🌊 Enchentes no Rio Grande do Sul - Análise de Impactos (2020-2024)

Análise completa dos impactos das enchentes no Rio Grande do Sul, incluindo a crise histórica de 2024. Este projeto fornece dados, análises e visualizações para compreender padrões temporais, vulnerabilidades regionais e correlações entre variáveis.

📋 Sobre o Projeto

Este projeto foi desenvolvido para analisar os impactos das enchentes no Rio Grande do Sul entre 2020 e 2024, com foco especial na crise histórica de abril-maio de 2024. Os dados incluem estatísticas sobre vítimas, desalojados, prejuízos econômicos e indicadores hidrológicos.

🎯 Objetivos

• Análise Temporal: Evolução dos impactos ao longo dos anos
• Análise Regional: Comparação entre Metropolitana e Serra
• Análise da Crise 2024: Dados detalhados da emergência
• Correlações: Relações entre variáveis hidrológicas e sociais
• Insights: Padrões e vulnerabilidades identificadas

📊 Estrutura do Projeto

RS Impacto/
├── 📁 data/                          # Datasets CSV
│   ├── enchentes_rs.csv             # 60 registros (2020-2024)
│   └── enchente_2024_detalhado.csv  # 32 registros da crise 2024
├── 📁 src/                           # Scripts de análise
│   ├── analise_enchentes.py         # Análise completa
│   ├── analise_rapida.py            # Análise rápida
│   └── preparar_kaggle.py           # Script para Kaggle
├── 📁 notebooks/                     # Jupyter notebooks
│   ├── analise_enchentes.ipynb      # Notebook principal
│   └── analise_enchentes_kaggle.py  # Script para Kaggle
├── 📁 docs/                          # Documentação
│   └── fontes_dados.md              # Fontes dos dados
├── 📁 exemplos/                      # Exemplos de uso
│   └── exemplo_analise.py           # Exemplos práticos
├── 📁 outputs/                       # Resultados e relatórios
├── 📄 README.md                      # Este arquivo
├── 📄 requirements.txt               # Dependências Python
├── 📄 INSTRUCOES.md                  # Instruções de uso
└── 📄 .gitignore                     # Arquivos ignorados pelo Git

🚀 Como Usar

Pré-requisitos

• Python 3.8+
• pip (gerenciador de pacotes Python)

Instalação

1. Clone o repositório

git clone https://github.com/seu-usuario/rs-impacto.git
cd rs-impacto

2. Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

3. Execute a análise

# Análise rápida
python src/analise_rapida.py

# Análise completa
python src/analise_enchentes.py

# Preparar para Kaggle
python src/preparar_kaggle.py

Uso com Jupyter

# Inicie o Jupyter
jupyter notebook

# Abra o notebook em notebooks/analise_enchentes.ipynb

📊 Datasets

Dataset Principal: enchentes_rs.csv

• Período: 2020-2024
• Registros: 60
• Cidades: 6 principais cidades do RS
• Regiões: Metropolitana e Serra

Colunas:

• data: Data da ocorrência
• regiao: Região (Metropolitana/Serra)
• cidade: Nome da cidade
• mortes: Número de vítimas fatais
• feridos: Número de pessoas feridas
• desalojados: Número de pessoas desalojadas
• prejuizo_milhoes: Prejuízo econômico em milhões de reais
• altura_rio_metros: Altura do rio em metros
• chuva_24h_mm: Precipitação em 24 horas (mm)

Dataset Crise 2024: enchente_2024_detalhado.csv

• Período: 28/04/2024 - 05/05/2024
• Registros: 32
• Cidades: 4 cidades mais afetadas
• Dados: Evolução diária da crise

🔬 Funcionalidades

Análises Disponíveis

• 📅 Análise Temporal: Evolução dos impactos ao longo dos anos
• 🌍 Análise Regional: Comparação entre regiões e cidades
• 🚨 Análise da Crise 2024: Dados detalhados da emergência
• 🔗 Correlações: Relações entre variáveis hidrológicas e sociais
• 📊 Análise Sazonal: Padrões mensais dos impactos
• 🎯 Insights: Padrões e vulnerabilidades identificadas

Visualizações

• Gráficos de linha para evolução temporal
• Gráficos de barras para comparações regionais
• Heatmaps para correlações
• Gráficos de dispersão para relações entre variáveis
• Gráficos sazonais para padrões mensais

📚 Documentação

• INSTRUCOES.md: Instruções detalhadas de uso
• docs/fontes_dados.md: Fontes e metodologia dos dados
• exemplos/exemplo_analise.py: Exemplos práticos de uso

🌟 Exemplos de Uso

Análise Básica

import pandas as pd
from src.analise_enchentes import AnalisadorEnchentes

# Carregar e analisar dados
analisador = AnalisadorEnchentes()
analisador.executar_analise_completa()

Análise Personalizada

# Carregar dados
df = pd.read_csv('data/enchentes_rs.csv')

# Análise por região
impactos_regionais = df.groupby('regiao').agg({
    'desalojados': 'sum',
    'prejuizo_milhoes': 'sum'
})

🚀 Deploy no Kaggle

Para usar este projeto no Kaggle:

1. Execute o script de preparação

python src/preparar_kaggle.py

2. Faça upload da pasta enchentes-rs-kaggle/ no Kaggle
3. Crie um notebook conectado ao dataset
4. Cole o código de análise

🤝 Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Para contribuir:

1. Faça um fork do projeto
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abra um Pull Request

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a licença CC0-1.0 (Domínio Público) - veja o arquivo LICENSE para detalhes.