História
Alguns conflitos marcante na história recente (EM13CHS302, EM13CHS303, EM13CHS101)
library(plotly)
# Dados fictícios de conflitos
<- data.frame(
conflitos pais = c("Afeganistão", "Ucrânia", "Síria", "Iêmen", "Etiópia"),
latitude = c(33.93911, 48.3794, 34.8021, 15.5527, 9.145),
longitude = c(67.70995, 31.1656, 38.9968, 48.5164, 40.489673),
descricao = c(
"Conflito contínuo com talibãs.",
"Guerra em andamento desde 2022.",
"Guerra civil desde 2011.",
"Crise humanitária e guerra civil.",
"Conflito entre grupos regionais."
)
)
# Criar o mapa interativo
<- plot_ly(
mapa_conflitos data = conflitos,
type = 'scattergeo',
mode = 'markers',
lat = ~latitude,
lon = ~longitude,
text = ~paste(pais, "<br>", descricao),
hoverinfo = "text",
marker = list(
size = 10,
color = "red",
line = list(width = 1, color = "black")
)%>%
) layout(
title = "Mapa de Conflitos Mundiais",
geo = list(
showframe = FALSE,
showcoastlines = TRUE,
projection = list(type = "natural earth")
)
)
# Mostrar o mapa
mapa_conflitos
Sugestões:
Experimente modificar o gráfico, usando/substituindo alternativamente os comandos abaixo no trecho de código:
Crescimento populacional em Nova York, Tokyo, São Paulo e Mumbai (1960-2020) (EM13CHS201, EM13CHS202)
library(plotly)
# Dados fictícios de população ao longo do tempo
<- data.frame(
dados_populacao cidade = rep(c("Nova York", "Tóquio", "São Paulo", "Mumbai"), each = 5),
latitude = c(40.7128, 40.7128, 40.7128, 40.7128, 40.7128,
35.6895, 35.6895, 35.6895, 35.6895, 35.6895,
-23.5505, -23.5505, -23.5505, -23.5505, -23.5505,
19.076, 19.076, 19.076, 19.076, 19.076),
longitude = c(-74.0060, -74.0060, -74.0060, -74.0060, -74.0060,
139.6917, 139.6917, 139.6917, 139.6917, 139.6917,
-46.6333, -46.6333, -46.6333, -46.6333, -46.6333,
72.8777, 72.8777, 72.8777, 72.8777, 72.8777),
ano = rep(seq(1960, 2020, by = 15), 4),
populacao = c(8, 12, 16, 20, 25, # Nova York
10, 15, 20, 25, 30, # Tóquio
7, 12, 18, 24, 30, # São Paulo
6, 10, 16, 22, 28) # Mumbai (em milhões)
)
# Criando o mapa interativo com slider no tempo
<- plot_ly(
mapa_populacao data = dados_populacao,
type = 'scattergeo',
mode = 'markers',
lat = ~latitude,
lon = ~longitude,
frame = ~ano, # Adiciona a animação por ano
text = ~paste(cidade, "<br>População:", populacao, "milhões"),
hoverinfo = "text",
marker = list(
size = ~populacao * 0.5, # Ajusta o tamanho com base na população
color = "blue",
opacity = 0.7
)%>%
) layout(
title = "Evolução Populacional por Cidade (1960-2020)",
geo = list(
showframe = FALSE,
showcoastlines = TRUE,
projection = list(type = "natural earth")
)
)
# Exibir o mapa
mapa_populacao
Sugestões:
Experimente modificar o gráfico, usando/substituindo alternativamente os comandos abaixo no trecho de código:
Algumas informações sobre Eras geológicas (EF06CI11, EF05HI02, EM13CHS301)
# Dados sobre as eras geológicas e seus períodos
<- data.frame(
dados_geologicos Regiao = c("América do Norte", "América do Sul", "Europa", "África", "Ásia", "Oceania"),
Era = c("Paleozoica", "Mesozoica", "Cenozoica", "Pré-Cambriana", "Mesozoica", "Cenozoica"),
Periodo = c("Devoniano (416-359 mi anos)",
"Jurássico (199-145 mi anos)",
"Quaternário (2,58 mi anos até presente)",
"Proterozoico (2,5 bi a 541 mi anos)",
"Triássico (251-199 mi anos)",
"Holoceno (11,7 mil anos até presente)"),
Latitude = c(45, -15, 50, 0, 30, -25),
Longitude = c(-100, -60, 10, 20, 100, 135)
)
# Criar o mapa interativo
<- plot_ly(
fig data = dados_geologicos,
type = "scattergeo",
mode = "markers",
lat = ~Latitude,
lon = ~Longitude,
text = ~paste(
"<b>Região:</b>", Regiao, "<br>",
"<b>Era:</b>", Era, "<br>",
"<b>Período:</b>", Periodo
),marker = list(size = 15, color = c("blue", "green", "red", "purple", "orange", "brown"))
)
# Layout do mapa com títulos
<- fig %>%
fig layout(
title = "Eras e Períodos Geológicos - Distribuição Mundial",
geo = list(
showland = TRUE,
landcolor = "rgb(240, 240, 240)",
showcountries = TRUE,
countrycolor = "rgb(200, 200, 200)",
projection = list(type = "natural earth")
)
)
# Exibir o mapa
fig
Sugestões:
Experimente modificar o gráfico, usando/substituindo alternativamente os comandos abaixo no trecho de código: