Usar estatísticas geoespaciais para traçar o caminho de um furacão

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Este tutorial apresenta-lhe a análise geoespacial. A análise geoespacial permite-lhe analisar e visualizar facilmente dados geoespaciais no BigQuery.

Objetivos

Neste tutorial:

• Use uma função de estatísticas geoespaciais para converter colunas de latitude e longitude em pontos geográficos
• Execute uma consulta que represente o caminho de um furacão
• Visualize os resultados no BigQuery
• Visualize os resultados no BigQuery Geo Viz

Custos

O BigQuery é um produto pago e vai incorrer em custos de utilização do BigQuery neste tutorial. O BigQuery oferece alguns recursos sem custo financeiro até um limite específico. Para mais informações, consulte o artigo Operações gratuitas e nível gratuito do BigQuery.

Antes de começar

Antes de começar este tutorial, use a Google Cloud consola para criar ou selecionar um projeto.

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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1. O BigQuery é ativado automaticamente em novos projetos. Para ativar o BigQuery num projeto existente, aceda a

   Enable the BigQuery API.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

   Enable the API

2. Opcional: Ative a faturação para o projeto. Se não quiser ativar a faturação nem fornecer um cartão de crédito, os passos neste documento continuam a funcionar. O BigQuery oferece-lhe um sandbox para realizar os passos. Para mais informações, consulte o artigo Ative o sandbox do BigQuery.
   Nota: se o seu projeto tiver uma conta de faturação e quiser usar o sandbox do BigQuery, então desative a faturação para o seu projeto.

Explore os dados de amostra

Este tutorial usa um conjunto de dados disponível através do Google Cloud Programa de conjuntos de dados públicos. Um conjunto de dados público é qualquer conjunto de dados armazenado no BigQuery e disponibilizado ao público em geral. Os conjuntos de dados públicos são conjuntos de dados que o BigQuery aloja para que possa aceder e integrar nas suas aplicações. A Google paga o armazenamento destes conjuntos de dados e disponibiliza acesso público aos dados através de um projeto. Só paga pelas consultas que executa nos dados (o primeiro 1 TB por mês é gratuito, sujeito aos detalhes de preços das consultas).

O conjunto de dados de trajetos de furacões globais (IBTrACS)

Conjunto de dados de trajetos de furacões globais (IBTrACS)

As posições e as intensidades históricas ao longo das trajetórias dos ciclones tropicais (CT) globais são fornecidas pelo International Best Track Archive for Climate Stewardship (IBTrACS) da NOAA. Os ciclones tropicais são conhecidos como furacões nas bacias oceânicas do Atlântico Norte e do Pacífico Nordeste, tufões na bacia oceânica do Pacífico Noroeste, ciclones nas bacias oceânicas do Índico Norte e Sul, e ciclones tropicais na bacia oceânica do Pacífico Sudoeste.

O IBTrACS recolhe dados sobre os CIs comunicados por centros de monitorização internacionais que têm a responsabilidade de prever e comunicar CIs (e também inclui alguns conjuntos de dados históricos importantes). O IBTrACS inclui dados de 9 países diferentes. Historicamente, os dados que descrevem estes sistemas incluíram as melhores estimativas da respetiva trajetória e intensidade (daí o termo "melhor trajetória").

Pode começar a explorar estes dados na Google Cloud consola vendo os detalhes da tabela hurricanes:

Aceda ao esquema de furacões

Consultar o trajeto do furacão Maria em 2017

Nesta secção do tutorial, vai executar uma consulta GoogleSQL que encontra o caminho do furacão Maria na temporada de 2017. Para traçar o caminho do furacão, consulte a localização do furacão em diferentes momentos.

Detalhes da consulta

A seguinte consulta GoogleSQL é usada para encontrar o caminho do furacão Maria.

SELECT
  ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
  name,
  iso_time,
  dist2land,
  usa_wind,
  usa_pressure,
  usa_sshs,
  (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
  (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
FROM
  `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
WHERE
  name LIKE '%MARIA%'
  AND season = '2017'
  AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
    ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
ORDER BY
  iso_time ASC

As cláusulas de consulta fazem o seguinte:

• SELECT ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point, name, iso_time, dist2land, usa_wind, usa_pressure, usa_sshs, (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt, (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt

  A cláusula SELECT seleciona todos os dados meteorológicos da tempestade e usa a função ST_GeogPoint para converter os valores nas colunas latitude e longitude em tipos GEOGRAPHY (pontos).

• FROM bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes

  A cláusula FROM especifica a tabela sobre a qual está a ser feita a consulta: hurricanes.

• WHERE name LIKE '%MARIA%' AND season = '2017' AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'), ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)

  A cláusula WHERE filtra os dados para apenas os pontos no Atlântico correspondentes ao furacão Maria na temporada de furacões de 2017.

• ORDER BY iso_time ASC

  A cláusula ORDER BY ordena os pontos para formar um caminho cronológico da tempestade.

Execute a consulta

Para executar a consulta através da Google Cloud consola:

1. Aceda à página do BigQuery na Google Cloud consola.

   Aceda à página do BigQuery

2. Introduza a seguinte consulta GoogleSQL na área de texto do editor de consultas.

   SELECT
     ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
     name,
     iso_time,
     dist2land,
     usa_wind,
     usa_pressure,
     usa_sshs,
     (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
     (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
   FROM
     `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
   WHERE
     name LIKE '%MARIA%'
     AND season = '2017'
     AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
       ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
   ORDER BY
     iso_time ASC

3. Clique em Executar.

   A consulta demora um momento a ser concluída. Após a execução da consulta, os resultados são apresentados no painel Resultados da consulta.

