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#IMPORTANDO BIBLIOTECAS
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import os
import HydroErr as he
import time
#FUNCAO GLOBALS
gbl = globals()
#DEFINICAO DOS ENDEREÇOS
dir_dados = "/discolocal/bruno/Coleta_Dados"
dir_previsoes = "/discolocal/bruno/Coleta_Dados/Historico_Previsoes"
dir_observado = "/discolocal/bruno/Observado"
dir_horizontes = "/discolocal/bruno/Historico_Horizontes"
dir_usinas = "/discolocal/bruno/Coleta_Dados/Dados_Usinas"
#DEFINICAO DOS MODELOS / ESTACOES A SEREM AVALIADOS
calibracoes = {
'112':'Rio_Negro','114':'Rio_Negro',
'116':'Rio_Negro','117':'Rio_Negro',
'212':'Porto_Amazonas','214':'Porto_Amazonas',
'216':'Porto_Amazonas','217':'Porto_Amazonas',
'312':'Sao_Bento','314':'Sao_Bento',
'316':'Sao_Bento','317':'Sao_Bento',
'412':'Pontilhao','414':'Pontilhao',
'416':'Pontilhao', '417':'Pontilhao',
'512':'Santa_Cruz_Timbo','514':'Santa_Cruz_Timbo',
'516':'Santa_Cruz_Timbo','517':'Santa_Cruz_Timbo',
'612':'Sao_Mateus_Sul','614':'Sao_Mateus_Sul',
'616':'Sao_Mateus_Sul','617':'Sao_Mateus_Sul',
'712':'Divisa','714':'Divisa',
'716':'Divisa','717':'Divisa',
'812':'Fluviopolis','814':'Fluviopolis',
'816':'Fluviopolis','817':'Fluviopolis',
'912':'Uniao_da_Vitoria', '914':'Uniao_da_Vitoria',
'916':'Uniao_da_Vitoria', '917':'Uniao_da_Vitoria',
'1010':'Madereira_Gavazzoni', '1012':'Madereira_Gavazzoni',
'1014':'Madereira_Gavazzoni', '1015':'Madereira_Gavazzoni',
'1110':'Jangada', '1112':'Jangada',
'1114':'Jangada', '1115':'Jangada',
'1310':'Solais_Novo', '1312':'Solais_Novo',
'1314':'Solais_Novo', '1315':'Solais_Novo',
'1410':'Porto_Santo_Antonio', '1412':'Porto_Santo_Antonio',
'1414':'Porto_Santo_Antonio', '1415':'Porto_Santo_Antonio',
'1510':'Aguas_do_Vere', '1512':'Aguas_do_Vere',
'1514':'Aguas_do_Vere', '1515':'Aguas_do_Vere',
'2010':'Porto_Capanema', '2012':'Porto_Capanema',
'2110':'Hotel_Cataratas', '2112':'Hotel_Cataratas',
'2114':'Hotel_Cataratas', '2115':'Hotel_Cataratas',
}
calibracoes_usinas ={
# '1210':'GBM', '1212':'GBM', '1214':'GBM', '1215':'GBM',
# '1218':'GBM', '1219':'GBM',
# '1610':'SGD', '1612':'SGD', '1614':'SGD', '1615':'SGD',
# '1710':'FCH', '1712':'FCH', '1714':'FCH', '1715':'FCH',
# '1810':'SCL', '1812':'SCL',
# '1910':'SCX', '1912':'SCX',
}
#LISTA MODELOS E ESTACOES SELECIONADOS
for calibracao_cod, estacao_nome in calibracoes.items():
print(calibracao_cod, estacao_nome)
#DEFINE PERIODO DE AVALIACAO
data_inicio = "2015-09-03" #YYYY-MM-DD
data_fim = "2020-09-23" #YYYY-MM-DD
periodo = pd.date_range(data_inicio, data_fim)
periodo = pd.DataFrame(periodo)
periodo.columns = ["Data"]
periodo["Ano"] = pd.DatetimeIndex(periodo["Data"]).year
periodo["Mes"] = pd.DatetimeIndex(periodo["Data"]).month.map("{:02}".format)
periodo["Dia"] = pd.DatetimeIndex(periodo["Data"]).day.map("{:02}".format)
#print(periodo)
#DEFINICAO HORARIOS DAS RODADAS
hora_rodadas = ['04', '07', '10', '13', '16', '19', '22']
#CONCATENACAO PREVISOES ESTACOES FLUVIOMETRICAS
for calibracao_cod, estacao_nome in calibracoes.items():
print("Iniciando Bacia ",estacao_nome,", calibracao ", calibracao_cod)
print(datetime.datetime.now())
#cria pasta respectivo a calibracao para resultado
dir_cod = dir_horizontes + "/" + str(calibracao_cod)
try:
os.mkdir(dir_cod)
except OSError as error:
pass
for rodada in hora_rodadas:
#leitura e interpretacao dos diferentes arquivos de previsao
for i in periodo.index:
ano = periodo.loc[i,"Ano"]
mes = periodo.loc[i, "Mes"]
dia = periodo.loc[i, "Dia"]
os.chdir(dir_previsoes)
try:
try:
previsao_7d = pd.read_csv(str(ano)+"/"+str(mes)+"/"+
str(ano)+str(mes)+str(dia)+rodada+
".txt", header = None)
except pd.errors.EmptyDataError:
#print("Falha em ", periodo.iloc[i]["Data"])
continue
except OSError:
#print("Falha em ", periodo.iloc[i]["Data"])
continue
previsao_7d["Codigo"] = previsao_7d[0].str.slice(0, 4).astype(
str).astype(int)
previsao_7d["Year"] = previsao_7d[0].str.slice(5,9)
previsao_7d["Month"] = previsao_7d[0].str.slice(10,12)
previsao_7d["Day"] = previsao_7d[0].str.slice(13,15)
previsao_7d["Hora"] = previsao_7d[0].str.slice(16,18).astype(
str).astype(int)
previsao_7d["Precip_prev"] = pd.to_numeric(previsao_7d[0].str.slice(
19,26), downcast = "float", errors = 'coerce')
previsao_7d["Vazao_prev"] = pd.to_numeric(previsao_7d[0].str.slice(
27,35), downcast = "float", errors = 'coerce')
