Como construir uma rosa dos ventos para análise ambiental
Uma rosa dos ventos é basicamente um gráfico circular que mostra de quais direções o vento sopra com mais frequência em um local, e com que intensidade. Parece simples no papel, mas na prática você vai se deparar com problemas de qualidade de dados logo nos primeiros projetos.
Configurando o desenho rosa dos ventos
Você precisa de dados horários ou mensais de direção e velocidade do vento. O ideal é coletar pelo menos um ano completo, porque vento varia muito entre estações. Estações pluviométricas que ficam em telhados altos ou perto de obstruções naturais geram leituras distorcidas. Eu perdi duas semanas refazendo um projeto residencial em Guarulhos porque a estação meteorológica próxima estava posicionada ao lado de um galpão industrial, e os dados de nordeste estavam completamente comprometidos por esteiras de ar turbulento. A solução foi cruzar os dados com a estação do INMET mais próxima, aplicando um fator de correção baseado na rugosidade do terreno entre os dois pontos. Para montar o desenho rosa dos ventos, o formato padrão divide o círculo em 16 setores de 22,5 graus cada. Cada setor recebe barras concêntricas que representam faixas de velocidade: calma, leve, moderado, forte. As barras se estendem radialmente a partir do centro na direção correspondente. Quanto maior a extensão da barra, mais frequente aquele Combinação de direção e intensidade foi observada.
O software mais usado no Brasil para isso é o CALPUFF acoplado ao visualizador CALpost, ou alternativas mais acessíveis como o Wind Rose do NOAA. Para quem faz projetos arquitetônicos, o software do Autodesk Analysis tem ferramenta nativa. O ponto é que nenhum deles lê dados brutos do de forma automática sem uma etapa de limpeza.
Processo de construção prática
A primeira etapa é limpar os dados. Você vai encontrar valores ausentes, picos irreais causados por tempestades passageiras e horas com velocidade zero que na verdade são falha de medição, nãocalma real. Um filtro básico que funciona é remover leituras de velocidade acima do percentil 99,7 dos dados históricos do mesmo local, exceto se houver registro de evento climático documentado. Depois da limpeza, cross-tabule direção versus velocidade. A direção é quantizada nos 16 setores. A velocidade é dividida em classes, tipicamente: 0 a 5 kmh, 5 a 15, 15 a 30, 30 a 50, acima de 50. Cada célula da tabela recebe a contagem de ocorrências naquela combinação durante o período analisado.
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Para plotar o gráfico, use um sistema polar. No R, o pacote ggplot2 com coord_polar resolve. Em Python, matplotlib com projeção polar também funciona bem. A parte que as pessoas esquecem é ajustar a escala dos raios. Se você usar escala linear direta, os setores de vento dominante vão dominar visualmente e os setores minoritários ficam invisíveis. A solução é usar escala logarítmica ou dividir o gráfico em dois: um rosa dos ventos para frequência relativa e outro para velocidade média por setor.
Pegadinhas comuns
O erro mais frequente é interpretar o rosa dos ventos como se cada setor fosse independente. Na verdade, o vento tem continuidade espacial. Uma rajada de sudeste pode aparecer registrada como leste-sudeste em uma hora e sudeste na seguinte, espalhando artificialmente a frequência entre dois setores adjacentes. O workaround é aplicar suavização por convolução com kernel Gaussiano nos dados angulares antes de plotar. Isso redistribui suavemente as contagens para os setores vizinhos e o resultado visual fica muito mais fiel à realidade. Outro problema é a representação de calmaria. O centro do gráfico representa ventos abaixo de 5 kmh. Se a frequência de calmaria for alta, o centro fica preenchido e distorce a leitura dos setores. Eu já vi relatórios onde o centro ocupava 40 por cento da área total, tornando o restante do gráfico praticamente ilegível. Nesses casos, a solução é mostrar calmaria como um inset map separado, dentro de um retângulo ao lado do gráfico principal, em vez de tentar comprimí-la no centro polar.
O desenho rosa dos ventos em projetos reais
Na minha experiência, o uso mais comum no Brasil é para estudos de impacto ambiental e ventilação natural de edificações. Para ventilação, o importante não é apenas a direção predominante, mas a rosa dos ventos combinada com a rosa de velocidade. Duas cidades podem ter a mesma direção predominante, mas se uma tiver velocidade média de 8 kmh e a outra 16 kmh, a estratégia de ventilação cruzada será completamente diferente. O erro de confundir os dois gráficos é muito comum em projetos de arquitetura que copiam soluções de climas similares sem verificar os dados de velocidade. Para modelos de dispersão de poluentes, a rosa dos ventos alimenta diretamente a direção das plumas de dispersão. Se o dado de entrada estiver com erro de calibração de 30 graus na bússola da estação, todo o modelo de dispersão sai errado. Já vi um caso em que uma indústria foi multada porque a perícia descobriu que a rosa dos ventos usada no estudo de impacto tinha sido gerada com dados de uma estação relocada após a instalação, sem a devida correção topográfica. A correção levou três meses e custou o dobro do orçamento original do estudo.
Alternativas quando os dados são escassos
Se você não tem dados próprios, o site do INMET tem banco histórico, mas a cobertura é irregular fora dos grandes centros. A rede APROMAQ cobre várias capitais com dados de, mas a resolução temporal é horária e a confiabilidade varia por cidade. Uma alternativa é usar dados de reanálise do ECMWF, que cobrem o território brasileiro inteiro com resolução de cerca de 31 quilômetros. Para projetos de detalhe, essa resolução é grossa demais, mas funciona como referência inicial para entender regimes de vento regional. O ponto principal é que desenho rosa dos ventos não é apenas um gráfico bonito para colocar em relatório. Ele é a base para decisões de engenharia e arquitetura. Um erro de interpretação pode significar um edifício mal ventilado ou um modelo de dispersão que não prevê corretamente onde os poluentes vão chegar. Por isso, a qualidade dos dados de entrada e o tratamento estatístico adequado são mais importantes do que o visual final do gráfico.
