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Fluxos de Trabalho Comuns de Administração

As secções deste guia abordam cada componente da plataforma de forma independente. Esta página reúne tudo em sequências passo a passo que irá seguir na gestão da plataforma.

Adicionar um Novo Modelo de Dados​

Um Modelo de Dados é o contentor de nível superior para uma categoria de análise de planeamento. Cada Modelo de Dados requer um Dataset Vetorial como unidade base de análise — o Dataset Vetorial fornece as características geográficas (assentamentos, linhas de rede, polígonos) às quais os dados do seu cenário serão associados.

O que é um Dataset Vetorial?

Um Dataset Vetorial é um contentor nomeado para geometria espacial — a colecção de pontos, linhas ou polígonos que são renderizados no mapa. Armazena um ou mais ficheiros geoespaciais carregados (.geojson, .gpkg, .zip, .kml) e converte-os em PMTiles optimizados para entrega de mapa. Pense nele como a "camada de mapa base" à qual todos os dados de cenários são associados.

Passo 1 — Preparar um Dataset Vetorial​

Antes de criar um Modelo de Dados, precisa de um Dataset Vetorial com pelo menos um ficheiro em estado Pronto.

  • Usar um dataset existente: Vá a Datasets → Datasets Vetoriais e confirme que o conjunto de dados que pretende tem um ficheiro Pronto. Se tiver, avance para o Passo 2.
  • Criar um novo dataset: Consulte Datasets Vectoriais e Ficheiros Vectoriais. Em resumo:
    1. Vá a Datasets → Datasets Vectoriais → + Adicionar Dataset Vetorial.
    2. Preencha o nome e os campos de metadados. Clique em Guardar.
    3. Vá a Datasets → Ficheiros Vectoriais → + Adicionar Ficheiro Vetorial. Seleccione o seu novo conjunto de dados, carregue o ficheiro geoespacial e clique em Guardar.
    4. Aguarde que o processamento em segundo plano conclua — o estado do ficheiro deve atingir Pronto antes de poder continuar. Actualize a lista de Ficheiros Vectoriais para verificar.

Passo 2 — Criar a Configuração do Modelo de Dados​

Vá a Datasets → Modelos de Dados → + Adicionar Modelo de Dados.

Preencha o nome, a descrição e a ordem de apresentação. Depois configure os quatro campos JSON:

  • filter_fields — define os controlos de filtro no painel esquerdo
  • popup_fields — define os atributos mostrados quando um utilizador clica numa característica
  • summary_fields — define as estatísticas agregadas no painel direito
  • color_coding — mapeia os valores da coluna de visualização para cores do mapa
Verifique os nomes das colunas antes de guardar

Cada valor "column" em filter_fields e popup_fields, e cada entrada em "columns" em summary_fields, deve corresponder exactamente a um nome de coluna no CSV do cenário que planeia carregar — incluindo maiúsculas/minúsculas. O painel de administração não pode verificar isto por si. Um nome de coluna mal configurado resultará em valores popup em branco ou estatísticas de resumo a zero.

Consulte Campos de Configuração JSON para referência completa de esquema e exemplos.

Clique em Guardar.

Passo 3 — Criar o Cenário​

Vá a Datasets → Cenários → + Adicionar Cenário.

  • Defina o Nome como um rótulo descritivo (aparece no menu suspenso de cenários do frontend).
  • Defina o Modelo para o Modelo de Dados que acabou de criar.
  • Defina o Dataset Vetorial para o conjunto de dados do Passo 1.
  • Defina a Ordem de Apresentação se tiver múltiplos cenários e quiser controlar a sua ordem no menu suspenso.

Clique em Guardar.

Passo 4 — Carregar o Ficheiro de Cenário​

Vá a Datasets → Ficheiros de Cenário → + Adicionar Ficheiro de Cenário.

Seleccione o seu novo Cenário no menu suspenso e, em seguida, carregue o seu ficheiro CSV.

Requisitos do CSV
  • Formato: Apenas CSV. O delimitador é detectado automaticamente (vírgula ou ponto e vírgula).
  • Codificação: UTF-8. Use UTF-8 com BOM se os seus dados contiverem caracteres especiais (letras acentuadas, etc.).
  • Coluna obrigatória: O ficheiro deve conter uma coluna id cujos valores correspondam aos IDs de características no Dataset Vetorial ligado.
  • Sem IDs duplicados: Cada valor de id deve aparecer apenas uma vez.
  • Completude de colunas: O ficheiro deve conter todas as colunas referenciadas na configuração filter_fields, popup_fields e summary_fields do Modelo de Dados.

