Desenho Das Rosas Do Vento

Como fazer um desenho das rosas do vento do jeito certo

A rosa dos ventos é um gráfico radial que mostra a frequência e a direção do vento a partir de dados observacionais ou de modelos. O desenho das rosas do vento parece simples na teoria, mas tem detalhes que todo mundo erra na primeira vez. Vou explicar como funciona na prática. Cada pétala aponta para uma direção cardinal (N, NE, E, SE, S, SW, W, NW ou subdivisões em 16 pontos). O comprimento da pétala indica a frequência com que o vento sopra daquela direção. A cor ou a espessura pode representar faixas de velocidade. Isso é tudo. A complicação vem quando você precisa traduzir dados brutos em algo legível. O erro mais comum que vejo é usar apenas a direção média do vento sem separar por intensidade. O resultado é um gráfico que não diz nada. Se você só mostra frequência absoluta, perde a informação mais importante: qual a probabilidade de ventos fortes virem de uma direção específica. Para isso, divide-se em classes de velocidade — por exemplo, calmaria (0-5 km/h), leve (5-20), moderado (20-40), forte (40-60) e muito forte (acima de 60). Cada classe recebe uma cor diferente, e as faixas se acumulam de dentro para fora.

Coletando os dados que realmente importam

Você precisa de séries temporais de direção e velocidade do vento, preferencialmente com resolução horária. Dados diários ou semanais funcionam, mas perdem detalhe. Fontes comuns são estações meteorológicas automáticas, radiossondas, reanálises como ERA5 ou MERRA-2, e modelos como o INPE ou o CPTEC no Brasil. Uma coisa que poucas pessoas levam a sério: a homogeneização dos dados. Se você juntar dados de duas estações diferentes, ou de um período com sensor trocado, a rosa vai mentir. Eu perdi uma semana inteira em 2019 porque uma estação mudou de localização entre 2015 e 2017 e ninguém atualizou o metadata. O vento parecia vir do mar quando na realidade o sensor novo estava posicionado atrás de um prédio que criava um Wake effect. A solução foi cruzar com a estação vizinha mais confiável, aplicar um fator de correção baseado na correlação entre as duas séries, e descartar os meses de transição. O filtro básico que eu uso antes de gerar qualquer gráfico é: remover dados faltantes consecutivos maiores que 3 horas, validar se a direção está entre 0 e 360 graus, e checar se a velocidade não tem valores negativos ou absurdos acima de 200 km/h para condições normais. Se o arquivo tiver menos de 70% dos horários preenchidos num ano inteiro, descarto. O resultado fica distorcido.

Ferramentas para construir o desenho

Eu trabalho principalmente com Python, usando matplotlib e o pacote windrose, que é o padrão do setor. Tem opções em R com o pacote windRose do CMV, e softwares como WAsP ou Windographer para quem precisa de algo mais orientado a engenharia eólico. Para uso rápido sem programar, o toolbox do NOAA tem geradores online, mas a flexibilidade é limitada. No Python, o fluxo básico é carregar um dataframe com colunas de direção em graus e velocidade em m/s, definir os bins de direção e velocidade, e chamar a função de plotting. Uma configuração padrão que funciona bem usa 16 setores de direção e 5 classes de velocidade. O tempo médio para gerar uma rosa completa, desde os dados brutos até o gráfico final, é cerca de 15 minutos se o pipeline estiver montado, contra quase 2 horas se você tiver que depurar os dados na mão toda vez. Um problema técnico que dá dor de cabeça: quando há uma concentração enorme de calmaria, o centro da rosa fica estourado e as pétalas ficam espremidas, impossíveis de ler. A solução prática é aplicar um truncamento inferior — tratamos velocidades abaixo de 0,5 m/s como falta de dado em vez de calmaria. Isso limpa o centro sem enviesar a análise, já que ventos próximos de zero são ruído instrumental na maioria das estações.

Interpretando o resultado

Olhe primeiro para a direção dominante, que é o setor com a pétala mais longa. Depois verifique se há bimodalidade — duas pétalas opostas grandes indicam ventos sazonais ou térmicos, comum em regiões costeiras onde a brisa marítima e terrestre se alternam. Se a rosa for simétrica em todas as direções, os dados provavelmente estão errados ou o local é excessivamente turbulento, o que em muitos casos significa que não há direção predominante relevante para planejamento. Outro ponto cego: a rosa dos ventos não mostra rajadas. Dados de média horária podem indicar vento forte de 30 km/h do norte, mas as rajadas podem ter atingido 60 km/h. Se o objetivo é dimensionar estrutura ou avaliar risco, é essencial complementar com estatísticas de pico, como o percentil 95 ou valores extremos Gumbel. A principal limitação que precisa ser dita clara é que a rosa dos ventos clássica funciona mal em locais com variabilidade extrema ou dados escassos. Em regiões de montanha, a direção do vento muda tantas vezes que o gráfico vira um círculo praticamente uniforme, o que é informação por si só, mas difícil de comunicar. Nesses casos, gráficos de dispersão direção-velocidade ou histogramas condicionais por setorial funcionam melhor.

Para quem quer baixar um exemplo pronto para estudar, o repositório do projeto windrose no GitHub tem notebooks de referência, e o NOAA disponibiliza rotinas em Python e MATLAB documentadas. A documentação do CMV para R também é útil. O importante é testar com dados reais logo na primeira execução, porque os exemplos de documentação sempre usam datasets sintéticos que não representam os problemas que você vai encontrar no campo.