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Neste artigo, vamos entender um pouco mais sobre o desenvolvimento do software radar meteorológico, como são medidas suas informações e como visualizá-las, incluindo a utilização das Bibliotecas de Software Livre para Processamento dos Dados. Além disso, vamos falar sobre a preparação do ambiente de desenvolvimento através de ferramentas de desenvolvimento de software como o Anaconda Navigator e Spyder.

Obtenção de dados de radar

A obtenção de dados pode ser realizada a partir do site do Centro Nacional de Monitoramento e Alerta de Desastres Naturais (CEMADEN). Assim, no site podemos encontrar as informações de pluviômetros, estações hidrológicas e radares meteorológicos. 

Os dados são fornecidos no formato Rainbow5, que consiste em um arquivo XML que contém metadados e conteúdo binário. Então, estes arquivos possuem extensão .vol e armazenam as medições do radar.

Estudo das variáveis medidas por Sensoriamento Remoto

Um radar meteorológico funciona emitindo pulsos de energia eletromagnética em frequências de micro-ondas. Ou seja, parte da energia é retroespalhada pelos alvos, e retorna para a mesma direção da antena do radar, sendo captada pelo refletor. 

Dessa forma, a energia recebida é analisada por computadores para determinar a localização do alvo, intensidade da precipitação, informações sobre a velocidade e direção do vento, além da distância (mensurada através da medida do tempo que leva o pulso de energia se deslocar da fonte do alvo e retornar até o refletor).

As variáveis obtidas através desse sistema podem ser analisadas e determinar, por exemplo, a estrutura interna da chuva. Assim, permitem estimar a precipitação, realizar monitoramento e previsão de curtíssimo prazo com diversas aplicações.

Nesta etapa, podemos escolher as variáveis básicas necessárias para realizar a estimativa de precipitação, que são:

Refletividade (Z)

É uma medida da eficiência do alvo de um radar em interceptar e retornar a energia do radar, que depende dos parâmetros físicos do alvo. Bem como o número e tamanho das gotas de chuva por unidade de volume e unidade de mm6m-3.

Refletividade Diferencial (ZDR)

É uma medida do logaritmo da razão entre a refletividade transmitida com pulso horizontal e refletividade transmitida com pulso vertical em um volume. Então, pode também ser pensada como o logaritmo da razão entre a refletividade horizontal para a refletividade vertical nas unidades lineares.

Fase Diferencial Específica (KDP)

É a derivada espacial da fase diferencial. Ou seja, uma comparação da diferença de fase entre os pulsos polarizados horizontal e verticalmente, em duas distâncias diferentes.

Velocidade radial (VR)

É a velocidade de aproximação ou afastamento dos alvos em relação ao radar na direção do feixe.

Utilização das Bibliotecas de Software Livre para Processamento dos Dados do Radar Meteorológico

Para o processamento de dados, podemos utilizar duas bibliotecas com código aberto, que tem o objetivo de ler e manipular os dados de radar, a Python ARM Radar Toolkit (Py- ART) e a Biblioteca para processamento de dados de radar meteorológico (WRADLIB). 

Assim, elas foram criadas para facilitar o uso de dados de radar meteorológico, são bem documentadas e fáceis de usar. Ambas são escritas na linguagem de programação Python.

Anaconda Navigator

Para a utilização das bibliotecas, instalamos a Anaconda Navigator, uma interface gráfica que permite gerenciar ambientes de programação. Então, na Figura 1, é possível ver a interface e algumas aplicações gerenciadas pela Anaconda Navigator.

Spyder

Depois da instalação do Anaconda, utilizamos o ambiente científico Spyder, uma das ferramentas apresentadas em sua tela inicial. Dessa forma, com o Spyder, é possível editar, analisar e depurar arquivos. 

Plotagem do campo PPI

Na Figura 2, podemos ver um exemplo de leitura e plotagem do campo PPI (Plan Position Indicator, em inglês), que é um campo bidimensional do radar meteorológico que representa a variável escolhida (neste caso a refletividade) com a antena do radar no centro da tela e a altura acima do solo com círculos concêntricos. Portanto, a refletividade é plotada conforme uma barra de cores na lateral direita da figura.

Py-Art

Para a utilização da biblioteca Py-Art, além do Python, instalaremos mais quatro bibliotecas, NumPy, SciPy, Matplotlib e netCDF4. 

Py-ART tem a capacidade de ler uma série de formatos de radar meteorológico comuns, incluindo os formatos: Sigmet IRIS, MDV, CF Radial, Universal Format (UF) e arquivos no formato NEXRAD Nível II. O Py-ART também contém rotinas que podem produzir os gráficos de radar mais utilizados, incluindo PPIs, CAPPIs e RHIs.

