O que você precisa saber antes de plotar sua primeira rosa dos ventos
A rosa dos ventos é um diagrama polar que mostra a distribuição de frequência das direções do vento em um local ao longo de um período. Cada seta indica para onde o vento sopra, não de onde ele vem, o que já confunde muita gente que tá começando agora. O eixo vertical representa norte, o horizontal leste/oeste, e os setores radiais são divididos em classes de direção, normalmente 8, 16 ou 32 setores dependendo da resolução que você precisa.
O que rosa dos ventos e como construir manualmente
Se você tem dados brutos de velocidade e direção em formato de série temporal, o processo básico é: agrupar por setor de direção, calcular a frequência percentual de cada classe, e plotar em coordenadas polares. Mas na prática tem uns detalhes que quebram o fluxo quando você menos espera. Eu costumava usar planilhas Excel mesmo, porque no início não valia a pena script. O problema é que sempre esbarra na fronteira entre 359° e 0°. Se seu algoritmo simplesmente arredonda para o setor mais próximo, os valores próximos de 360 vão parar em setores errados e distorcer todo o gráfico. A solução que eu uso até hoje é normalizar os ângulos primeiro, aplicar um offset de meio setor antes de discretizar, e depois compensar esse offset no plot final. Dá trabalho extra, mas evita viés sistemático que ninguém percebe até analisar dados de longo prazo.
A velocidade média por setor também precisa ser ponderada. Só contar ocorrências não mostra se o vento mais frequente é leve ou forte. O ideal é calcular a frequência de ocorrência e sobrepor a velocidade média ou a energia cinética por direção, senão você perde informação importante pra análise de potencial eólico.
Formatação dos dados de entrada
Os dados precisam estar em dois vetores: direção em graus (0 a 360, onde 0 ou 360 é norte) e velocidade em m/s ou km/h. Tem que filtrar valores nulos e outliers antes de tudo. Dado de anemômetro solto no terreno gera valores esporádicos de velocidade que inflacionam as médias por setor se você não tratar. Se seus dados vêm em intervalos irregulares, faça reamostragem horária ou diária antes de agrupar. Médias mobile mal calculadas distorcem a forma da rosa. Também preste atenção no sistema de coordenadas: alguns instruments reportam direção da qual o vento vem, outros para onde ele sopra. Inverter isso no momento errado vira uma rosa girada 180 graus e você não percebe na hora.
Escolhendo a ferramenta certa
Plot rosas em Python com matplotlib ou plotly, R com o pacote ggplot2 e extensions como ggrose, ou até no QGIS se você quiser georreferenciar múltiplas estações. A escolha depende do volume de dados e se você precisa integrar com outras camadas espaciais. Para análise rápida com poucos arquivos CSV, plotly express faz em cinco linhas e já sai interativo. Pra produção com milhares de estações, eu prefiro script Python com pandas para tratamento e matplotlib pra plot final em alta resolução, porque o controle sobre projeção e escala é mais Fino.
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Se o foco é só visualizar e não reprojetar, ferramentas online como o Wind Rose Generator do NOAA ou oWEPS plotam direto, mas elas geralmente oferecem só 8 setores e não permitem customização de velocidade por quadrante. Útil pras pressas, limitado pras análises sérias.
Pitfalls comuns que estragam a leitura
O erro mais frequente é usar escala linear no raio quando a variação de frequência entre setores é grande. Setores com frequência baixa ficam espremidos perto do centro e parecem insignificantes. A solução é usar escala logarítmica ou normalizar por setor dominante, dependendo do objetivo da visualização. Outro problema é sobrepor muitas estações na mesma rosa sem separação adequada. Os setores se misturam e a carta fica ilegível. Divida em subplots por estação ou use transparência controlada, mas não exagere no alpha senão some a informação.
Tem também a questão da duração do período de análise. Rosas construídas com dados de poucos dias ou poucas semanas mostram padrões sazonais distorcidos. O mínimo recomendável pra um padrão razoável é um ano completo de dados horários, preferencialmente de estações meteorológicas oficiais com calibração conhecida.
Quando a rosa dos ventos não resolve
A ferramenta não mostra trajetórias nem eventos extremos isolados. Se você precisa entender rajadas ou mudanças rápidas de direção, olhe para histogramas temporais ou series de tempo, não pra rosa. A rosa resume distribuição marginal, mas apaga dependência temporal. Em terrenos complexos com efeitos de serra ou vales, a rosa de longa média pode mascarar direções dominantes locais. Nesse caso, separe por classe de estabilidade atmosférica ou por período do dia, porque o vento de vale sobe à tarde e desce à noite, e isso muda completamente o padrão direcional.
Links e recursos práticos
pra quem quer testar rápido, o repositório github.com/plotly/plotly.py tem exemplos prontos de wind rose com plotly express. A documentação domatplotlib também tem um exemplo básico chamadowindrose_demo. pra quem prefere R, o pacoteggplot2com o extensãoggwindrosefunciona bem pra relatórios acadêmicos. Dados abertos pra treinar você acha no INMET no Brasil, no INPE pra séries históricas, e no dataset global do NOAA para estações americanas. Comece com um arquivo CSV simples, teste a normalização de ângulos, e valide visualmente comparando com anotações de campo se tiver acesso a alguma estação próxima. Se o gráfico não bater com o que você observa no local, o problema quase sempre tá na transformação de direção ou na filtragem de outliers.
