Como fazer um desenho rosa dos ventos que funcione de verdade
A maior parte dos tutoriais que você encontra na internet ensina a ferramenta errada para o trabalho errado. O desenho rosa dos ventos é basicamente um gráfico polar que mostra a frequência com que o vento sopra de cada direção cardinal em um local. Parece simples porque é simples. A dificuldade mora nos detalhes técnicos que todo mundo ignora até dar erro no mapa. Vou explicar o processo do jeito que funciona na prática, não do jeito que os manuais sugerem.
O básico do desenho rosa dos ventos
Você precisa de três coisas: dados de velocidade do vento separados por direção, uma ferramenta para plotar no eixo polar e sensatez sobre qual projeção usar. A ferramenta mais comum no Brasil é o R com o pacote ggwind, mas você também consegue resultados aceitáveis com Python usando matplotlib ou até planilhas com gráficos de radar bem ajustados. Se o seu objetivo é apenas ilustrativo, uma planilha resolve. Se precisa publicar algo para laudo técnico ou artigo, usa R ou Python. O formato padrão de entrada é uma tabela com colunas: direção (em graus ou sigla como N, NE, E...) e frequência (percentual ou contagem). Cada seta sai do centro apontando para a direção de onde o vento vem, e o tamanho dela é proporcional à frequência. Velocidade média daquela direção pode ser representada por cores ou hachuras dentro da seta, o que transforma o rosa dos ventos simples em um rosa dos ventos com velocidade agrupada por categoria.
Passo a passo que eu uso
A primeira coisa que eu faço é limpar os dados. Dados de estações meteorológicas cheios de valores faltosos e direção zero quando o vento tá calmo são a regra, não a exceção. Eu converto tudo para 16 rosas (cada uma ocupando 22,5 graus) porque é o padrão da Conama e da maioria dos órgãos ambientais no Brasil. Se deixar em 8 direções, o laudo técnico provavelmente vai pedir pra refazer. Depois eu monto a tabela pivô. Direção nas linhas, categoria de velocidade nas colunas, frequência percentual nos valores. Um exemplo real: direção Norte (0° a 22,5° e 337,5° a 360°), velocidade 0-2 m/s = 8%, 2-4 m/s = 5%, e assim por diante. A soma de todas as células de uma linha deve dar 100% daquela direção, e a soma de todas as linhas dá o total. Se não bater, tem dado errado na classificação angular.
Na hora de plotar, eu sempre inversondo o ângulo. O sistema matemático padrão mede horário a partir do eixo X positivo. A rosa dos ventos tradiciona mede anti-horário a partir do Norte. Se você não fazer essa correção, o gráfico vai mostrar o vento soprando da direção errada e você vai passar vergonha na apresentação. Eu resolvo isso multiplicando os ângulos por -1 e adicionando 90 graus antes de passar pro ggwind. Eu tenho preferência pelo ggwind no R porque ele lida automaticamente com a escala polar, as legendas de direção e a coloração por velocidade. O código base leva uns cinco minutos se os dados já estiverem limpos. Com dados bagunçados, leva o tempo que os dados bagunçados levarem.
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O problema que ninguém conta
Em 2023, eu processei dados de uma estação em Santarém que tinha um sensor defeituoso registrando direção como 360 graus quando na verdade o vento estava parado. O rosa dos ventos saiu com um pico artificial de 12% no Norte que não existia. Levei três horas pra perceber que o valor zero de velocidade estava sendo classificado como Norte em vez de ser omitido. A solução foi filtrar antes de plotar:Direction só entra no gráfico se a velocidade for maior que 0,5 m/s. Acima disso, ventos calmos ficam representados pela ausência de setas, que é o correto. Outro detalhe que pega muita gente: a escala radial. Se você deixar o ggwind usar escala automática, setas de direções raras ficam invisíveis e direções dominantes estouram o gráfico. O ideal é fixar o limite máximo da escala no percentile 95 dos dados, não no máximo absoluto. Assim as direções menos frequentes ainda aparecem e o gráfico não vira um punhado de setões e muito espaço vazio.
Pegadas comuns e como evitar
Direção do vento: no padrão meteorológico, a direção indica de onde o vento vem. Em alguns bancos de dados industriais, a convenção é invertida. Confira antes de começar, senão seu desenho rosa dos ventos fica espelhado e ninguém consegue ler. Categoria de velocidade: usar intervalos fixos como 0-2, 2-4, 4-6 m/s funciona bem para regiões costeiras. Para áreas interiores com variação extrema, intervalos logarítmicos ou baseados em percentis do próprio conjunto de dados geram um gráfico muito mais legível. Isso é especialmente relevante quando você trabalha com dados de alta serra ou vales estreitos onde a velocidade varia de 1 m/s a 25 m/s no mesmo mês.
Frequência de calmaria: se mais de 15% das medições forem calmaria (velocidade abaixo do limiar do anemômetro, geralmente 0,5 m/s), o rosa dos ventos vai parecer vazio independentemente da direção predominante. Nesse caso, o gráfico perde utilidadenaprazo e o mais honesto é reportar a frequência de calmaria separadamente e mostrar apenas as direções com vento acima do limiar. Eu recomendo isso em laudos porque revisores técnicos cobram exatamente isso.
Alternativas quando o rosa dos ventos tradicional não serve
Se o seu objetivo é análise estatística e não divulgação visual, o desenho rosa dos ventos puro pode ser limitante. Ele não mostra correlação entre velocidade e direção ao longo do tempo, por exemplo. Nesse cenário, um scatterplot de velocidade versus direção com densidade Kernel ou uma matriz de contingência direcional x velocidade entrega mais informação e ainda é mais fácil de reproduzir programaticamente. O rosa dos ventos continua sendo a escolha certa para relatórios e comunicação com não especialistas, mas não é a ferramenta mais rica para investigação.
Referências úteis
A documentação do ggwind está no GitHub do autor e cobre a maior parte dos casos. Para dados brasileiros, a rede automática do INMET disponibiliza séries horárias que já vêm com direção e velocidade, mas o tratamento de falhas precisa ser feito manualmente. O manual técnico da CONAMA 5/1993 e as resoluções posteriores definem os critérios deClassificação em 16 rosas que eu mencionei, e qualquer laudo ambiental sério segue aquele padrão. Pra quem usa Python, a biblioteca windrose do PyPI é a alternativa direta, embora com menos recursos de customização que o ggwind. No fim das contas, fazer um desenho rosa dos ventos correto é mais sobre tratamento de dados do que sobre a ferramenta de plotagem em si. O gráfico em si demora minutos. A limpeza, a conversão angular, a definição de classes de velocidade e a verificação de calmaria é que ocupam a maior parte do tempo. Se você investir nessa parte primeiro, o resto é copia e cola de código.
