9.5 -57.5 296.8890 > # 260 9.5 -58.5 297.0280 > # 130 9.5 -59.5 296.6809 > > write.table(teste,file="teste.txt",row.names=TRUE, sep="", quote=FALSE) > ### </code> > > > > ================================================ > Éder Comunello > Agronomist (UEM), MSc in Environ. Sciences (UEM) > DSc in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq) > Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) > Dourados, MS, Brazil |<O>| > ================================================ > GEO, -22.2752, -54.8182, 408m > UTC-04:00 / DST: UTC-03:00 > > > > > Em 20 de fevereiro de 2016 23:44, Mateus Dias Nunes < > nunes.mateusdias(a)gmail.com> escreveu: > > > Olá preciso gerar um arquivo de saída ascii que contenha as informações > de > > lat e lon para este campo meteorológico. > > Já consegui gerar o arquivo ascii, porém ele fica sem as informações de > > lat (-60S,10N) e lon(-120W,10E) > > abaixo o script. > > > > library(maps) > > > > library(ncdf4) > > > > > > dados <- nc_open('teste.nc') > > > > > > lat <- ncvar_get( dados, 'lat' ) > > > > lon <- ncvar_get( dados, 'lon' ) > > > > time <- ncvar_get( dados, 'time' ) > > > > > > # lendo dados coluna total de Ozônio > > > > ColumnAmountO3 <- ncvar_get( dados, 'ColumnAmountO3' ) > > > > > > > > # dimensoes da variavel ColumnAmountO3 > > > > dims_ColumnAmountO3 <- dim(ColumnAmountO3) > > > > > > > > # tornando o arranjo 3D (ColumnAmountO3) em um 2D, organizado em ptos de > > grade X tempo > > > > dim(ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1]*dims_ColumnAmountO3[2], > > dims_ColumnAmountO3[3] ) > > > > # calculando a média e retornado-a em 2D > > > > media_ColumnAmountO3 <- rowMeans( ColumnAmountO3) > > > > dim(media_ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1], > > dims_ColumnAmountO3[2] ) > > > > > > > > > > > #========================================================================================================== > > > > # longitude varia de 0 a 360, convertendo para -180 a 180, essa conversão > > é feita para plotagem sobre o mapa > > > > for (i in 1:dim(lon)) { if (lon[i]>180) { lon[i] <- lon[i]-360 } } > > > > plotando mapa da America do Sul > > > > map(xlim=c(-90,-30), ylim=c(-60,10)) > > > > map.axes() # plotando eixos > > > > title( main="Campo médio de Ozônio " ) # título do gráfico > > > > > > # definindo intervalo de 5 Dobson Units (DU) > > > > intervalos = seq( trunc(min(ColumnAmountO3)), trunc(max(ColumnAmountO3)), > > 5 ) > > > > > > #PARA PLOTAR GRAFICO CONTORNOS EM PRETO E BRANCO > > > > contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], add=T, > > levels=intervalos, lwd=2, labcex=1.3 ) > > > > teste=data.frame(media_ColumnAmountO3) > > > > write.table(teste,file="teste.txt",row.names=TRUE,sep="",quote=FALSE) > > > > > ____________________________________________________________________________ > > > > MATEUS DIAS NUNES > > MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET > > UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL > > TELEFONE: +55 (53) 81125154 > > ____________________________________________ > > ________________________________ > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > > código mínimo reproduzível. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20160221/02cfb14c/atta… > > > > ------------------------------ > > Subject: Legenda do Digest > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > > ------------------------------ > > Fim da Digest R-br, volume 62, assunto 26 > ***************************************** >

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Alterações no gráfico
by Charlenny Melo 20 Fev '16

20 Fev '16

Prezados bom dia! Estou utilizando o comando decompose(logdados,type="additive") e ele me retorna o gráfico de decomposição de uma série, com as instruções no gráfico tais como: tendência, sazonalidade, aleatoriedade, série observada e título do gráfico em inglês, e preciso passar para português. Alguém poderia me ajudar? Muito obrigada!