previsao_7d["Data"] = pd.to_datetime(previsao_7d[[
"Year", "Month", "Day"]]) + pd.to_timedelta(
previsao_7d["Hora"], unit = "h")
previsao_7d = previsao_7d.drop([
0, 'Year', 'Month', 'Day', 'Hora'], 1)
#limita a análise para a calibracao desejada - 168 passos de tempo
previsao_7d = previsao_7d.loc[(previsao_7d["Codigo"] == int(
calibracao_cod))].iloc[1:169,].reset_index(drop=True)
previsao_7d = previsao_7d.set_index('Data')
#armazena serie para cada horizonte horario
for horizonte in range(len(previsao_7d)):
if i == 0:
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_horizonte_'+str(horizonte)+
'_'+str(rodada)] = previsao_7d.iloc[[horizonte,]]
else:
try:
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_horizonte_'+
str(horizonte)+'_'+str(rodada)]
except KeyError:
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_horizonte_'+
str(horizonte)+'_'+str(rodada)] = pd.DataFrame()
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_linha_'+str(horizonte)+'_'+
str(rodada)] = previsao_7d.iloc[[horizonte,]]
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_concatenar_'+str(horizonte)+
'_'+str(rodada)] = [gbl['c'+str(calibracao_cod)+
'_horizonte_'+str(horizonte)+
'_'+str(rodada)],
gbl['c'+str(calibracao_cod)+
'_linha_'+str(horizonte)+'_'+
str(rodada)]]
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_horizonte_'+
str(horizonte)+'_'+str(rodada)] = pd.concat(
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_concatenar_'+
str(horizonte)+'_'+str(rodada)])
#exporta series historicas para cada horizonte
os.chdir(dir_cod)
for horizonte in range(len(previsao_7d)):
for rodada in hora_rodadas:
if rodada == hora_rodadas[0]:
gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+
str(horizonte)] =(gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_horizonte_'+
str(horizonte)+'_'+str(rodada)])
else:
gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)] = (
pd.concat([gbl["Cod_" + str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+
str(horizonte)],
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_horizonte_'+
str(horizonte)+'_'+str(rodada)]]))
gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)] = (
gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)].loc[(
gbl["Cod_" + str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+
str(horizonte)]['Codigo']==int(calibracao_cod))].sort_index(
).dropna())
# #le arquivo antigo
# gbl["Antigo_"+str(calibracao_cod)+"_h_"+str(horizonte)] = pd.read_csv(
# "Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)+".csv",
# index_col = "Data")
# gbl["Antigo_"+str(calibracao_cod)+"_h_"+str(horizonte)
# ].index = pd.to_datetime(gbl["Antigo_"+str(calibracao_cod)+"_h_"+
# str(horizonte)].index)
# #juncao com novas datas
# gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)] =pd.concat(
# [gbl["Antigo_"+str(calibracao_cod)+"_h_"+str(horizonte)],
# gbl["Cod_" + str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)]])
# gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)] = gbl[
# "Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)][~gbl[
# "Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+
# str(horizonte)].index.duplicated(keep='first')]
#remove linhas sem valor Observado
gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)] = gbl[
"Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)].dropna()
#exporta serie final
os.chdir(dir_cod)
gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)].to_csv(
"Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)+".csv")
print("Concluido Bacia ",estacao_nome,", calibracao ", calibracao_cod)
print(datetime.datetime.now())
#LISTA MODELOS E USINAS SELECIONADOS
for calibracao_cod, estacao_nome in calibracoes_usinas.items():
print(calibracao_cod, estacao_nome)
#CONCATENACAO PREVISOES USINAS
for calibracao_cod, estacao_nome in calibracoes_usinas.items():
print("Iniciando Bacia ",estacao_nome,", calibracao ", calibracao_cod)
print(datetime.datetime.now())
#cria pasta respectivo a calibracao para resultado
dir_cod = dir_horizontes + "/" + str(calibracao_cod)
try:
os.mkdir(dir_cod)
except OSError as error:
pass
for rodada in hora_rodadas:
#leitura e interpretacao dos diferentes arquivos de previsao
for i in periodo.index:
ano = periodo.loc[i,"Ano"]
mes = periodo.loc[i, "Mes"]
dia = periodo.loc[i, "Dia"]
os.chdir(dir_previsoes)
try:
try:
previsao_7d = pd.read_csv(str(ano)+"/"+str(mes)+"/"+
