(English)

1. Introduction

This project aims to address the impacts of precipitation changes on the built environment by developing a set of Brazilian precipitation files (in Parquet and CSV formats) and a dashboard to interpret and evaluate the data. The future climate files were obtained from the CLIMBra database [1] and adapted to simpler, more direct formats for Brazil's urban regions (cities), integrating this data into a code pipeline for automation. In this part of the project, precipitation indices were obtained, with a description based on the work of the Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI, 2025) [2] and Walsh and Lawler (1981) [3]. Table 1 shows the indices considered in this research.

Table 1 - Rainfall indices considered in the study

The methodology followed the structure available in the rainfall-series-transformation repository:

1. Data acquisition: Downloading and organising CLIMBra data using NetCDF (.nc) format files;
2. Selection of cities: Creation of a JavaScript Object Notation (.json) file with the latitude and longitude of the cities to be evaluated in the study;
3. Correction of latitude and longitude: Selection of the closest point to the cities that is available in the CLIMBra database and assignment of this latitude and longitude to each city;
4. Calculation of precipitation indices: Calculation of each of the indices defined in Table 1 for each year in each city, scenario and model;
5. Compilation: Organising all the data into a single file in Apache Parquet format (.parquet);
6. Visualisation: Create a dashboard with all the visualisations simplified for the user.

The main objective is to provide researchers, policymakers, and professionals with a comprehensive tool for assessing and mitigating the impacts of climate change on precipitation in different Brazilian cities, offering accurate data for modelling water balance, drainage, and other related possibilities. The methodology involves using the future files generated by CLIMBra and visualising the results through a user-friendly dashboard. The study highlights the importance of adaptive and climate-resilient strategies in urban planning and building design. Expected climate changes in Brazil include shifts in average and extreme precipitation throughout the country, with varying trends across different regions.

The dashboard has been designed to simplify the visualisation of future climate data by focusing on existing precipitation indices. It allows users to filter by city and automatically calculate all indices, providing detailed analyses and comparisons of different scenarios and historical models. By offering a free, open-access, multi-platform, extensible, customisable and easy-to-maintain tool, the project aims to facilitate continuous updates, new features and corrections. This tool supports public policy and urban planning decision-making, promoting a more sustainable and resilient built environment in the face of climate change.

2. More details about the methodology

Details on the database used can be found in Ballarin et al. [1] - CLIMBra Project. The GitHub repository at rainfall-series-transformation [4] also includes detailed step-by-step procedures. Table 2 presents the models, cities, and scenarios displayed in the dashboard, sourced from CLIMBra's NetCDF data.

Table 2 - Models, cities and scenarios obtained from the CLIMBra project's NetCDF files

3. References

[1] Ballarin, A.S., Sone, J.S., Gesualdo, G.C., Schwamback, D., Reis, A., Almagro, A., Wendland, E.C., 2023. CLIMBra - Climate Change Dataset for Brazil. Sci Data 10, 47. https://doi.org/10.1038/s41597-023-01956-z

[2] Zhang, X., Alexander, L., Hegerl, G.C., Jones, P., Tank, A.K., Peterson, T.C., Trewin, B., Zwiers, F.W., 2011. Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data. WIREs Climate Change 2, 851–870. https://doi.org/10.1002/wcc.147

[3] Walsh, R.P.D., Lawler, D.M., 1981. Rainfall seasonality: description, spatial patterns and change through time. Weather 36, 201–208. https://doi.org/10.1002/j.1477-8696.1981.tb05400.x

[4] Rainfall Series Transformation - Transformation of Brazilian '.nc' precipitation files into location and model-specific output files. Available at: https://github.com/igorcmvaz/rainfall-series-transformation.

Available at PAIM-P Dashboard.

Current version of the dashboard: 1.0.0.

Suggestions for improvements can be made directly in the GitHub repository at rainfall-series-transformation or sent to igorcmvaz@gmail.com.

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(Português-BR)

1. Introdução

Este projeto tem como objetivo abordar os impactos das mudanças de precipitação no ambiente construído, desenvolvendo um conjunto de arquivos de precipitação brasileiros (Parquet e CSV) e um dashboard para interpretar e avaliar os dados. Os arquivos climáticos futuros foram obtidos a partir do banco de dados CLIMBra [1] com adaptação para formatos mais simples e diretos das regiões urbanas do Brasil (Cidades), integrando esses dados a uma pipeline de código para automação. Nessa parte do projeto, índices de precipitação foram obtidos, com descrição a partir dos trabalhos do Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI, 2025) [2] e Walsh e Lawler (1981) [3]. A Tabela 1 apresenta os índices considerados nesta pesquisa.