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Cores em campos meteorologicos
by Mateus Dias Nunes 19 Fev '16

19 Fev '16

Olá eu gostaria de colocar cores (com a barra de cores ao lado da figura) no meu mapa ao invés de usar os contornos com a função "contour"; abaixo o link da figura que consegui gerar através dessa função. https://www.dropbox.com/s/xi622mbpqg7tgch/campo_medio_O3.png?dl=0 a figura foi gerada a partir do script a baixo e o dado(netcdf) esta no link a baixo https://www.dropbox.com/s/ntvmtx7wonwo839/teste.nc?dl=0 O script: # Carregando biblioteca para manipular arquivos netCDF library(maps) library(ncdf4) #========================================================================== # carregando arquivo e lendo dados - para essa versão do R usa-se o comando # var.get.nc, quando o comando original é get.var.nc (não sei o porque) #EXISTEM DIFERENÇAS PARA ABRIR AS BIBLIOTECAS "RNetCDF" e "ncdf4". # PARA ESTE EXEMPLO SÃO USADOS RECURSOS PARA ABRIR A BIBLIOTECA ( http://nbcgib.uesc.br/mirrors/cran/) #POIS RNetCDF, ncdf e ncdf4 APRESENTAM COMANDOS DIFERENTES PARA ABRIRMOS AS VARIÁVEIS dados <- nc_open('teste.nc') # lendo coordenadas espaço-temporal lat <- ncvar_get( dados, 'lat' ) lon <- ncvar_get( dados, 'lon' ) time <- ncvar_get( dados, 'time' ) #======================================================================================================= # lendo dados coluna total de Ozônio ColumnAmountO3 <- ncvar_get( dados, 'ColumnAmountO3' ) # dimensoes da variavel ColumnAmountO3 dims_ColumnAmountO3 <- dim(ColumnAmountO3) # tornando o arranjo 3D (ColumnAmountO3) em um 2D, organizado em ptos de grade X tempo dim(ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1]*dims_ColumnAmountO3[2], dims_ColumnAmountO3[3] ) # calculando a média e retornado-a em 2D media_ColumnAmountO3 <- rowMeans( ColumnAmountO3) dim(media_ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1], dims_ColumnAmountO3[2] ) #========================================================================================================== # longitude varia de 0 a 360, convertendo para -180 a 180, essa conversão é feita para plotagem sobre o mapa for (i in 1:dim(lon)) { if (lon[i]>180) { lon[i] <- lon[i]-360 } } # criando arquivo PNG que receberá o campo com o mapa #png( filename="campo_medio_O3_jan2005.png",width=600,height=800 ) # plotando mapa da America do Sul map( xlim=c(-100,-10), ylim=c(-60,10) ) map.axes() # plotando eixos title( main="Campo médio de Ozônio Novembros" ) # título do gráfico # definindo intervalo de 5 Dobson Units (DU) intervalos = seq( trunc(min(ColumnAmountO3)), trunc(max(ColumnAmountO3)), 5 ) # adicionando campo de pressao ao nivel medio do mar ao mapa # ler mais a respeito da função contour() com help(contour) contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], add=T, levels=intervalos, lwd=2, labcex=1.3, col="black" ) # fechando arquivo PNG #dev.off() Acredito que não seja complicado porém não consegui aplicar essa função. att, ____________________________________________________________________________ MATEUS DIAS NUNES MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL TELEFONE: +55 (53) 81125154 ____________________________________________________________________________

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Diferença no resultado da função sort() entre windows e linux
by Luciano F. Sgarbi 19 Fev '16

