Relátorio de Projeto Final (Modelo)¶
Introdução à Ciência de Dados - Prof. Gustavo Oliveira - Semestre 202Y/0X
Equipe:
Euclides de Alexandria, ‘euclides.alexandria@nome.edu.br’
Rei Henrique VII, ‘henry@eu.com’
Cosme de Médici, ‘cmedici@yuhh.com.br’
Nota: altere Y (1,2,3,…) e X (1 ou 2) correspondentemente na identificação de ano/semestre.
Resumo¶
Escreva em uma ou duas sentenças, no máximo, a finalidade do relatório.
Exemplo:
Aplicamos a técnica de heatmap para destacar o potencial para produção de biogás na região Nordeste.
Descrição do problema¶
Descreva o problema a ser tratado em até 3 parágrafos. (O quê?)
Exemplo:
O crescimento populacional associado aos hábitos de consumo modernos são fatores consideráveis para o aumento do lixo produzido nas cidades. Resíduos sólidos são tratados de diversas formas, tais como reciclagem, incineração e aterro sanitário (REFERÊNCIA 1, ANO).
Em geral, nos aterros sanitários, os compostos orgânicos podem ser tratados por processos termoquímicos ou bioquímicos que geram o biogás. Embora algumas cidades da região Nordeste possuam dados sobre o volume produzido de matéria orgânica semanalmente, não houve até o momento nenhuma análise sobre o potencial de geração de biogás nos aterros sanitários municipais (REFERÊNCIA 2, ANO).
A questão central que buscamos responder é: podemos construir um mapa de calor sobre a região Nordeste pelo qual possamos, rapidamente, visualizar o potencial de geração de biogás nos municípios?
Metodologia de solução¶
Descreva a metodologia utilizada para resolver o problema proposto. (Como?)
Exemplo:
Para resolver o problema proposto, usamos a seguinte metodologia:
Coleta de dados nos sites das companhias de limpeza urbana responsáveis pela coleta de lixo em 200 municípios da região Nordeste distribuídos conforme a tabela abaixo: |Estado|No. de municípios| |—|—| |AL|5| |BA|11| |CE|7| |MA|2| |PB|135| |PE|12| |PI|6| |RN|9| |SE|3|
Limpeza e processamento dos dados utilizando os módulos pandas, numpy e statsmodels para construir DataFrames contendo os parâmetros mais relevantes de análise. A seguir, mostramos um recorte de um dos DataFrames apresentando o volume de compostos orgânicos produzidos por estado (
VCOPS) e o potencial de biogás médio por estado (POTBIOGM).
NELU |
COD |
UF |
VCOPS (m3) |
POTBIOGM (fraction) |
|
|---|---|---|---|---|---|
0 |
DKX Engenharia |
DKX |
PE |
65000 |
0.443 |
1 |
Modal Soluções em Limpeza |
MOD |
AL |
21234.1 |
0.211 |
2 |
Soft Clean |
SFC |
RN |
42109.8 |
0.112 |
3 |
Autarquia Especial Municipal de Limpeza Urbana |
EMLUR |
PB |
87772.3 |
0.652 |
Definição da expressão de
POTBIOG, cujo valor varia entre 0 e 1.Plotagem dos mapas de calor de
POTBIOGutilizando o módulo geopandas.O código a seguir resume os passos fundamentais executados.
Potencial de biogás no Nordeste¶
Notas:
os dados produzidos nesta análise são fictícios e não devem ser usados para pesquisa!
para reproduzir este código, é necessário instalar o módulo
geopandas, preferencialmente em novo ambiente virtual;os mapas do Brasil estão disponíveis como arquivos .SHP aqui, do site GADM. Consulte política de uso!
import geopandas as geo
from matplotlib.pyplot import title, subplots
from numpy.random import normal
from warnings import filterwarnings
filterwarnings('ignore')
Definição de helper functions¶
# biogas potential (POTBIOG) simulator
def simulate_POTBIOG(state_name,mean,sigma):
state = bra2[bra2['NAME_1'] == state_name]
state['POTBIOG'] = normal(mean,sigma,size=len(state))
return state
# plot POTBIOG per state
def plotfig(UF,state_name):
fig, ax = subplots(figsize=(12,8))
f = lambda x: x.plot(ax=ax,column='POTBIOG',cmap='Reds',legend=True)
f(UF)
title(state_name)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([]);
Carregamento de dados¶
Baixe o .zip localmente e carregue a partir do diretório ou use métodos robustos do geopandas para raspagem da web.
# local directory on your computer
local_dir = '/Users/gustavo/Downloads/'
# level 1 shape file
bra = geo.read_file(local_dir + 'gadm36_BRA_shp/gadm36_BRA_1.shp')
# level 2 shape file
bra2 = geo.read_file(local_dir + 'gadm36_BRA_shp/gadm36_BRA_2.shp')
# NE region mask
mask = (bra['NAME_1'] == 'Alagoas') | \
(bra['NAME_1'] == 'Bahia') | \
(bra['NAME_1'] == 'Ceará') | \
(bra['NAME_1'] == 'Maranhão') | \
(bra['NAME_1'] == 'Pernambuco') | \
(bra['NAME_1'] == 'Piauí') | \
(bra['NAME_1'] == 'Paraíba') | \
(bra['NAME_1'] == 'Rio Grande do Norte') | \
(bra['NAME_1'] == 'Sergipe')
# NE state limits
NE = bra[mask]
# simulate values for 4 states: AL, PB, PE, and RN
AL = simulate_POTBIOG('Alagoas',0.211,0.05)
PB = simulate_POTBIOG('Paraíba',0.652,0.06)
PE = simulate_POTBIOG('Pernambuco',0.443,0.1)
RN = simulate_POTBIOG('Rio Grande do Norte',0.112,0.08)
# to have POTBIOG's merged distribution
# check for artifacts!!!
ALL = AL.merge(PB,how='outer')
ALL = ALL.merge(PE,how='outer')
ALL = ALL.merge(RN,how='outer')
# plot figure for all NE region
fig, ax = subplots(figsize=(12,8))
NE.plot(ax=ax,edgecolor='k',facecolor='gray',alpha=0.3)
ALL.plot(ax=ax,column='POTBIOG',cmap='Reds',legend=True)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([]);
title('Potencial de Biogás - Região NE')
# plot figures per state of interest
for a,b in [(AL,'Potencial de Biogás - AL'),
(PB,'Potencial de Biogás - PB'),
(PE,'Potencial de Biogás - PE'),
(RN,'Potencial de Biogás - RN')]:
plotfig(a,b)
Resultados, análise e discussão¶
Adicione gráficos, figuras, tabelas e informações necessárias (E aí?)
Exemplo:
A partir dos dados coletados, obtivemos os mapas de calor abaixo para o potencial de biogás (
POTBIOG).
Fig. 18 POTBIOG - NE.¶
Fig. 19 POTBIOG - AL.¶
Fig. 20 POTBIOG - PB.¶
Fig. 21 POTBIOG - PE.¶
Fig. 22 POTBIOG - RN.¶
Verifica-se que os valores se distribuem de maneira heterogênea na região estudada, mas o POTBIOG do estado da Paraíba é superior aos demais.
Referências bibliográficas¶
Registre todas as referências utilizadas no formato utilizado no template do mini-artigo. Referências incluem:
Livro
Artigo
Site
Post
etc.
Ajuda (esta seção não deve ser incluída no relatório!)¶
Recursos para aprender como escrever o relatório. Caso queira fazer algo e não saiba, pergunte ao professor. Se ele souber, orientará como fazer.