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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@gmail.com>
To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Subject: Re: [R-br] Cores em mapas
Message-ID: <56C8B494.2040303@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
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> 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.
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Um anexo em HTML foi limpo...
URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20160220/2a7a5001/attachment-0001.html>
------------------------------
Message: 2
Date: Sat, 20 Feb 2016 18:15:55 -0300
From: Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com>
To: "r-br@listas.c3sl.ufpr.br" <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: Re: [R-br] Cores em mapas
Message-ID:
<CABmC8gmAVX1Hsd7xViw+Lk6_aJqAruPTNhZzYqZJmOzAC9JeUg@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/attachment-0001.html>
-------------- 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/attachment-0001.png>
------------------------------
Message: 3
Date: Sat, 20 Feb 2016 21:33:53 +0000 (UTC)
From: "Thiago V. dos Santos" <thi_veloso@yahoo.com.br>
To: "r-br@listas.c3sl.ufpr.br" <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: Re: [R-br] Cores em mapas
Message-ID:
<978737470.349160.1456004033164.JavaMail.yahoo@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@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
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MATEUS DIAS NUNES
MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET
UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL
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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@gmail.com>
To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Subject: [R-br] Gerar arquivo de saída ascii
Message-ID:
<CAHw9po8NFWiPiO5h78Jf8g_o7XL+uioeWJ47USTUGk_n1wFpFA@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)
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MATEUS DIAS NUNES
MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET
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------------------------------
Message: 5
Date: Sun, 21 Feb 2016 09:23:10 -0400
From: Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com>
To: "r-br@listas.c3sl.ufpr.br" <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: Re: [R-br] Gerar arquivo de saída ascii
Message-ID:
<CABmC8gmiCj-Y78SJvzpcpMi3vyOYKpmFbRJDUsNWLVNtESEA+Q@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)
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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@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)
>
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> código mínimo reproduzível.
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Fim da Digest R-br, volume 62, assunto 26
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