Nesse caso, o método mais fácil para instalar o Py-ART é usar os pacotes gerenciados pela ferramenta “conda”. Assim , é recomendado criar um novo ambiente ao usar Py-ART ou, até mesmo, outros pacotes como Wradlib, de modo a se criar um ambiente exclusivo para o projeto.

Assim, o Py-ART pode ser usado para uma variedade de tarefas, desde plotagem básica até a execução de processamento mais complexos. Além disso, os usos mais específicos para Py-ART incluem:

• Leitura de dados de radar em vários formatos de arquivo;
• Criação de plotagens e visualização de dados de radar;
• Doppler dealising (remoção do artefato de falseamento da relação velocidade- distância);
• Correção da atenuação;
• Processamento de fase usando um método de programação linear;
• Mapeamento de dados de um ou vários radares em uma grade cartesiana;
• Executar recuperação de dados mapeados ou nos dados brutos originais;
• Gravar dados em coordenadas polares ou cartesianas em arquivos NetCDF.

Do mesmo modo, a leitura dos arquivos do radar meteorológico é feita pelo Py-ART por meio do módulo pyart.io. Portanto, para a utilização da Wradlib, podemos reutilizar o ambiente criado para o Py-Art, por conter as mesmas dependências e adicionar as bibliotecas h5py, h5netcdf, xarray, xmltodict e gdal. Isso porque a Wradlib tem a capacidade de fazer leitura de formatos de dados semelhante ao Py-ART.

Visualizando resultados

Com o Py-ART, é possível criar plotagens de plano gráfico de indicador de posição (PPI) como mostra a Figura 3. Dessa forma, o PPI é gerado de uma varredura de medida angular do sistema de coordenadas horizontais, conhecida como azimute com uma elevação constante.

Em primeiro lugar, a variável é plotada em um plano, em que o centro é a posição do radar meteorológico. Neste caso, a figura 3 mostra um exemplo de PPI utilizando a biblioteca Py-ART, em um raio de 200 km.

Através do uso do Py-ART e Wradlib, é possível gerar e visualizar dados das variáveis básicas, ilustrado na Figura 4. Em (a) Refletividade (Z), em (b) Refletividade Diferencial (ZDR), em (c) Fase Diferencial Específica (KDP) em (d) Velocidade Radial (Vr).

É possível extrair informações dos arquivos do radar meteorológico através da função radar.info(‘compact’) ou radar.info(‘full’) utilizando Py-ART. Isto é, porque eles podem fornecer detalhes sobre os dados armazenados. 

Metadados

Metadados contendo as variáveis: altitude, longitude, latitude, azimute, elevação, metadados, título, versão do arquivo, nome do radar meteorológico, além de outros estão contidos no arquivo, bem como ilustra a Figura 5. Então, para obter detalhes dos arquivos através da biblioteca Wradlib, utilizamos a função wrl.io.read_rainbow(‘path’), onde ‘path’ se refere ao caminho do arquivo.

Plotagem de anéis

Para a plotagem de anéis, podemos utilizar a função display.plot_range_rings(), em que os parâmetro são: um array, para uma faixa de 250 km. Neste caso, utilizamos a função da seguinte maneira: display.plot_range_rings([250]), como podemos ver na fig. 6 (a), display.plot_range_rings([50, 100]) para fig. 6(b), display.plot_range_rings([50, 100, 150, 250]) para fig. 6(c).

Mapa de cores

Além disso, é possível personalizar as cores da plotagem do PPI, através da biblioteca matplotlib, que possui vários mapas de cores integrados acessíveis via matplotlib.cm.get_cmap. Ou através da classe ListedColormap e uma matriz Nx4 numpy de valores entre 0 e 1 para representar os valores RGBA do mapa de cores.

Ainda mais, podemos fazer um novo mapa de cores. Para isso, é necessário informar o comprimento, os intervalos entre as cores e suas respectivas cores. Como podemos ver na Figura 7, N representa o comprimento, a fig. 7 (a) representa os valores para as cores em RGB e fig. 7 (b) mostra os intervalos entre cada cor. Assim, o resultado da plotagem é apresentado na fig. 7 (c), onde o comprimento vai de 0 à 60 e apresenta intervalos de 10 e 5.

Conclusão

Como vimos no artigo, a utilização das bibliotecas Py-ART e Wradlib aponta para a viabilidade no processo de análise, visualização e processamento de dados do radar meteorológico. 

Além disso, dentre diversas facilidades oferecidas por estas bibliotecas, encontra-se a de plotagem. Isto é, por meio da plotagem, conseguimos gerar o PPI. Assim, levando em consideração a utilização da linguagem Python e suas bibliotecas, é possível manipular facilmente as cores geradas no PPI.

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Neste artigo, vamos falar sobre a ascensão da Educação 4.0 e do Software de Educação.

O que é Educação 4.0?