str(ano)+str(mes)+str(dia)+rodada+
".txt", header = None)
except pd.errors.EmptyDataError:
#print("Falha em ", periodo.iloc[i]["Data"])
continue
except OSError:
#print("Falha em ", periodo.iloc[i]["Data"])
continue
previsao_7d["Codigo"] = previsao_7d[0].str.slice(0, 4).astype(
str).astype(int)
previsao_7d["Year"] = previsao_7d[0].str.slice(5,9)
previsao_7d["Month"] = previsao_7d[0].str.slice(10,12)
previsao_7d["Day"] = previsao_7d[0].str.slice(13,15)
previsao_7d["Hora"] = previsao_7d[0].str.slice(16,18).astype(
str).astype(int)
previsao_7d["Precip_prev"] = pd.to_numeric(previsao_7d[0].str.slice(
19,26), downcast = "float", errors = 'coerce')
previsao_7d["Vazao_prev"] = pd.to_numeric(previsao_7d[0].str.slice(
27,35), downcast = "float", errors = 'coerce')
previsao_7d["Data"] = pd.to_datetime(previsao_7d[[
"Year", "Month", "Day"]]) + pd.to_timedelta(
previsao_7d["Hora"], unit = "h")
previsao_7d = previsao_7d.drop([
0, 'Year', 'Month', 'Day', 'Hora'], 1)
#limita a análise para a calibracao desejada - 168 passos de tempo
previsao_7d = previsao_7d.loc[(previsao_7d["Codigo"] == int(
calibracao_cod))].iloc[1:169,].reset_index(drop=True)
previsao_7d = previsao_7d.set_index('Data')
#armazena serie para cada horizonte horario
for horizonte in range(len(previsao_7d)):
if i == 0:
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_horizonte_'+str(horizonte)+
'_'+str(rodada)] = previsao_7d.iloc[[horizonte,]]
else:
try:
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_horizonte_'+
str(horizonte)+'_'+str(rodada)]
except KeyError:
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_horizonte_'+
str(horizonte)+'_'+str(rodada)] = pd.DataFrame()
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_linha_'+str(horizonte)+'_'+
str(rodada)] = previsao_7d.iloc[[horizonte,]]
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_concatenar_'+str(horizonte)+
'_'+str(rodada)] = [gbl['c'+str(calibracao_cod)+
'_horizonte_'+str(horizonte)+
'_'+str(rodada)],
gbl['c'+str(calibracao_cod)+
'_linha_'+str(horizonte)+'_'+
str(rodada)]]
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_horizonte_'+
str(horizonte)+'_'+str(rodada)] = pd.concat(
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_concatenar_'+
str(horizonte)+'_'+str(rodada)])
#exporta series historicas para cada horizonte
os.chdir(dir_cod)
for horizonte in range(len(previsao_7d)):
for rodada in hora_rodadas:
if rodada == hora_rodadas[0]:
gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+
str(horizonte)] =(gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_horizonte_'+
str(horizonte)+'_'+str(rodada)])
else:
gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)] = (
pd.concat([gbl["Cod_" + str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+
str(horizonte)],
gbl['c'+str(calibracao_cod)+'_horizonte_'+
str(horizonte)+'_'+str(rodada)]]))
gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)] = (
gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)].loc[(
gbl["Cod_" + str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+
str(horizonte)]['Codigo']==int(calibracao_cod))].sort_index(
).dropna())
# #le arquivo antigo
# gbl["Antigo_"+str(calibracao_cod)+"_h_"+str(horizonte)] = pd.read_csv(
# "Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)+".csv",
# index_col = "Data")
# gbl["Antigo_"+str(calibracao_cod)+"_h_"+str(horizonte)
# ].index = pd.to_datetime(gbl["Antigo_"+str(calibracao_cod)+"_h_"+
# str(horizonte)].index)
# #juncao com novas datas
# gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)] =pd.concat(
# [gbl["Antigo_"+str(calibracao_cod)+"_h_"+str(horizonte)],
# gbl["Cod_" + str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)]])
# gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)] = gbl[
# "Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)][~gbl[
# "Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+
# str(horizonte)].index.duplicated(keep='first')]
#remove linhas sem valor Observado
gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)] = gbl[
"Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)].dropna()
#exporta serie final
os.chdir(dir_cod)
gbl["Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)].to_csv(
"Cod_"+str(calibracao_cod)+'_Horizonte_'+str(horizonte)+".csv")
print("Concluido Bacia ",estacao_nome,", calibracao ", calibracao_cod)
print(datetime.datetime.now())