rfsaldanha/brclimr

R package to fetch zonal weather indicators for Brazilian municipalities.

brclimr's Issues

Google Cloud unavailable

          Raphael, tudo bem? Antes de mais nada quero dizer que sou sua fã, e uso e recomendo os pacotes que vc faz.

Agora, eu queria uma opinião sua por favor. Eu criei um loop para pegar informações de temperatura de um vetor de municípios, e ele funciona bem, no entanto, está apresentando este erro, saberia me dar uma dica do que posso fazer para resolver? Ele gera meu objeto com as temperaturas, mas não tenho certeza se estão completas porque ao final, ele retorna este erro.

meu loop:

tmin_hist1 <- data.frame()

for (i in code_v){

• j <- fetch_data(code_muni = as.numeric(i), product = "brdwgd",

•               indicator = "tmin", statistics = "mean", 
  

•               date_start = as.Date("1961-01-01"), date_end = as.Date("1980-12-31"))
  

• x <- c(i)
• id <- rep(x, times = nrow(j))
• k <- as.data.frame(cbind(id,j))
• tmin_hist1 <- as.data.frame(rbind(k, tmin_hist1))

Error in compute.arrow_dplyr_query():
! IOError: google::cloud::Status(UNAVAILABLE: Retry policy exhausted in Read(): PerformWork() - CURL error [35]=SSL connect error)

Obrigada!

Originally posted by @tallysfeldens in #1 (comment)

Dúvida sobre os dados de precipitação

Olá, Rafael. Tudo bem?

[Primeiramente, parabéns pelo trabalho]

Estou usando o pacote brclimR para avaliar a precipitação acumulada de um município. No entanto, observando os dados para a estatística pr_sum (BR-DWGD) verifiquei precipitações diárias acima 1000mm, por exemplo. Também busquei o pr_max e verifiquei que os valores são mais aderentes, mas fiquei em dúvida se poderia utiliza-lo para calcular a precipitação acumulada em um determinado mês.

Minha dúvida é se preciso realizar algum tratamento nos valores de pr_sum antes de utiliza-lo, pois, se eu agrupar por mês e somá-lo os valores ficam muito elevados e incoerentes. Minha outra dúvida seria se posso utilizar o pr_max para calcular a precipitação acumulada já que os valores são mais aderentes a realidade..

Segue meu código abaixo:

library(brclimr)
library(tidyverse)
library(arrow)
library(lubridate)

pr_data <- open_dataset(sources = "Banco de dados/Clima/parquet_pr.parquet")
pr_data %>% #glimpse()
  filter(code_muni %in% c(1502152,1502772), name == "pr_sum") %>%
  collect() %>% #transform into df
  mutate_at(vars(code_muni),as.factor) %>%
  mutate(year = year(date), month = month(date)) %>%
  filter(year>2009) %>%
  group_by(code_muni,year,month) %>%
  mutate(sum_pr = sum(value)) %>% distinct(code_muni,year,month,sum_pr) %>% ungroup() %>%
  mutate(day = "1",new_date = make_date(year,month,day),code_muni = as_factor(code_muni)) %>%
  select(-day,-month,-year) %>%
  #glimpse()
  ggplot(aes(new_date,sum_pr))+geom_point()+geom_line()+
  scale_x_date(date_breaks = "6 months",date_labels = "%b %y")+
  facet_grid(vars(code_muni))

RStudio crashes

Some users reported that RStudio crashes after using package functions.