metdown - Biblioteca para Download e Processamento de Dados Meteorológicos

Visão Geral

´metdown´ é uma biblioteca Python para download, processamento e visualização de dados meteorológicos de superfície do repositório UCAR (University Corporation for Atmospheric Research) no formato Little-R.

Fonte dos Dados: https://rda.ucar.edu/datasets/d461000/

A biblioteca oferece múltiplas funcionalidades:

• Download automático de observações meteorológicas de superfície do dataset UCAR RDA ds461.0
• Filtragem geográfica por coordenadas
• Interpolação espacial com múltiplos métodos (linear, cúbica, nearest, métodos especializados via MetPy)
• Exportação para diversos formatos geoespaciais (NetCDF, GeoJSON, GeoPackage, Shapefile)
• Manipulação de dados temporais com agregação horária
• Controle de qualidade e limpeza de dados

Fonte de Dados

Esta biblioteca utiliza o dataset NCAR/UCAR Research Data Archive (RDA) ds461.0 Os dados são obtidos diretamente do servidor da UCAR em:

• URL Base: https://rda.ucar.edu/datasets/d461000/
• Formato: Little-R (formato usado em modelos meteorológicos)
• Cobertura Temporal: Dados históricos e em tempo quase real
• Cobertura Espacial: Global
• Resolução Temporal: Horários sinóticos (00:00, 06:00, 12:00, 18:00 UTC)
• Tipo de Dados: Observações de superfície e altitude de estações meteorológicas

Citação dos Dados Fonte

NCAR/UCAR Research Data Archive. Integrated Global Radiosonde Archive (IGRA) and Other Upper-Air Data.
Dataset ID: ds461.0
URL: https://rda.ucar.edu/datasets/d461000/

Instalação

Requisitos

• Python 3.8 ou superior
• Bibliotecas dependentes (instaladas automaticamente)

Passos para Instalação

1. Clone o repositório

   git clone https://github.com/helvecioneto/metdown/
   cd metdown

2. Crie um ambiente virtual (recomendado)

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # No Windows: venv\Scripts\activate

3. Instale as dependências

   pip install -r requirements.txt

Uso Básico

1. Exemplo Padrão (CSV)

# Download básico com formato padrão (CSV)
python -m metdown -t "2023-01-01 00:00:00" -o ./output

2. Exemplo com Dados Vetoriais (Shapefile)

# Download para região do Brasil com saída em Shapefile
python -m metdown -t "2023-01-01 00:00:00" -o ./output \
    -lat_min -45 -lat_max 13 -lon_min -82 -lon_max -30 \
    -file_type shapefile

3. Exemplo com Dados Raster (NetCDF com Interpolação MetPy usando método Cressman com raio de 300 km)

# Download para região do Brasil com interpolação MetPy (Cressman)
python -m metdown -t "2023-01-01 00:00:00" -o ./output \
    -lat_min -45 -lat_max 13 -lon_min -82 -lon_max -30 \
    -grid 0.5 0.5 -file_type netcdf \
    -i metpy --metpy-interp cressman --metpy-radius 300000

4. Processamento em Lote

# Processamento para os quatro horários sinóticos
for hour in 00 06 12 18; do
    python -m metdown -t "2023-01-01 $hour:00:00" -o ./output -file_type netcdf -grid 0.5 0.5
done

Parâmetros Disponíveis

Parâmetros Obrigatórios

Parâmetro	Descrição	Padrão
-t, --timestamp	Horário para download (formato: YYYY-MM-DD HH:MM:SS)	24h atrás da hora atual
-o, --output	Diretório de saída	./output

Parâmetros de Região Geográfica

Parâmetro	Descrição	Padrão
-lat_min	Latitude mínima	-90
-lat_max	Latitude máxima	90
-lon_min	Longitude mínima	-180
-lon_max	Longitude máxima	180

Parâmetros de Processamento e Saída

Parâmetro	Descrição	Padrão
-grid, --grid_resolution	Resolução da grade em graus [lon_res lat_res]	1 1 (graus)
-file_type	Tipo de arquivo de saída (csv, netcdf, geojson, gpkg, shapefile)	csv
-i, --interpolation	Método de interpolação (linear, cubic, nearest, metpy)	linear

Parâmetros Avançados de Interpolação MetPy

Parâmetro	Descrição	Padrão
--metpy-interp	Tipo de interpolação MetPy (rbf, cressman, barnes, natural_neighbor, linear)	rbf
--metpy-radius	Raio de busca em metros	100000
--metpy-neighbors	Número mínimo de vizinhos	1
--metpy-gamma	Parâmetro gamma para Barnes	0.25
--metpy-kappa-star	Parâmetro kappa_star para Barnes	5.052
--rbf-func	Função RBF para interpolação (multiquadric, inverse, gaussian, linear, cubic, quintic, thin_plate)	linear
--rbf-smooth	Fator de suavização para RBF	0.1

Formatos de Saída Suportados

A biblioteca suporta os seguintes formatos de saída (configurados com -file_type):

1. csv - Arquivo CSV com dados pontuais
2. netcdf - Arquivo NetCDF com dados interpolados em grade (requer -grid)
3. geojson - Arquivo GeoJSON com pontos georreferenciados
4. gpkg - Arquivo GeoPackage com pontos georreferenciados
5. shapefile - Arquivo Shapefile ESRI com pontos georreferenciados

