Hidroweb

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Vamos primeiramente abrir o arquivo vazoes_T_87905000.txt, que foi baixado do site hidroweb.

library(readr)
ArqTxtPath='vazoes_T_87905000.txt'
ArqTxt=read_lines(ArqTxtPath,skip=13)
ArqTxt[1]=paste0(ArqTxt[1],';') #Inserindo ";" na primeira linha para evitar problemas com row.names
ArqCsvPath=gsub('txt','csv',ArqTxtPath)
write_lines(ArqTxt,ArqCsvPath)
dados=read.table(ArqCsvPath,header=T,sep=';',dec=',')
cat('Imprimindo parte dos dados...')

Imprimindo parte dos dados...

print(dados[1:5,1:5])

  EstacaoCodigo NivelConsistencia       Data Hora MediaDiaria
1      87905000                 1 01/04/2021   NA           1
2      87905000                 1 01/01/2021   NA           1
3      87905000                 1 01/12/2020   NA           1
4      87905000                 1 01/11/2020   NA           1
5      87905000                 1 01/10/2020   NA           1

Criando coluna com tipo datetime e plotando:

dados$dataN=as.POSIXct(dados$Data,format = "%d/%m/%Y")
plot(dados$Maxima~dados$dataN,type='line')

Criando coluna dos meses:

dados$mes = format(dados$dataN,format='%m')

Extraindo a media e dp:

media=aggregate(dados$Maxima,list(Mes=dados$mes),mean,na.rm=T)
dp=aggregate(dados$Maxima,list(dados$mes),sd,na.rm=T)

Calculando desvio superior e inferior:

mediaMais=media$x+dp$x
mediaMenos=media$x-dp$x

Plot final:

plot(media$Mes,media$x, ty="l", col="blue", 
     ylab='Vazão', 
     xlab='Meses',
     lty=1,lwd=3,
     ylim=c(-1000,3000))
lines(media$Mes, mediaMais, col='gray')
lines(media$Mes, mediaMenos, col='gray')
polygon(x=c(media$Mes, rev(media$Mes)), y=c(mediaMais, rev(mediaMenos)), col="lightblue", density = 40, angle=60)
lines(media$Mes, media$x)
points(media$Mes, media$x,pch=19)