agrometeorologiapy

Fórmulas de agrometeorologia em Python: radiação solar, temperatura, umidade do ar, balanço de energia, evapotranspiração (Thornthwaite, Camargo-Maluf, Hargreaves-Samani, Priestley-Taylor, Penman-Monteith FAO-56), grau-dias, balanço hídrico (climatológico e de cultura), classificação climática (Köppen-Geiger, Thornthwaite, Camargo e Holdridge) e produtividade potencial e atingível (Zona Agroecológica da FAO).

Instalação

pip install agrometeorologiapy

Tutorial interativo

Quer ver o pacote em ação, função por função, sem instalar nada? Abra o tutorial direto no Google Colab:

Uso rápido

import agrometeorologiapy as amp

Radiação solar e razão de insolação

lat = -24.86                                   # Santa Helena-PR
nda = amp.nda(5, 1)                            # 5 de janeiro -> 5
delta = amp.declinacao_solar(nda)              # -22,54°
Hn = amp.angulo_horario_nascer(lat, delta)
N = amp.fotoperiodo(Hn)                        # 13,48 h
Qo = amp.irradiancia_extraterrestre(lat, delta, Hn, amp.fator_correcao_distancia(nda))  # 42,98 MJ/m² dia

# n/N sem heliógrafo: Angström-Prescott invertida a partir da radiação global medida
nN = amp.relacao_n_N(Qg=22.5, Qo=Qo, lat=lat)  # 0,501

Evapotranspiração e balanço hídrico

Tmax, Tmin = 31.2, 20.4
Tmed = amp.temp_media_extremos(Tmax, Tmin)
etp = amp.etp_hargreaves_samani(Qo, Tmax, Tmin, Tmed)   # 5,78 mm/dia

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'Meses': ['jan', 'fev', 'mar', 'abr', 'mai', 'jun', 'jul', 'ago', 'set', 'out', 'nov', 'dez'],
    'P (mm/mês)':   [190, 160, 130, 110, 120, 100, 80, 70, 130, 180, 170, 180],
    'ETP (mm/mês)': [135, 115, 110, 75, 50, 38, 40, 55, 70, 100, 115, 130],
})
bhc = amp.balanco_hidrico_climatologico(df, CAD=100)    # ARM, ETR, DEF e EXC por mês

Produtividade potencial e atingível (Zona Agroecológica da FAO)

Soja (C3) semeada em 15/10/2023, ciclo de 125 dias, com dados mensais (intervalo aceita 'd', 'dec' ou 'M'). Os meses da semeadura e da colheita contam só os dias com a cultura no campo, e Qo é calculada a partir das datas:

safra = pd.DataFrame({
    'dia':  [1, 1, 1, 1, 1],
    'mes':  [10, 11, 12, 1, 2],
    'Tmed': [22.8, 24.1, 25.6, 26.3, 25.9],      # °C
    'Qg':   [19.8, 22.4, 23.1, 22.6, 21.0],      # MJ/m² dia
})
pp = amp.produtividade_potencial(safra, lat=-24.86, rota='C3', IAF=4.5, Cc=0.35, U=13,
                                 intervalo='M', semeadura='2023-10-15', ciclo=125)
pp[['mes', 'ND', 'nN', 'cTc', 'cTn', 'PPBp', 'PPf_acum']]   # PPf acumulada mês a mês
PPf = pp.attrs['PPf']                                      # 5531 kg/ha

# Penalização pelo déficit hídrico, com ETc e ETR de cada fase
# (ex.: somadas a partir de amp.balanco_hidrico_cultura)
ETc, ETR = [190, 110, 175, 60], [185, 80, 140, 55]

# Por fase (produtório): um ky por fase, aplicado em sequência
pa = amp.produtividade_atingivel(PPf, ETR, ETc, ky=[0.2, 0.8, 1.0, 0.0])
pa.attrs['PA'], pa.attrs['EC']                             # 3441 kg/ha, 0,622

# Etapa única: ky do ciclo
pa1 = amp.produtividade_atingivel(PPf, ETR, ETc, ky=0.85, metodo='etapa_unica')
pa1.attrs['PA'], pa1.attrs['EC']                           # 4872 kg/ha, 0,881

Cada fórmula do modelo também tem sua função (cTn, cTc, com rota='C3' ou 'C4', PPBp, CIAF, CR), e todas as constantes e valores tabelados são parâmetros com o valor usual como padrão (ex.: U=13, b=0.52).

As funções também podem ser acessadas por submódulo (amp.radiacao, amp.umidade, amp.evapotranspiracao, etc.).

Módulos

• docs/FORMULAS.md (English) — documentação matemática de cada função: a fórmula original, variáveis e unidades.
• examples/tutorial_colab.ipynb — tutorial guiado, pronto para o Colab, com um exemplo executável para cada função.
• examples/formulas_agrometeorologia.ipynb — notebook original de desenvolvimento, com a dedução teórica de cada fórmula.

Desenvolvimento

git clone https://github.com/fcoliveira-utfpr/agrometeorologiapy.git
cd agrometeorologiapy
pip install -e ".[dev]"
pytest

Licença

BSD-3-Clause. Veja LICENSE.