Operadores de PCDs

Conjunto de operadores para série de dados do tipo PCD

• Operadores estatísticos de PCDs
• Operadores de histórico de PCDs
• Operadores de influência de PCDs

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Operadores estatísticos de PCDs

Conjunto de operadores estatísticos para série de dados do tipo PCD

• Contagem
• Mínimo
• Máximo
• Média
• Soma
• Mediana
• Desvio Padrão
• Variância

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Contagem

Retorna o número de PCDs que influenciam o objeto monitorado.

Assinatura

terrama2.dcp.count("dataSeriesName", moBuffer)

Parâmetros

• dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
• moBuffer: Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver Buffer )

Exemplo de uso

moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
x = dcp.count("Serra do Mar", moBuffer)

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Mínimo

Retorna o menor valor do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.

Assinatura

terrama2.dcp.min("dataSeriesName", "attribute", 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).
• datasetIds: Conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )

Exemplo de uso

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

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Máximo

Retorna o maior valor do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.

Assinatura

terrama2.dcp.max("dataSeriesName", "attribute", 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).
• datasetIds: Conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam o objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )

Exemplo de uso

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

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Média

Retorna a média dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.

Assinatura

terrama2.dcp.mean("dataSeriesName", "attribute", 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).
• datasetIds: Conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam o objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )

Exemplo de uso

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

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Soma

Retorna a soma dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.

Assinatura

terrama2.dcp.sum("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)

Com o parâmetro 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).
• datasetIds: Conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam o objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )

Exemplo de uso

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

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Mediana

Retorna a mediana dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.

Assinatura

terrama2.dcp.median("dataSeriesName", "attribute", 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).
• datasetIds: Conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam o objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )

Exemplo de uso

Com o parâmetro datasetIds:

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

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Desvio Padrão

Retorna o desvio padrão dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.

Assinatura

terrama2.dcp.standard_deviation("dataSeriesName", "attribute", 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).
• datasetIds: Conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam o objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )

Exemplo de uso

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

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Variância

Retorna a variância dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.

Assinatura

terrama2.dcp.variance("dataSeriesName", "attribute", 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).
• datasetIds: Conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam o objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )

Exemplo de uso

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

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