Nos últimos anos, o acesso às tecnologias de informação e comunicação (TIC) aumentou consideravelmente, trazendo praticidade no que se refere a se informar e comunicar.

A Educação 4.0 é a união da educação com a tecnologia. Ou seja, a utilização do Software na educação. O foco da Educação 4.0 está em trazer esses avanços e inovações tecnológicas para o dia a dia. Dessa forma, essa nova forma de educação pode desempenhar papéis importantes em diversas áreas, desde processos administrativos a ferramentas educacionais.

O frequente contato de jovens e crianças com dispositivos eletrônicos é cada vez maior, por isso utilizar as TICs no ensino é uma forma de conexão com esse público. A educação não deve mais ser como antigamente. Até porque as relações mudam, e as demandas de ensino e aprendizagem são impulsionadas conforme as dinâmicas que da sociedade, do espaço e do tempo.

Entretanto, como mostra Woassoman e Fuchs (2004) em suas análises do PISA (Exame Internacional de Avaliação de Alunos), a disponibilidade de um computador está relacionada ao baixo rendimento escolar. Porém, o exame também observou que, se a internet for utilizada direcionada ao aprendizado, essa influência proporciona um alto rendimento escolar.

Em sua maioria, o estudo tradicional tem foco na simples memorização e repetição de cálculos e fórmulas. Com isso, as TICs podem ser utilizadas como ferramenta de estudo e desenvolvidas de forma que desperte o interesse do aluno. Em algumas disciplinas, como química, física e biologia, muitos professores apresentam uma tendência à didática tradicional, usualmente, baseada em aulas expositivas. Mas isso não tem sido bem recepcionado pelos estudantes. Justamente porque essa didática vem acompanhada (muitas vezes) das cobranças por memorização, como a Tabela Periódica ou outros conceitos complexos. 

Quais são as vantagens da Educação 4.0?

Utilizar a Educação 4.0 como ferramenta para auxílio dos educadores pode gerar ganhos significativos em áreas. Por exemplo:

• Otimização de processo da gestão escolar;
• Melhoria na qualificação do corpo docente;
• Facilidade na aprendizagem dos alunos.

Os jogos podem ser usados com um recurso facilitador no processo de ensino e aprendizagem. Sendo este um agente motivador, que proporciona ganhos significativos no raciocínio lógico, autonomia, adaptação emocional, criatividade e imaginação.

Na prática

Na imagem abaixo, ilustramos uma ferramenta que poderia ser utilizada em diversos locais, como em laboratórios de química e biologia, onde alguns conteúdos são abordados de maneira simples e sem eficiência, já que os alunos acabam vivenciando apenas a teoria. Ou seja, essa falta de prática limita o conhecimento, tendo em vista que os discentes necessitam de experiências laboratoriais, manipular e conhecer vidrarias e equipamentos para uma melhor compreensão, gerando resultados mais significativos.

Quais são os desafios da Educação 4.0?

Ainda que a Educação 4.0 tenha inúmeros benefícios, o ingresso das TICs na educação possui algumas desvantagens, como a falta de preparo dos docentes em manusear e aplicar devidamente a tecnologia. Não basta que a tecnologia sseja implementada, é de extrema importância que os docentes se atualizem junto com a tecnologia e suas inovações. Essa falta de preparo também é influenciada por grande parte dos professores tratarem o uso de tecnologia atual como inimiga do desempenho escolar.

Muitas escolas do território brasileiro ainda possuem o método de ensino tradicional, que consiste somente em: professor; quadro; e giz. Portanto, o uso das TICs tem o papel de aumentar o interesse e rendimento dos alunos em disciplinas consideradas de difícil compreensão.

Conclusão

Com essas evidências, podemos afirmar que o uso de Software na Educação pode resolver alguns problemas que são vistos com frequência em escolas públicas. O Software na Educação pode ser encarado como um processo construtivo, resolvendo alguns problemas que são, de forma geral, bem comuns em sala de aula.

Alguns conteúdos são pouco vivenciados pelo próprio docente em sua formação, levando-o, assim, a repetir esses conteúdos de forma mecânica e não didática. Por isso, a utilização de software nesses processos poderia auxiliar e evoluir o mundo da educação. Propondo, assim, grande ajuda aos próprios alunos, principalmente aqueles que possuem dificuldades em assimilar e absorver os conteúdos dados em sala de aula.

A Educação 4.0 se utiliza de Softwares de Educação capazes de atingir com eficiência o público, facilitando o dia a dia dos alunos, professores e administração. Incentivar o uso de tecnologia na educação é um grande passo que pode transformar e evoluir e educação não só no Brasil, como em todo mundo. Isso porque a Educação 4.0 mostra nitidamente sua eficiência quando bem aplicada, com o objetivo de obter um melhor aproveitamento baseado na realidade de cada instituição.

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