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.
Entendendo o desenho das rosas do vento antes de abrir qualquer programa
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.
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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.
