🌧️ INMET BDMEP Data: Dados Meteorológicos do Brasil ao seu alcance

O inmet-bdmep-data é uma ferramenta para desenvolvedores, cientistas e analistas de dados brasileiros que precisam acessar o BDMEP (Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa) do INMET.

Esqueça o trabalho braçal de baixar dezenas de arquivos ZIP manualmente, lidar com codificações latin-1, limpar cabeçalhos inconsistentes e padronizar nomes de colunas. Este pacote faz o trabalho sujo.

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✨ Funcionalidades

• 📥 Download paralelo: Baixe múltiplos anos simultaneamente com --workers N
• 🧹 Limpeza automática: Remove linhas vazias e trata valores nulos (-9999)
• 🕒 Padronização de datas: Combina data + hora em datetime nativo
• 🏷️ Colunas em snake_case: Nomes padronizados, sem caracteres especiais
• 🗺️ Metadados por estação: Lat, Lon, Altitude, UF, Código WMO incluídos
• 🔍 Filtros na leitura: Por UF, estação, intervalo de datas
• 💾 Exportação: Parquet, CSV ou JSON
• 🐼 pandas e polars suportados

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🚀 Instalação

pip install git+https://github.com/dankkom/inmet-bdmep-data.git

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🛠️ CLI

O pacote instala o comando inmet com três subcomandos.

inmet fetch — Baixar dados

# Um ano
inmet fetch 2023 --data-dir ./dados

# Intervalo de anos
inmet fetch 2018:2023 --data-dir ./dados

# Múltiplos anos/intervalos, 8 downloads paralelos
inmet fetch 2010 2015 2020:2023 --data-dir ./dados --workers 8

inmet read — Ler e exportar

# Exportar tudo em Parquet
inmet read --data-dir ./dados --output dados.parquet

# Filtrar por UF e ano, exportar CSV
inmet read --data-dir ./dados --years 2022:2023 --uf SP,RJ --output sp_rj.csv --format csv

# Filtrar por estação e período
inmet read --data-dir ./dados --station A701 --start 2020-01-01 --end 2020-12-31 --output a701.parquet

# Usar polars como engine
inmet read --data-dir ./dados --uf MG --output mg.parquet --engine polars

inmet stations — Catálogo de estações

# Listar todas as estações
inmet stations --data-dir ./dados --output estacoes.csv

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🐍 API Python

import inmet_bdmep as inmet
from pathlib import Path

data_dir = Path("./dados")

# Baixar anos com 4 workers
inmet.fetch([2020, 2021, 2022, 2023], data_dir, workers=4)

# Ler com filtros
df = inmet.read(
    data_dir,
    years=[2022, 2023],
    uf=["SP", "RJ", "MG"],
    start="2022-06-01",
    end="2023-05-31",
)

# Temperatura média por estado
print(df.groupby("uf")["temperatura_ar"].mean())

# Catálogo de estações
estacoes = inmet.read_stations(data_dir)
print(estacoes[["codigo_wmo", "estacao", "uf", "latitude", "longitude"]])

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📊 Colunas Disponíveis

Coluna	Descrição
data_hora	Data e hora (Timestamp)
precipitacao	Precipitação Total (mm)
pressao_atmosferica	Pressão ao Nível da Estação (mB)
pressao_atmosferica_maxima	Pressão Máxima (mB)
pressao_atmosferica_minima	Pressão Mínima (mB)
radiacao	Radiação Global (kJ/m²)
temperatura_ar	Temperatura Bulbo Seco (°C)
temperatura_orvalho	Temperatura Ponto de Orvalho (°C)
temperatura_maxima	Temperatura Máxima (°C)
temperatura_minima	Temperatura Mínima (°C)
umidade_relativa	Umidade Relativa do Ar (%)
vento_velocidade	Velocidade do Vento (m/s)
vento_rajada	Rajada Máxima (m/s)
vento_direcao	Direção do Vento (°)
estacao	Nome da Estação
codigo_wmo	Código WMO da Estação
uf	Unidade Federativa
latitude / longitude	Coordenadas geográficas
altitude	Altitude (m)

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📖 Fonte de Dados

Dados obtidos do portal do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET): https://portal.inmet.gov.br/dadoshistoricos

Use e atribua crédito ao INMET em pesquisas e aplicações.

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📄 Licença

MIT