Pacotes

library(tidyverse)  # manipulação de dados
library(metan)
library(lubridate)    # gráfico de radar
library(rio)        # importação/exportação de dados

clima <- import("https://bit.ly/inmet_fred_2020")

# gerar tabelas html
print_tbl <- function(table, digits = 3, n = NULL, ...){
  if(!missing(n)){
    knitr::kable(head(table, n = n), booktabs = TRUE, digits = digits, ...)
  } else{
  knitr::kable(table, booktabs = TRUE, digits = digits, ...)
  }
}

Relação umidade / temperatura

O seguinte gráfico mostra a relação entre umidade e temperatura. Os dados representam a média horária considerando os 366 dias do ano de 2020.

ggplot(clima) + 
  # UMIDADE
  stat_summary(aes(HORA, UM_INST, color = "blue"),
               geom = "point", 
               fun = mean) +
  stat_summary(aes(HORA, UM_INST, color = "blue"),
               geom = "line") + 
  stat_summary(aes(HORA, UM_INST, color = "blue"),
               geom = "errorbar", width = 0.2) +
  # TEMPERATURA
  stat_summary(aes(HORA, TEMP_INST * 400 / 100,
                   color = "red"),
               geom = "point", 
               fun = mean,
               color = "red") +
  stat_summary(aes(HORA, TEMP_INST * 400 / 100,
                   color = "red"),
               geom = "line") + 
  stat_summary(aes(HORA, TEMP_INST * 400 / 100, 
                   color = "red"),
               geom = "errorbar",
               width = 0.2) +
  scale_y_continuous(name = "Umidade do ar (%)",
                     sec.axis = sec_axis(~ .  * 100 / 400 , name = expression("Temperatura ("~degree~"C)")),
                     expand = expansion(c(0.1, 0.1))) +
  scale_color_identity(guide = "legend") +
  scale_color_identity(breaks = c("red", "blue"),
                       labels = c("Temperatura (ºC)",
                                  "Umidade do ar (%)"),
                       guide = "legend") +
  theme(panel.grid.minor = element_blank(),
        legend.position = "bottom",
        legend.title = element_blank(),
        axis.title = element_text(size = 12),
        axis.text = element_text(size = 12)) + 
  scale_x_continuous(breaks = seq(0,24, by = 2)) + 
  labs(title = "Relação entre temperatura e umidade do ar",
       subtitle = "Dados médios horários do ano de 2020\nEstação INMET - UFSM-FW",
       caption = "Elaboração: Prof. Tiago Olivoto",
       x = "Hora do dia")

Variáveis quantificadoras

df_pf <- import("http://bit.ly/inmet_pf_2020")

Utilizando as temperaturas em bulbo seco (Ts ou Tar) e bulbo umido (Tw), as seguintes variáveis podem ser calculadas (Cálculos baseados no material Aula07 - Umidade do Ar, Chuva e Vento Tw (bulbo umido) = 17°C

• Pressão de saturação de vapor considerando a temperatura do bulbo seco (es${}_{T}s$)

$$e{s}_{Ts}=6,108\times {10}^{\frac{7,5\times Tar}{237,3+Tar}}$$

• Pressão de saturação de vapor (es) considerando a temperatura do bulbo úmido (es${}_{T}w$)

$$e{s}_{Tw}=6,108\times {10}^{\frac{7,5\times Tar}{237,3+Tar}}$$

• Pessão real do vapor d’água (e)

$$e=e{s}_{Tw}-\gamma \times \left(Ts-Tw\right)$$

• Umidade relativa do ar (UR)

$$UR=\frac{e}{e{s}_{Ts}}\times 100$$

• Déficit de saturação ($\delta e$)

$$\mathrm{\Delta }e=es-e$$

• Temperatura no ponto de orvalho (T$o$)

$$T_o=\frac{237,3\times \log \left(e/6,108\right)}{7,5-\log \left(e/6,108\right)}$$

• Umidade absoluta (UA, g vapor m$-3$ ar úmido)

$$UA=216,6\times \frac{e}{273+T_{ar}}$$

• Umidade de saturação (US, g vapor m$-3$ ar úmido)

$$UA=216,6\times \frac{e{s}_{Ts}}{273+T_{ar}}$$

• Razão de mistura (r, g vapor / g ar seco). Neste caso, a pressão já consta no enunciado da questão, mas pode ser calculado com a fórmula abaixo (P), onde z é a altitude do local (metros).

$$\begin{array}{l}r=0,622\times \frac{e}{P-e}P=1013,3\times {\left(1-\frac{0,0065\times z}{293}\right)}^{5,2568}\end{array}$$

• Umidade específica (q, g vapor / g ar úmido):

$$q=0,622\times \frac{e}{P-0,378\times e}$$