Tabela 1 - Índices de precipitação considerados no estudo

A metodologia seguiu a estrutura que está disponível no repositório rainfall-series-transformation:

1. Aquisição de dados: Download e organização dos dados do CLIMBra, por meio dos arquivos formato NetCDF (.nc);
2. Seleção das cidades: Criação de um arquivo JavaScript Object Notation (.json) com as latitude e longitudes das cidades a serem avaliadas no estudo;
3. Correção da latitude e longitude: Seleção do ponto mais próximo às cidades que está disponível no banco de dados do CLIMBra e atribuição desta latitude e longitude a cada cidade;
4. Cálculo dos índices de precipitação: Cálculo de cada um dos índices definidos na Tabela 1 para cada ano em cada cidade, cenário e modelo;
5. Compilação: Organização de todos os dados em um único arquivo de formato Apache Parquet (.parquet);
6. Visualização: Criação do dashboard com todas as visualizações simplificadas ao usuário.

O objetivo principal é fornecer a pesquisadores, formuladores de políticas e profissionais uma ferramenta abrangente para avaliar e mitigar os impactos das mudanças climáticas de precipitação em diferentes cidades brasileiras, oferecendo dados precisos para modelagem de balanço hídrico, drenagem e outras possibilidades. A metodologia envolve a utilização dos arquivos futuros gerados pelo CLIMBra, visualizando os resultados por meio de um dashboard de fácil utilização. O estudo destaca a importância de estratégias adaptativas e resistentes ao clima no planejamento urbano e no projeto de edificações. As mudanças climáticas esperadas no Brasil incluem alterações em precipitação média e extrema ao longo do Brasil, com diferentes tendências para as diferentes regiões.

O dashboard foi projetado para simplificar a visualização dos dados climáticos futuros, concentrando-se nos principais índices de precipitação existentes. Ele permite que os usuários filtrem por cidade e calculem automaticamente todos os índices, fornecendo análises detalhadas e comparações de diferentes cenários e os modelos históricos. Ao oferecer uma ferramenta gratuita, de acesso aberto, multiplataforma, extensível, personalizável e de fácil manutenção, o projeto visa a facilitar atualizações contínuas, novos recursos e correções. Essa ferramenta apoia a tomada de decisões em políticas públicas e planejamento urbano, promovendo um ambiente construído mais sustentável e resiliente em face das mudanças climáticas.

2. Mais detalhes sobre a metodologia

Detalhes sobre o banco de dados utilizado pode ser obtido em Ballarin et al. [1] - Projeto CLIMBra. O repositório GitHub em rainfall-series-transformation [4] também inclui detalhes sobre os procedimentos passo a passo. Em resumo, a Tabela 2 apresenta os modelos, cidades e cenários considerados no dashboard, obtidos a partir dos dados NetCDF de CLIMBra.

Tabela 2 - Modelos, cidades e cenários obtidos a partir dos arquivos NetCDF do projeto CLIMBra

3. Referências

[1] Ballarin, A.S., Sone, J.S., Gesualdo, G.C., Schwamback, D., Reis, A., Almagro, A., Wendland, E.C., 2023. CLIMBra - Climate Change Dataset for Brazil. Sci Data 10, 47. https://doi.org/10.1038/s41597-023-01956-z

[2] Zhang, X., Alexander, L., Hegerl, G.C., Jones, P., Tank, A.K., Peterson, T.C., Trewin, B., Zwiers, F.W., 2011. Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data. WIREs Climate Change 2, 851–870. https://doi.org/10.1002/wcc.147

[3] Walsh, R.P.D., Lawler, D.M., 1981. Rainfall seasonality: description, spatial patterns and change through time. Weather 36, 201–208. https://doi.org/10.1002/j.1477-8696.1981.tb05400.x

[4] Rainfall Series Transformation - Transformation of Brazilian '.nc' precipitation files into location and model-specific output files. Available at: https://github.com/igorcmvaz/rainfall-series-transformation.

Disponível em Dashboard PAIM-P.

Versão Atual do Dashboard: 1.0.0.

As sugestões de melhorias podem ser feitas diretamente no repositório do GitHub em rainfall-series-transformation ou enviadas para igorcmvaz@gmail.com.