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Operadores zonais estatísticos histórico de PCDs

Conjunto de operadores zonais estatísticos histórico para série de dados do tipo PCD com objeto monitorado.


Mínimo

Retorna o menor valor do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência no intervalo de tempo informado.

Assinatura

terrama2.dcp.zonal.history.min("dataSeriesName", "attribute", "dateFilter", datasetIds)

Parâmetros

  • dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
  • attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
  • dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. (Ver Unidades de tempo )

Exemplo de uso

moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.history.min("Serra do Mar", "Pluvio", "1d", ids)

Máximo

Retorna o maior valor do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência no intervalo de tempo informado.

Assinatura

terrama2.dcp.zonal.history.max("dataSeriesName", "attribute", "dateFilter", datasetIds)

Parâmetros

  • dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
  • attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
  • dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. (Ver Unidades de tempo )

Exemplo de uso

moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.history.max("Serra do Mar", "Pluvio", "1d", ids)

Média

Retorna a média dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência no intervalo de tempo informado.

Assinatura

terrama2.dcp.zonal.history.mean("dataSeriesName", "attribute", "dateFilter", datasetIds)

Parâmetros

  • dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
  • attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
  • dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. (Ver Unidades de tempo )

Exemplo de uso

moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.history.mean("Serra do Mar", "Pluvio", "1d", ids)

Soma

Retorna a soma dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência no intervalo de tempo informado.

Assinatura

terrama2.dcp.zonal.history.sum("dataSeriesName", "attribute", "dateFilter", datasetIds)

Parâmetros

  • dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
  • attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
  • dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. (Ver Unidades de tempo )

Exemplo de uso

moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.history.sum("Serra do Mar", "Pluvio", "1d", ids)

Mediana

Retorna a mediana dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência no intervalo de tempo informado.

Assinatura

terrama2.dcp.zonal.history.median("dataSeriesName", "attribute", "dateFilter", datasetIds)

Parâmetros

  • dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
  • attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
  • dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. (Ver Unidades de tempo )

Exemplo de uso

moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.history.median("Serra do Mar", "Pluvio", "1d", ids)

Desvio Padrão

Retorna o desvio padrão dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência no intervalo de tempo informado.

Assinatura

terrama2.dcp.zonal.standard_deviation("dataSeriesName", "attribute", "dateFilter", datasetIds)

Parâmetros

  • dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
  • attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
  • dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. (Ver Unidades de tempo )

Exemplo de uso

moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.history.standard_deviation("Serra do Mar", "Pluvio", "1d", ids)

Variância

Retorna a variância dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência no intervalo de tempo informado.

Assinatura

terrama2.dcp.zonal.variance("dataSeriesName", "attribute", "dateFilter", datasetIds)

Parâmetros

  • dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
  • attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
  • dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. (Ver Unidades de tempo )

Exemplo de uso

moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.history.variance("Serra do Mar", "Pluvio", "1d", ids)