pratica-aula-3.qmd

---
title: "Informações sobre as barragens"
format: html
date: "2022-08-16"
knitr: 
  opts_chunk: 
    fig.align: "center"
bibliography: 
  - references.bib
  - packages.bib
csl: abnt.csl 
lang: pt
params:
  estado: "SP"
---

```{r setup}
#| include: false
knitr::opts_chunk$set(message = FALSE) # versão de opção global de chunk com RMarkdown, funciona com Quarto :)
```

## ABSTRACT

.....


## Objetivos {#sec-objetivos}

Este relatório tem como objetivo apresentar funcionalidades do *R Markdown* e do *Quarto*, utilizando dados públicos sobre barragens de mineração no Brasil.

Os objetivos específicos da análise são:

-   fazer uma tabela das barragens por estado;
-   fazer um gráfico do número de barragens por categoria de dano potencial associado;

## Materiais e métodos

A base de dados disponibilizada pelo [SIGBM - Sistema de Gestão de Segurança de Barragem de Mineração](https://app.anm.gov.br/SIGBM/Publico/ClassificacaoNacionalDaBarragem) apresenta dados referentes à Barragens de Mineração no território brasileiro.

<center>![](img/anm315x66azul_r.png)</center>

<br>

## Carregando os pacotes

```{r}
# Carregar pacotes:
library(janitor)
library(tidyverse)
library(readxl)

```

## Download e leitura da base

### Download

```{r}
#| eval: false
## ----download-data------------------
## # Fazer download da base de dados do dia atual:
## # url para baixar os dados
url_request <- "https://app.anm.gov.br/SIGBM/Publico/ClassificacaoNacionalDaBarragem/ExportarExcel"
##
## # cria a pasta dados (se não existir)
fs::dir_create("dados")
##
## # funcão que baixa os dados
httr::POST(url_request, httr::write_disk("dados/sigbm.xlsx", overwrite = TRUE))

```

### Leitura

```{r}
## ----load-data-----------------
# Importar a base de dados:
# ler os dados baixados
sigbm <- read_xlsx("dados/sigbm.xlsx", skip = 4) |>
  clean_names()

```

Data de atualização da base

```{r}
# ----- data de atualização -----
data_atualizacao_sigbm <- read_xlsx("dados/sigbm.xlsx",
                                    col_names = FALSE,
                                    n_max = 1) |>
  pull() |>
  str_extract(":.*-") |>
  str_remove(":") |>
  str_remove("-") |>
  str_trim()

```

## Barragens de mineração no Brasil

A base do SIGBM foi obtida no dia `r data_atualizacao_sigbm`, e apresentou informações referentes a `r nrow(sigbm)` barragens.

## Tabela

```{r}
## ----tabela-top-10-------------------------
sigbm |>
  count(uf, sort = TRUE) |>
  slice(1:10) |>
  select(`Estado` = uf, `Número de barragens` = n) |>
  knitr::kable(caption = "Dez estados brasileiros com mais barragens cadastradas no SIG-BM")

```

## Gráfico

```{r}
#| fig-cap: "Gráfico do número de barragens segundo o Dano Potencial Associado"
#| dpi: 300
#| out-width: 95%
#| label: fig-grafico-dpa
## ----plot-dpa---------------------------
sigbm |>
  count(dano_potencial_associado) |>
    mutate(
    dano_potencial_associado = if_else(
      dano_potencial_associado == "N/A",
      "Não se aplica",
      dano_potencial_associado
    ),
    dano_potencial_associado = factor(
      dano_potencial_associado,
      levels = c("Não se aplica", "Baixo", "Médio", "Alto")
    )
  ) |>
  ggplot() +
  aes(x = dano_potencial_associado, y = n) +
  geom_col(fill = "lightblue") +
  theme_bw() +
  labs(x = "Dano potencial associado (DPA)", y = "Quantidade de barragens",
       title = "Dano potencial associado de barragens de mineração no Brasil")


```

### Tabelas

```{r}
top10uf <- sigbm |>
  count(uf, sort = TRUE) |>
  slice(1:10) |>
  select(`Estado` = uf, `Número de barragens` = n)
```

-   Com knitr:

```{r}
top10uf |> 
  knitr::kable()
```

-   Com gt:

```{r}
# top10uf |> 
#   gt::gt()
```

-   Com DT:

```{r}
# top10uf |> 
#   DT::datatable()
```

-   Com reactable:

```{r}
# top10uf |> 
#   reactable::reactable()
```

-   Com flextable:

```{r}
# top10uf |> 
#   flextable::flextable()
```

### Código inline

A base mtcars possui `r nrow(mtcars)` carros. As colunas presentes na base são `r knitr::combine_words(names(mtcars), and = "e ")`.

### Equações com Latex

A equação da média é ${\text{Média}=\frac {a_{1}+a_{2}+\cdots +a_{n}}{n}}$, sendo usada amplamente para análises descritivas.

$${\text{Média}=\frac {a_{1}+a_{2}+\cdots +a_{n}}{n}}$$

### Adicionar referências

Outros estudos utilizaram dados do SIGBM, como @leao2022

Esse relatório foi feito usando R [@rstats] e os pacotes tidyverse [@wickham2019], janitor [@R-janitor], ggplot2 [@ggplot22016].

```{r}
knitr::write_bib(file = "packages.bib")
```

### Referência cruzada


Na @sec-objetivos , descrevemos os objetivos deste documento.

Nos [objetivos @sec-objetivos], descrevemos os objetivos deste documento.


Na @fig-grafico-dpa, vemos que a maior quantidade de barragens ...

## Parâmetros

```{r}
params$estado
```

```{r}
sigbm_filtrado <- sigbm |> 
  filter(uf == params$estado)
```

Daqui em diante, o relatório será baseado nas barragens do estado `r params$estado`. Existem `r nrow(sigbm_filtrado)` barragens cadastradas no SIGBM neste estado.

```{r}
sigbm_filtrado |> 
  count(minerio_principal, uf, sort = TRUE) |> 
  slice(1:10) |> 
  knitr::kable()
```