Usar estatísticas geoespaciais para traçar o caminho de um furacão

Este tutorial apresenta-lhe a análise geoespacial. A análise geoespacial permite-lhe analisar e visualizar facilmente dados geoespaciais no BigQuery.

Explore os dados de amostra

Este tutorial usa um conjunto de dados disponível através do Google Cloud Programa de conjuntos de dados públicos. Um conjunto de dados público é qualquer conjunto de dados armazenado no BigQuery e disponibilizado ao público em geral. Os conjuntos de dados públicos são conjuntos de dados que o BigQuery aloja para que possa aceder e integrar nas suas aplicações. A Google paga o armazenamento destes conjuntos de dados e disponibiliza acesso público aos dados através de um projeto. Só paga pelas consultas que executa nos dados (o primeiro 1 TB por mês é gratuito, sujeito aos detalhes de preços das consultas).

O conjunto de dados de trajetos de furacões globais (IBTrACS)

Conjunto de dados de trajetos de furacões globais (IBTrACS)

As posições e as intensidades históricas ao longo das trajetórias dos ciclones tropicais (CT) globais são fornecidas pelo International Best Track Archive for Climate Stewardship (IBTrACS) da NOAA. Os ciclones tropicais são conhecidos como furacões nas bacias oceânicas do Atlântico Norte e do Pacífico Nordeste, tufões na bacia oceânica do Pacífico Noroeste, ciclones nas bacias oceânicas do Índico Norte e Sul, e ciclones tropicais na bacia oceânica do Pacífico Sudoeste.

O IBTrACS recolhe dados sobre os CIs comunicados por centros de monitorização internacionais que têm a responsabilidade de prever e comunicar CIs (e também inclui alguns conjuntos de dados históricos importantes). O IBTrACS inclui dados de 9 países diferentes. Historicamente, os dados que descrevem estes sistemas incluíram as melhores estimativas da respetiva trajetória e intensidade (daí o termo "melhor trajetória").

Pode começar a explorar estes dados na Google Cloud consola vendo os detalhes da tabela hurricanes:

Aceda ao esquema de furacões

Consultar o trajeto do furacão Maria em 2017

Nesta secção do tutorial, vai executar uma consulta GoogleSQL que encontra o caminho do furacão Maria na temporada de 2017. Para traçar o caminho do furacão, consulte a localização do furacão em diferentes momentos.

Detalhes da consulta

A seguinte consulta GoogleSQL é usada para encontrar o caminho do furacão Maria.

SELECT
  ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
  name,
  iso_time,
  dist2land,
  usa_wind,
  usa_pressure,
  usa_sshs,
  (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
  (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
FROM
  `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
WHERE
  name LIKE '%MARIA%'
  AND season = '2017'
  AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
    ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
ORDER BY
  iso_time ASC

As cláusulas de consulta fazem o seguinte:

  • SELECT ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point, name, iso_time, dist2land, usa_wind, usa_pressure, usa_sshs, (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt, (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
    A cláusula SELECT seleciona todos os dados meteorológicos da tempestade e usa a função ST_GeogPoint para converter os valores nas colunas latitude e longitude em tipos GEOGRAPHY (pontos).
  • FROM bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes
    A cláusula FROM especifica a tabela sobre a qual está a ser feita a consulta: hurricanes.
  • WHERE name LIKE '%MARIA%' AND season = '2017' AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'), ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
    A cláusula WHERE filtra os dados para apenas os pontos no Atlântico correspondentes ao furacão Maria na temporada de furacões de 2017.
  • ORDER BY iso_time ASC
    A cláusula ORDER BY ordena os pontos para formar um caminho cronológico da tempestade.

Execute a consulta

Para executar a consulta através da Google Cloud consola:

  1. Aceda à página do BigQuery na Google Cloud consola.

    Aceda à página do BigQuery

  2. Introduza a seguinte consulta GoogleSQL na área de texto do editor de consultas.

    SELECT
  ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
  name,
  iso_time,
  dist2land,
  usa_wind,
  usa_pressure,
  usa_sshs,
  (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
  (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
FROM
  `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
WHERE
  name LIKE '%MARIA%'
  AND season = '2017'
  AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
    ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
ORDER BY
  iso_time ASC

  3. Clique em Executar.

    A consulta demora um momento a ser concluída. Após a execução da consulta, os resultados são apresentados no painel Resultados da consulta.