Exemplos Avançados

# Interpolação MetPy com RBF (alta resolução)
python -m metdown -t "2023-07-15 12:00:00" -o ./output -lat_min -10 -lat_max 10 -lon_min -70 -lon_max -45 -grid 0.1 0.1 -i metpy --metpy-interp rbf --metpy-radius 50000

# Exportar como shapefile
python -m metdown -t "2023-01-01 00:00:00" -o ./output -lat_min -45 -lat_max 13 -lon_min -82 -lon_max -30 -file_type shapefile

Processamento em Lote

Bash:

for hour in 00 06 12 18; do
    python -m metdown -t "2023-01-01 $hour:00:00" -o ./output -grid 0.5 0.5 -file_type netcdf
done

PowerShell:

@("00", "06", "12", "18") | ForEach-Object {
    python -m metdown -t "2023-01-01 $_:00:00" -o ./output -grid 0.5 0.5 -file_type netcdf
}

Variáveis Meteorológicas Disponíveis

A biblioteca processa as seguintes variáveis:

Variável	Unidade	Limites Padrão
Pressure	Pa	0-100000
Height	m	0-5000
Temperature	K	270-300
Dew point	K	0-400
Wind speed	m/s	0-100
Wind direction	deg	0-360
Wind U	m/s	-100-100
Wind V	m/s	-100-100
Relative humidity	%	0-100
Thickness	m	0-10000
Precip	mm	0-1000

Estrutura dos Arquivos de Saída

Arquivos NetCDF

Os arquivos NetCDF gerados incluem:

• Dimensões: latitude, longitude, tempo (se dados agregados)
• Variáveis: todas as variáveis meteorológicas disponíveis
• Atributos: unidades, descrição, limites válidos, método de interpolação
• Metadados: fonte dos dados, data de criação, autor

Exemplo de estrutura:

Dimensions:
  - lat: XX
  - lon: YY
  - time: Z (opcional)
Variables:
  - TEMPERATURE (K)
  - PRESSURE (Pa)
  - ...

Formatos Vetoriais

Os formatos GeoJSON, GeoPackage e Shapefile incluem:

• Geometria do tipo ponto para cada observação
• Tabela de atributos com todas as variáveis meteorológicas
• Coordenadas em WGS84 (EPSG:4326)

Interpolação Espacial

A biblioteca oferece quatro métodos principais de interpolação:

1. linear - Interpolação linear (triangulação Delaunay)
2. cubic - Interpolação cúbica para superfícies mais suaves
3. nearest - Vizinho mais próximo para manter valores originais
4. metpy - Métodos meteorológicos específicos:
   • rbf - Funções de base radial (várias opções)
   • cressman - Método de Cressman para análise meteorológica
   • barnes - Método de Barnes para análise sinótica
   • natural_neighbor - Interpolação por vizinhos naturais

Para dados meteorológicos, recomenda-se o uso de -i metpy combinado com o parâmetro --metpy-interp apropriado.

Solução de Problemas

Erro ao baixar dados

Arquivo não existe: https://data.rda.ucar.edu/ds461.0/little_r/...

Solução: Apenas horários sinóticos (00:00, 06:00, 12:00, 18:00 UTC) estão disponíveis. Verifique o horário informado.

Erro relacionado a SQLite

Erro de compatibilidade SQLite/GDAL ao salvar GPKG: undefined symbol: sqlite3_total_changes64

Solução: Há uma incompatibilidade entre as versões de SQLite e GDAL. A biblioteca tenta automaticamente salvar em GeoJSON como alternativa.

MetPy não disponível

Aviso: MetPy não está instalado. Para usar interpolação meteorológica avançada, instale com: pip install metpy

Solução: Instale MetPy conforme indicado: pip install metpy

Nenhuma variável pôde ser interpolada

Nenhuma variável pôde ser interpolada com sucesso

Solução: Verifique se existem dados na região e horário selecionados. Tente expandir os limites geográficos ou escolher outro horário.

Limitações Conhecidas

• Horários disponíveis: Apenas 00:00, 06:00, 12:00 e 18:00 UTC
• Memória: Áreas muito grandes ou resoluções muito altas podem causar problemas de memória
• Interpolação: Regiões com poucos pontos podem gerar artefatos na interpolação
• Internet: Necessária conexão estável para download dos dados

Integração com Outras Ferramentas

Os dados processados pela biblioteca podem ser facilmente utilizados em:

• Python: Análises com xarray, pandas, matplotlib
• GIS: Importação em QGIS, ArcGIS, gvSIG
• Meteorologia: Modelos numéricos, validação de previsões
• Visualização: Dashboards com PyViz, Matplotlib, Plotly

Citação e Atribuição

Para o Software

Neto, H. (2024). metdown: Processamento de Dados Little-R da UCAR.
Email: [email protected]

Para os Dados

NCAR/UCAR Research Data Archive. Integrated Global Radiosonde Archive (IGRA) and Other Upper-Air Data.
Dataset ID: ds461.0. Disponível em: https://rda.ucar.edu/datasets/d461000/

Citação Completa Recomendada

Os dados meteorológicos utilizados neste trabalho foram obtidos do NCAR/UCAR Research Data Archive 
(RDA) dataset ds461.0 (https://rda.ucar.edu/datasets/d461000/) e processados utilizando a biblioteca 
metdown (Neto, H., 2024).

Licença

Este código é disponibilizado para uso acadêmico e de pesquisa.

Contato

Para questões, sugestões ou contribuições: Helvecio Neto - [email protected]