   

Visualize os resultados da consulta no BigQuery

Para visualizar os resultados no BigQuery, siga estes passos:

1. Para visualizar os resultados no BigQuery, no painel Resultados da consulta, clique em Visualização.

2. Para Coluna de dados, selecione usa_wind.

   Aparece um mapa com pontos para a localização do furacão ao longo do tempo, com um estilo de gradiente de cores para a velocidade do vento.

3. Opcional: para ajustar a visibilidade dos pontos, defina Mín. como 0 e selecione um gradiente de cores diferente na lista Cor.



Visualize os resultados da consulta no Geo Viz

Também pode visualizar os resultados através do BigQuery Geo Viz, uma ferramenta Web para visualização de dados geoespaciais no BigQuery através das APIs Google Maps.

Inicie o Geo Viz e autentique

Antes de usar o Geo Viz, tem de autenticar e conceder acesso aos dados no BigQuery.

Para configurar o Geo Viz:

1. Abra a ferramenta Web Geo Viz.

   Abra a ferramenta Web Geo Viz

2. No passo 1, Selecionar dados, clique em Autorizar.

   

3. Na caixa de diálogo Escolher uma conta, clique na sua Conta Google.

   

4. Na caixa de diálogo de acesso, clique em Permitir para conceder ao Geo Viz acesso aos seus dados do BigQuery.

   

Execute a consulta no Geo Viz

Depois de se autenticar e conceder acesso, o passo seguinte é executar a consulta no Geo Viz.

Para executar a consulta:

1. No passo um, Selecionar dados, introduza o ID do projeto no campo ID do projeto.

2. Na janela de consulta, introduza a seguinte consulta GoogleSQL.

   SELECT
     ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
     name,
     iso_time,
     dist2land,
     usa_wind,
     usa_pressure,
     usa_sshs,
     (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
     (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
   FROM
     `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
   WHERE
     name LIKE '%MARIA%'
     AND season = '2017'
     AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
       ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
   ORDER BY
     iso_time ASC

3. Clique em Executar.

4. Quando a consulta estiver concluída, clique em Mostrar resultados. Também pode clicar no passo dois Dados.

5. Esta ação move o processo para o passo dois. No passo 2, para Coluna de geometria, escolha ponto. Este gráfico representa os pontos correspondentes ao trajeto do furacão Maria.

   

Formate a visualização no Geo Viz

A secção Estilo apresenta uma lista de estilos visuais para personalização. Para mais informações sobre as propriedades e os valores de estilo, consulte o artigo Formate a visualização.

Para formatar o seu mapa:

1. Clique em Adicionar estilos no passo 2 ou clique no passo 3 Estilo.

2. Altere a cor dos seus pontos. Clique em fillColor.

3. No painel fillColor:

   1. Clique em Orientado por dados.
   2. Para Função, escolha linear.
   3. Em Campo, escolha usa_wind.
   4. Para Domínio, introduza 0 na primeira caixa e 150 na segunda.

   5. Para Intervalo, clique na primeira caixa e introduza #0006ff na caixa Hex. Clique na segunda caixa e introduza #ff0000. Isto altera a cor do ponto com base na velocidade do vento. Azul para ventos mais fracos e vermelho para ventos mais fortes.

      

4. Examine o seu mapa. Se mantiver o cursor do rato sobre um dos seus pontos, são apresentados os dados meteorológicos do ponto.

   

5. Clique em fillOpacity.

6. No campo Valor, introduza 0,5.

   

7. Examine o seu mapa. A cor de preenchimento dos pontos é agora semitransparente.

8. Altere o tamanho dos pontos com base no raio do furacão. Clique em circleRadius.

9. No painel circleRadius:

   1. Clique em Orientado por dados.
   2. Para Função, escolha linear.
   3. Em Campo, escolha radius_50kt.
   4. Para Domínio, introduza 0 na primeira caixa e 135 na segunda.

   5. Para Intervalo, introduza 5 na primeira caixa e 135000 na segunda.

      

10. Examine o seu mapa. O raio de cada ponto corresponde agora ao raio do furacão.

    

11. Feche a visualização geográfica.

Limpar

Para evitar incorrer em custos na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados neste tutorial, elimine o projeto que contém os recursos ou mantenha o projeto e elimine os recursos individuais.

• Pode eliminar o projeto que criou.
• Em alternativa, pode manter o projeto para utilização futura.

Para eliminar o projeto:

Atenção: a eliminação de um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é eliminado. Se usou um projeto existente para as tarefas neste documento, quando o elimina, também elimina qualquer outro trabalho que tenha feito no projeto.
• Os IDs dos projetos personalizados são perdidos. Quando criou este projeto, pode ter criado um ID do projeto personalizado que quer usar no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, elimine os recursos selecionados no projeto em vez de eliminar o projeto inteiro.

Se planeia explorar várias arquiteturas, tutoriais ou inícios rápidos, a reutilização de projetos pode ajudar a evitar exceder os limites de quota de projetos.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

O que se segue?

• Para saber como visualizar opções de estatísticas geoespaciais, consulte o artigo Visualizar dados geoespaciais.
• Para trabalhar com dados geoespaciais, consulte o artigo Trabalhar com dados geoespaciais.
• Para saber mais sobre as funções geográficas que pode usar na estatística geoespacial, consulte o artigo Funções geográficas no GoogleSQL.