19 Fev '16

Boa tarde pessoal. Tentei ordenar um mesmo vetor no R usando Linux ou Windows e os resultados foram diferentes. #linux > sort(c('AB CD','ABCD')) [1] "ABCD" "AB CD" #windows > sort(c('AB CD','ABCD')) [1] "AB CD" "ABCD" Pelo que eu consegui entender, o problema está relacionado ao "LOCALE" usado por cada uma dos sistemas... estou certo? Alguém saberia dizer qual o motivo disso, e como posso fazer com que os dois sistemas gerem os mesmos resultados? De preferência quero tornar o resultado do Linux igual ao do Windows. Ou seja, quero alterar as configurações do R no Linux Abraços, Luciano ps: Informações das seções: ##UBUNTU > sessionInfo() R version 3.2.2 (2015-08-14) Platform: i686-pc-linux-gnu (32-bit) Running under: Ubuntu precise (12.04.5 LTS) locale: [1] LC_CTYPE=pt_BR.UTF-8 LC_NUMERIC=C LC_TIME=pt_BR.UTF-8 LC_COLLATE=pt_BR.UTF-8 [5] LC_MONETARY=pt_BR.UTF-8 LC_MESSAGES=pt_BR.UTF-8 LC_PAPER=pt_BR.UTF-8 LC_NAME=C [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C LC_MEASUREMENT=pt_BR.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C attached base packages: [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base loaded via a namespace (and not attached): [1] tools_3.2.2 > sort(c('AB CD','ABCD')) [1] "ABCD" "AB CD" ###WINDOWS > sessionInfo() R version 3.2.1 (2015-06-18) Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1 locale: [1] LC_COLLATE=Portuguese_Brazil.1252 LC_CTYPE=Portuguese_Brazil.1252 LC_MONETARY=Portuguese_Brazil.1252 [4] LC_NUMERIC=C LC_TIME=Portuguese_Brazil.1252 attached base packages: [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base loaded via a namespace (and not attached): [1] tools_3.2.1 > sort(c('AB CD','ABCD')) [1] "AB CD" "ABCD" -- Luciano F. Sgarbi Currículo Lattes <http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4299200T7> Laboratório de Ecologia Teórica e Síntese Departamento de Ecologia, Instituto de Ciências Biológicas V. Universidade Federal de Goiás, campus II, Goiânia-GO, Brasil

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Criar arquivo de saida a partir de dados NetCDF
by Mateus Dias Nunes 19 Fev '16

19 Fev '16

Olá, eu gerei alguns resultados de campo médio de Ozonio, a partir de um arquivo .nc (netCDF) a partir deste meu resultado eu gostaria de gerar um novo arquivo no formato ascii ou .nc porém não consegui gerar esse arquivo de saída. abaixo a estrutura do Script # Carregando biblioteca para manipular arquivos netCDF library(maps) library(RNetCDF) library(fields) #========================================================================== # carregando arquivo e lendo dados - para essa versão do R usa-se o comando # var.get.nc, quando o comando original é get.var.nc (não sei o porque) dados <- open.nc('novembros20052014.nc') # lendo coordenadas espaço-temporal lat <- var.get.nc( dados, 'lat' ) lon <- var.get.nc( dados, 'lon' ) time <- var.get.nc( dados, 'time' ) #========================================================================= # lendo dados coluna total de Ozônio ColumnAmountO3 <- var.get.nc( dados, 'ColumnAmountO3' ) # dimensoes da variavel ColumnAmountO3 dims_ColumnAmountO3 <- dim(ColumnAmountO3) # tornando o arranjo 3D (ColumnAmountO3) em um 2D, organizado em ptos de grade X tempo dim(ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1]*dims_ColumnAmountO3[2], dims_ColumnAmountO3[3] ) # calculando a média e retornado-a em 2D media_ColumnAmountO3 <- rowMeans( ColumnAmountO3) dim(media_ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1], dims_ColumnAmountO3[2] ) #========================================================================================================== # longitude varia de 0 a 360, convertendo para -180 a 180, essa conversão é feita para plotagem sobre o mapa for (i in 1:dim(lon)) { if (lon[i]>180) { lon[i] <- lon[i]-360 } } # criando arquivo PNG que receberá o campo com o mapa #png( filename="campo_medio_O3_jan2005.png",width=600,height=800 ) # plotando mapa da America do Sul map( xlim=c(-110,-10), ylim=c(-60,10) ) map.axes() # plotando eixos title( main="Campo médio de Ozônio Novembros" ) # título do gráfico # definindo intervalo de 5 Dobson Units (DU) intervalos = seq( trunc(min(ColumnAmountO3)), trunc(max(ColumnAmountO3)), 5 ) # adicionando campo de pressao ao nivel medio do mar ao mapa # ler mais a respeito da função contour() com help(contour) contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], add=T, levels=intervalos, lwd=2, labcex=1.2, col="black" ) # fechando arquivo PNG #dev.off() Desde já agradeço ____________________________________________________________________________ MATEUS DIAS NUNES MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL TELEFONE: +55 (53) 81125154 ____________________________________________________________________________