    Resultados da consulta do furacão Maria no BigQuery

Visualize os resultados da consulta no BigQuery

Para visualizar os resultados no BigQuery, siga estes passos:

  1. Para visualizar os resultados no BigQuery, no painel Resultados da consulta, clique em Visualização.

  2. Para Coluna de dados, selecione usa_wind.

    Aparece um mapa com pontos para a localização do furacão ao longo do tempo, com um estilo de gradiente de cores para a velocidade do vento.

  3. Opcional: para ajustar a visibilidade dos pontos, defina Mín. como 0 e selecione um gradiente de cores diferente na lista Cor.

Visualização dos resultados da consulta do furacão Maria no BigQuery

Visualize os resultados da consulta no Geo Viz

Também pode visualizar os resultados através do BigQuery Geo Viz, uma ferramenta Web para visualização de dados geoespaciais no BigQuery através das APIs Google Maps.

Inicie o Geo Viz e autentique

Antes de usar o Geo Viz, tem de autenticar e conceder acesso aos dados no BigQuery.

Para configurar o Geo Viz:

  1. Abra a ferramenta Web Geo Viz.

    Abra a ferramenta Web Geo Viz

  2. No passo 1, Selecionar dados, clique em Autorizar.

    Botão de autorização do Geo Viz

  3. Na caixa de diálogo Escolher uma conta, clique na sua Conta Google.

    Caixa de diálogo de escolha de conta

  4. Na caixa de diálogo de acesso, clique em Permitir para conceder ao Geo Viz acesso aos seus dados do BigQuery.

    Permitir acesso à caixa de diálogo Geo Viz

Execute a consulta no Geo Viz

Depois de se autenticar e conceder acesso, o passo seguinte é executar a consulta no Geo Viz.

Para executar a consulta:

  1. No passo um, Selecionar dados, introduza o ID do projeto no campo ID do projeto.

  2. Na janela de consulta, introduza a seguinte consulta GoogleSQL.

    SELECT
  ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
  name,
  iso_time,
  dist2land,
  usa_wind,
  usa_pressure,
  usa_sshs,
  (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
  (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
FROM
  `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
WHERE
  name LIKE '%MARIA%'
  AND season = '2017'
  AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
    ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
ORDER BY
  iso_time ASC

  3. Clique em Executar.

  4. Quando a consulta estiver concluída, clique em Mostrar resultados. Também pode clicar no passo dois Dados.

  5. Esta ação move o processo para o passo dois. No passo 2, para Coluna de geometria, escolha ponto. Este gráfico representa os pontos correspondentes ao trajeto do furacão Maria.

    Resultados mapeados no BigQuery Geo Viz

Formate a visualização no Geo Viz

A secção Estilo apresenta uma lista de estilos visuais para personalização. Para mais informações sobre as propriedades e os valores de estilo, consulte o artigo Formate a visualização.

Para formatar o seu mapa:

  1. Clique em Adicionar estilos no passo 2 ou clique no passo 3 Estilo.

  2. Altere a cor dos seus pontos. Clique em fillColor.

  3. No painel fillColor:

    1. Clique em Orientado por dados.
    2. Para Função, escolha linear.
    3. Para Campo, escolha usa_wind.
    4. Para Domínio, introduza 0 na primeira caixa e 150 na segunda.

    5. Para Intervalo, clique na primeira caixa e introduza #0006ff na caixa Hex. Clique na segunda caixa e introduza #ff0000. Isto altera a cor do ponto com base na velocidade do vento. Azul para ventos mais fracos e vermelho para ventos mais fortes.

      Adicione cor de preenchimento no BigQuery Geo Viz

  4. Examine o seu mapa. Se mantiver o cursor do rato sobre um dos seus pontos, são apresentados os dados meteorológicos do ponto.

    Detalhes do ponto no mapa

  5. Clique em fillOpacity.

  6. No campo Valor, introduza 0,5.

    Formate a opacidade do preenchimento do mapa no BigQuery Geo Viz

  7. Examine o seu mapa. A cor de preenchimento dos pontos é agora semitransparente.

  8. Altere o tamanho dos pontos com base no raio do furacão. Clique em circleRadius.

  9. No painel circleRadius:

    1. Clique em Orientado por dados.
    2. Para Função, escolha linear.
    3. Para Campo, escolha radius_50kt.
    4. Para Domínio, introduza 0 na primeira caixa e 135 na segunda.

    5. Para Intervalo, introduza 5 na primeira caixa e 135000 na segunda.

      Adicione o raio do círculo no BigQuery Geo Viz

  10. Examine o seu mapa. O raio de cada ponto corresponde agora ao raio do furacão.

    Mapa final do BigQuery Geo Viz

  11. Feche a visualização geográfica.