Tabela 8534

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Municípios atingidos pela seca nos últimos 4 anos, ano da seca de maior impacto, ocorrências no ano da seca de maior impacto e ações para evitar ou minimizar os danos causados pela seca, por classe de tamanho da população do município

Já tem uma URL do SIDRA? Cole aqui para carregar a seleção.

Seleção

Variáveis

Períodos

a
0 período(s) selecionado(s)

Classificações

Classe de tamanho da população do município
Ano da seca de maior impacto
Ocorrências no ano da seca de maior impacto
Ações para evitar ou minimizar os danos causados pela seca

Territórios / Localidades

Brasil (1)
Grande região (5)
Unidade da Federação (26)
Município (2916)
Esta consulta retorna ≈ 6 valores (1 localidades × 1 variáveis × 6 categorias × 1 períodos)
A API SIDRA limita cada requisição a 100.000 valores. Os snippets Python abaixo já baixam um período por vez para contornar o limite — ou use o sidra-sql (aba fetch.toml), que faz isso automaticamente.
Estimativa recalculada ao vivo — clique em "Gerar" para atualizar os códigos abaixo.

URL de requisição da API SIDRA (/values).

https://apisidra.ibge.gov.br/values/t/8534/n1/all/v/all/p/all/c1187/all/h/y/f/a/d/m

Sem dependências Quantilica — apenas requests e pandas.

# Dados da Tabela 8534 do IBGE SIDRA (https://apisidra.ibge.gov.br)
# Requisitos: pip install requests pandas
import pandas as pd
import requests

url = "https://apisidra.ibge.gov.br/values/t/8534/n1/all/v/all/p/all/c1187/all/h/y/f/a/d/m"

resposta = requests.get(url, timeout=120)
resposta.raise_for_status()
linhas = resposta.json()

# A primeira linha traz os nomes amigáveis das colunas (/h/y)
df = pd.DataFrame(linhas[1:]).rename(columns=linhas[0])
print(df.head())

Usa o sidra-fetcher (construtor de URL tipado) + httpx + polars.

# Dados da Tabela 8534 do IBGE SIDRA via sidra-fetcher
# https://github.com/Quantilica/sidra-fetcher
# Requisitos: pip install httpx polars
#             pip install "sidra-fetcher @ git+https://github.com/Quantilica/sidra-fetcher.git"
import httpx
import polars as pl
from sidra_fetcher.sidra import Parametro

parametro = Parametro(
    agregado="8534",
    territorios={"1": ["all"]},
    variaveis=["all"],
    periodos=["all"],
    classificacoes={"1187": ["all"]},
)

resposta = httpx.get(parametro.url(), timeout=120)
resposta.raise_for_status()
linhas = resposta.json()

# A primeira linha traz os nomes amigáveis das colunas (/h/y)
df = pl.DataFrame(linhas[1:]).rename(linhas[0])
print(df.head())
O sidra-sql sempre baixa todos os períodos da tabela (uma requisição por período) — a seleção de períodos acima não se aplica a este bloco. Filtre períodos no SQL de transformação.

Bloco [[tabelas]] para um catálogo de pipelines do sidra-sql.

[[tabelas]]
tabela_sidra = "8534"
variables = ["allxp"]
territories = {1 = []}
classifications = {12446 = [], 1187 = ["allxt"], 1188 = [], 1192 = []}
# c12446 (Classe de tamanho da população do município) não tem categoria "Total"; [] baixa todas as categorias.
# c1188 (Ocorrências no ano da seca de maior impacto) não tem categoria "Total"; [] baixa todas as categorias.
# c1192 (Ações para evitar ou minimizar os danos causados pela seca) não tem categoria "Total"; [] baixa todas as categorias.

Cole o bloco acima em um fetch.toml existente do seu plugin sidra-sql, ou instale e rode um pipeline novo já configurado para esta tabela:

sidra-sql plugin install <url-do-seu-repo> --alias meu_plugin
sidra-sql run meu_plugin tabela_8534
sidra-sql export meu_plugin tabela_8534
Pressupõe o schema normalizado do sidra-sql (ibge_sidra) já carregado via sidra-sql run para esta tabela.

Consulta filtrada pela seleção acima.

-- Tabela 8534 — Municípios atingidos pela seca nos últimos 4 anos, ano da seca de maior impacto, ocorrências no ano da seca de maior impacto e ações para evitar ou minimizar os danos causados pela seca, por classe de tamanho da população do município
-- Consulta ao banco carregado pelo sidra-sql (schema ibge_sidra)
-- https://github.com/Quantilica/sidra-sql
-- Pressupõe `sidra-sql run` já executado para a tabela 8534.
SELECT
    p.codigo AS periodo,
    p.ano,
    l.nc  AS nivel_territorial,
    l.d1c AS localidade_codigo,
    l.d1n AS localidade_nome,
    dim.d2c AS variavel_codigo,
    dim.d2n AS variavel,
    dim.mn  AS unidade,
    dim.d4c AS classe_de_tamanho_da_populacao_do_munici_codigo,
    dim.d4n AS classe_de_tamanho_da_populacao_do_munici,
    dim.d5c AS ano_da_seca_de_maior_impacto_codigo,
    dim.d5n AS ano_da_seca_de_maior_impacto,
    dim.d6c AS ocorrencias_no_ano_da_seca_de_maior_impa_codigo,
    dim.d6n AS ocorrencias_no_ano_da_seca_de_maior_impa,
    dim.d7c AS acoes_para_evitar_ou_minimizar_os_danos__codigo,
    dim.d7n AS acoes_para_evitar_ou_minimizar_os_danos_,
    CASE WHEN d.v ~ '^-?[0-9]' THEN d.v::numeric END AS valor
FROM ibge_sidra.dados AS d
JOIN ibge_sidra.periodo    AS p   ON d.periodo_id = p.id
JOIN ibge_sidra.dimensao   AS dim ON d.dimensao_id = dim.id
JOIN ibge_sidra.localidade AS l   ON d.localidade_id = l.id
WHERE d.tabela_sidra_id = '8534'
  AND d.ativo = TRUE
  AND (l.nc = '1')
ORDER BY p.codigo, l.d1c;
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