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Operadores de PCDs
Conjunto de operadores para série de dados do tipo PCD
Contagem
Retorna o número de PCDs que influenciam o objeto monitorado.
Assinatura
terrama2.dcp.count("dataSeriesName", moBuffer, "dateFilter", [datasetIds])
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- moBuffer: Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver Buffer )
- dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. Ex. "10h" para os dados das últimas 10 horas ou "2d" para os dados dos últimos dois dias.
- datasetIds: Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
x = dcp.count("Serra do Mar", moBuffer, "1d")
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.min("dataSeriesName", moBuffer, "dateFilter", "attribute", [datasetIds])
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- moBuffer: Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver Buffer )
- dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. Ex. "10h" para os dados das últimas 10 horas ou "2d" para os dados dos últimos dois dias.
- 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: Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
x = dcp.min("Serra do Mar", moBuffer, "1d", "Pluvio")
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.max("dataSeriesName", moBuffer, "dateFilter", "attribute", [datasetIds])
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- moBuffer: Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver Buffer )
- dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. Ex. "10h" para os dados das últimas 10 horas ou "2d" para os dados dos últimos dois dias.
- 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: Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
x = dcp.max("Serra do Mar", moBuffer, "1d", "Pluvio")
==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.mean("dataSeriesName", moBuffer, "dateFilter", "attribute", [datasetIds])
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- moBuffer: Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver Buffer )
- dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. Ex. "10h" para os dados das últimas 10 horas ou "2d" para os dados dos últimos dois dias.
- 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: Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
x = dcp.mean("Serra do Mar", moBuffer, "1d", "Pluvio")
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.median("dataSeriesName", moBuffer, "dateFilter", "attribute", [datasetIds])
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- moBuffer: Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver Buffer? )
- dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. Ex. "10h" para os dados das últimas 10 horas ou "2d" para os dados dos últimos dois dias.
- 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: Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
x = dcp.median("Serra do Mar", moBuffer, "1d", "Pluvio")
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.sum("dataSeriesName", moBuffer, "dateFilter", "attribute", [datasetIds])
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- moBuffer: Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver Buffer )
- dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. Ex. "10h" para os dados das últimas 10 horas ou "2d" para os dados dos últimos dois dias.
- 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: Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
x = dcp.sum("Serra do Mar", moBuffer, "1d", "Pluvio")
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.median("dataSeriesName", moBuffer, "dateFilter", "attribute", [datasetIds])
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- moBuffer: Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver Buffer )
- dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. Ex. "10h" para os dados das últimas 10 horas ou "2d" para os dados dos últimos dois dias.
- 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: Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
x = dcp.median("Serra do Mar", moBuffer, "1d", "Pluvio")
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.standard_deviation("dataSeriesName", moBuffer, "dateFilter", "attribute", [datasetIds])
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- moBuffer: Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver Buffer )
- dateFilter: String com o intervalo de tempo para filtrar a série de dados. Ex. "10h" para os dados das últimas 10 horas ou "2d" para os dados dos últimos dois dias.
- 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: Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets? que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
x = dcp.standard_deviation("Serra do Mar", moBuffer, "1d", "Pluvio")
