Bem-vindo ao Analisador de Qualidade do Ar da Axion Green. Esta ferramenta foi projetada para monitorar, analisar e estimar a qualidade do ar e a umidade ao longo do ano. Com uma variedade de funcionalidades, você pode facilmente inserir dados, visualizar gráficos informativos e estimar valores desejados.
Utilize o menu "Inserir Dados Mensais" para adicionar informações sobre a qualidade do ar e umidade de cada mês. Insira valores de 1 a 10 para representar a qualidade do ar e a umidade.
Explore uma série de gráficos para visualizar seus dados:
- Qualidade do Ar ao Longo dos Meses: Acompanhe as variações mensais da qualidade do ar.
- Variação da Umidade: Observe como a umidade se altera durante o ano.
- Comparação Qualidade do Ar e Umidade: Veja ambos os fatores em um único gráfico.
- Relação entre Qualidade do Ar e Umidade: Analise a correlação entre essas variáveis.
Digite um valor de qualidade do ar desejado (de 1 a 10) para prever o mês em que ele poderá ser alcançado. A estimativa leva em consideração a taxa de mudança da qualidade do ar.
Receba uma estimativa dos meses para uma variedade de valores de qualidade do ar (0 a 10). Visualize os meses em que esses valores podem ocorrer.
Insira um CEP para acessar informações locais, como logradouro, bairro, cidade e estado.
Aprimoramos o método de estimativa de mês para qualidade do ar, utilizando cálculos mais precisos baseados na derivada da série temporal da qualidade do ar. A derivada oferece insights sobre as mudanças ao longo do tempo, possibilitando uma estimativa mais precisa.
Ao calcular a derivada da qualidade do ar em relação aos meses, identificamos períodos de aumento ou diminuição acentuados. Isso melhora a precisão da previsão para atingir valores desejados, considerando as tendências sazonais.
Certifique-se de ter o Python instalado. Você pode precisar instalar as seguintes bibliotecas:
- matplotlib
- numpy
- requests
- pandas
Instale-as usando:
pip install [nome da biblioteca]
A derivada ajuda a compreender as mudanças da qualidade do ar ao longo do tempo. Sua magnitude indica rapidez e direção da mudança. Por exemplo:
- Derivada positiva: Melhoria ao longo do tempo.
- Derivada negativa: Deterioração ao longo do tempo.
- Magnitude reflete a velocidade da mudança.
Ao visualizar o gráfico da derivada em relação aos meses, você identifica tendências e picos de mudança rápida. Isso apoia decisões em políticas ambientais e planejamento urbano.
Utilizamos o método de Newton para estimar o mês desejado. O método iterativo aproxima raízes de funções.
- Calculamos a derivada da qualidade do ar ao longo dos meses.
- Iniciamos com um mês (por exemplo, 0) e iteramos para encontrar a raiz da função.
- Iterações continuam até encontrar a raiz ou atingir máximo de iterações.
O método de Newton é eficiente para raízes de funções complexas. Considera a taxa de mudança, possibilitando estimativas precisas.
Pode não convergir se a função for complexa. Precisão depende do valor inicial.
Neste projeto, utilizamos a biblioteca Pandas para manipulação e análise de dados. O Pandas nos permite criar DataFrames para organizar os dados mensais e calcular médias anuais.
As docstrings foram incluídas para descrever a funcionalidade de cada função e método. Isso torna o código mais legível e facilita a compreensão das operações realizadas em cada parte do programa.
- RM 98036 Henrique Pontes Olliveira
- RM 98460 Felipe Capriotti da Silva Santos
- RM 99679 Gustavo Kawamura Christofani
- RM 550908 Vinicius Santos Yamashita de Farias
- RM 99874 Rafael Carvalho Mattos