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Re: [R-br] Obtenção de Valores em Pontos de Arquivo Raster x ASCII
by Éder Comunello 18 Fev '16

18 Fev '16

Senhores, bom dia! Fiz o exercício abaixo, me preocupando mais com uso de memória. Nesse quesito o pacote {raster} traz grandes vantagens. Além disso, formatos binários otimizam a leitura e ocupam menor espaço em disco. ### <code r> setwd("D:/Temp") sapply(c("raster", "sp", "rgdal"), require, char=T) url0 <- "http://download.osgeo.org/geotiff/samples/spot/chicago/UTM2GTIF.TIF " fn <- basename(url0) # download.file(url0, fn, mode="wb") ### Leitura com pacotes {raster} e {readGDAL}... ### O pacote {raster} acessa informações do arquivo em disco, ### enquanto {readGDAL} carrega na memória. img1 <- raster(fn) img2 <- readGDAL(fn) par(mfrow=c(1,2)) image(img1, asp=T, axes=F, ann=F); image(img2, asp=T) par(mfrow=c(1,1)) print(object.size(img1), units="Kb") # 11.4 Kb print(object.size(img2), units="Kb") # 2540.9 Kb ### Você pode converter seu objeto para {raster}... ### Mas em princípio ele vai ficar residente na memória img2a <- raster(img2) print(object.size(img2a), units="Kb") # 2548 Kb ### Para economizar memória, você pode salvar no disco e reabrir com {raster} ### Pode usar qualquer formato aceito por raster, inclusive ascii ### Mas formatos binários otimizam o acesso e leitura writeFormats() writeRaster(img2a, "novo.tif", "GTiff", overwrite=F) writeRaster(img2a, "novo.asc", "ascii", overwrite=F) rm(img2, img2a) ### apagar intermediários pra liberar memória system.time(img3a <- raster("novo.tif")) # 0.03s system.time(img3b <- raster("novo.asc")) # 0.06s print(object.size(img3a), units="Kb") # 11.4 Kb print(object.size(img3b), units="Kb") # 11.3 Kb file.info(dir(patt="novo\\.")) ### tamanho no disco # size isdir mode mtime ctime atime exe # novo.asc 2289309 FALSE 666 2016-02-18 05:50:06 2016-02-18 05:50:02 2016-02-18 05:50:02 no # novo.tif 1249547 FALSE 666 2016-02-18 05:49:48 2016-02-18 05:49:48 2016-02-18 05:49:48 no ### tamanho no disco em "Mb" file.info(dir(patt="novo\\."))$size/1024^2 # [1] 2.183255 1.191661 par(mfrow=c(1,2)) image(img3a, asp=T); image(img3b, asp=T) par(mfrow=c(1,1)) ### Geotiff preserva mais atributos... img3a # class : RasterLayer # dimensions : 929, 699, 649371 (nrow, ncol, ncell) # resolution : 10, 10 (x, y) # extent : 444650, 451640, 4631220, 4640510 (xmin, xmax, ymin, ymax) # coord. ref. : +proj=utm +zone=16 +datum=NAD27 +units=m +no_defs +ellps=clrk66 +nadgrids=@conus,@alaska,@ntv2_0.gsb,@ntv1_can.dat # data source : D:\Temp\novo.tif # names : novo # values : 6, 255 (min, max) img3b # class : RasterLayer # dimensions : 929, 699, 649371 (nrow, ncol, ncell) # resolution : 10, 10 (x, y) # extent : 444650, 451640, 4631220, 4640510 (xmin, xmax, ymin, ymax) # coord. ref. : NA # data source : D:\Temp\novo.asc # names : novo ### </code> ================================================ Éder Comunello Agronomist (UEM), MSc in Environ. Sciences (UEM) DSc in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq) Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) Dourados, MS, Brazil |<O>| ================================================ GEO, -22.2752, -54.8182, 408m UTC-04:00 / DST: UTC-03:00

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