Capítulo 1 Pré-Requisitos

1.1 Sistema Operacional

Antes de instalar o R na sua plataforma de interesse, verifique se há recomendações abaixo:

Windows
A princípio não há pré-requisitos! Caso fique entusiasmado com o R e queira desenvolver os próprios pacotes, instale o Rtools https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/

Instale NetCDF, GDAL, GEOS, udunits e PROJ

MacOS

brew unlink gdal
brew tap osgeo/osgeo4mac && brew tap --repair
brew install proj
brew install geos
brew install udunits
brew install gdal2 --with-armadillo --with-complete --with-libkml --with-unsupported
brew link --force gdal2

(Veja como instalar NetCDF no MacOS)

Linux (Ubuntu e derivados)

sudo add-apt-repository ppa:ubuntugis/ubuntugis-unstable --yes
sudo apt-get --yes --force-yes update -qq
# units/udunits2 dependency:
sudo apt-get install --yes libudunits2-dev
# sf dependencies:
sudo apt-get install --yes libproj-dev libgeos-dev libgdal-dev libnetcdf-dev  netcdf-bin gdal-bin

1.2 Pacotes usados neste curso

Para fazer este curso instale os seguintes pacotes como indicado:

check.packages <- function(pkg){
  new.pkg <- pkg[!(pkg %in% installed.packages()[, "Package"])]
  if (length(new.pkg))
    install.packages(new.pkg, dependencies = TRUE)
  sapply(pkg, require, character.only = TRUE)
}

# Usage example
packages <- c("devtools", "tidyverse", "reshape2", "sf",
              "maptools", "mapview", "fields", "raster",
              "sp", "rgdal", "ncdf4", "data.table",
              "openair", "cptcity")
check.packages(packages)
devtools::install_github("atmoschem/veinreport")

Fonte: https://gist.github.com/smithdanielle/9913897

Descrição de alguns desses pacotes:

  • devtools permite a instalação de versões de desenvolvimento de pacotes de diferentes repositórios
  • tidyverse é o universo de pacotes do Hadley Wickham para tratamento e visualização de dados
    • Se você quiser plotar os objetos espaciais sf com o pacote ggplot2 (que faz parte do tidyverse), ele precisa ser instalado usando o devtools (devtools::install_github("tidyverse/ggplot2")), pois a função geom_sf ainda não está disponível na versão oficial
  • sf, mapview, raster, sp, rgdal, maptools e fields tratam dados espaciais. Lembre-se que os objetos em Meteorologia são espaço-temporais
  • ncdf4 é um pacote para manipular arquivos NetCDF
  • openair é um pacote para trabalhar com dados de qualidade do ar e Meteorologia
  • cptcity é um pacote que tem 7140 paletas de cores do arquivo web cpt-city

Preste atenção na instalação dos pacotes pois eles podem precisar de dependências do sistema.

1.3 Dados usados neste curso

Os exemplos mostrados neste curso usarão os dados que vocês podem baixar em: https://github.com/iagdevs/cursoR/tree/master/dados

1.4 Colaborar

A melhor forma de colaboração é com pull requests no repositório do curso. Aplique o Guia de Estilo de R do Google ou o formato formatR. Em poucas palavras, lembre que seu código vai ser lido por seres humanos. É possível editar qualquer página usando um dos botões acima.

1.5 Compartilhar dados

Se você conhece alguma fonte de dados para deixar este curso mais legal, edite este arquivo e faça um pull request.

  1. NCEP: ftp://nomads.ncdc.noaa.gov/GFS/analysis_only/
  2. …
  3. …