Opcionalmente, marque Representar características como pontos em níveis de zoom inferiores se o seu conjunto de dados for uma grande grelha de polígonos e quiser melhor desempenho do mapa à escala nacional.

Clique em Guardar. O processamento em segundo plano começa automaticamente — o ficheiro passará por Criado → Em Processamento → Pronto. Se atingir Erro, abra o registo para ler a Mensagem de Erro.

Passo 5 — Verificar​

Assim que o Ficheiro de Cenário atingir o estado Pronto:

  1. Abra o frontend e navegue para o seu novo modelo na barra lateral.
  2. Confirme que o cenário aparece no menu suspenso de cenários.
  3. Confirme que as características do mapa são visíveis.
  4. Verifique que os controlos de filtro correspondem à sua configuração filter_fields.
  5. Verifique que o painel de resumo é preenchido com valores.

Se o painel de resumo mostrar todos os zeros, o campo metric_field_types no Modelo de Dados pode não ter sido preenchido ainda. Este é preenchido automaticamente quando a importação do Ficheiro de Cenário conclui. Verifique que a tarefa de importação concluiu sem erros em Painel de Administração Django → Django Celery Results → Resultados de Tarefas.

Adicionar um Novo Cenário a um Modelo Existente​

Use este fluxo de trabalho quando um Modelo de Dados já existe e quer adicionar uma nova execução de cenário (por ex. um novo ano, uma suposição de procura diferente, ou resultados de modelo actualizados).

Passo 1 — Confirmar o Dataset Vetorial​

Identifique qual Dataset Vetorial o novo cenário deve usar. Deve ter um ficheiro em estado Pronto. Pode reutilizar o mesmo Dataset Vetorial de um cenário existente neste modelo — os cenários partilham geometria.

Passo 2 — Criar o Cenário​

Vá a Datasets → Cenários → + Adicionar Cenário.

  • Defina o Modelo para o Modelo de Dados existente.
  • Defina o Dataset Vetorial para o conjunto de dados adequado.
  • Defina o Nome e a Ordem de Apresentação.

Clique em Guardar.

Passo 3 — Carregar o Ficheiro de Cenário​

Siga o mesmo processo do Passo 4 no fluxo de trabalho acima. O CSV deve conter as mesmas colunas referenciadas na configuração JSON do Modelo de Dados existente, uma vez que a configuração do Modelo de Dados é partilhada por todos os cenários.

dica

Não precisa de alterar a configuração do Modelo de Dados para adicionar um novo cenário. Os filtros, popups e campos de resumo são definidos uma vez no Modelo de Dados e aplicam-se a todos os cenários sob ele.

Reprocessar Ficheiros de Cenário Após Alterações ao Modelo de Dados​

Se actualizar a configuração filter_fields, popup_fields ou summary_fields de um Modelo de Dados depois de os ficheiros de cenário já terem sido processados, os tiles de mapa (PMTiles) e as métricas de resumo podem estar dessincronizados com a nova configuração.

Quando o reprocessamento é necessário​

Alteração efectuadaReprocessamento de PMTiles necessário?Reprocessamento de métricas necessário?
Adicionada uma nova coluna a filter_fieldsSimSim
Alterado apenas um label ou descriptionNãoNão
Alteradas as colunas ou o método de summary_fieldsNãoSim
Alterada a coluna de popup_fieldsNãoNão
Alterado color_coding ou visualization_columnSimNão

Reprocessar tiles de mapa (PMTiles)​

Os PMTiles são gerados a partir de uma combinação da geometria vectorial e apenas as colunas listadas em filter_fields (mais o visualization_column). Se adicionar uma nova coluna de filtro, os PMTiles existentes não a conterão e a filtragem ao nível do mapa não funcionará correctamente.

  1. Vá a Datasets → Ficheiros de Cenário.
  2. Seleccione o(s) Ficheiro(s) de Cenário afectado(s) usando as caixas de verificação.
  3. No menu suspenso Acções, seleccione Reprocessar ficheiros e clique em Ir.
  4. Aguarde que o estado retorne a Pronto.
observação

Apenas os ficheiros em estado Pronto ou Erro podem ser re-enfileirados. Os ficheiros em estado Criado ou Em Processamento não podem ser reprocessados.

Reprocessar métricas de resumo​

As métricas de resumo são armazenadas numa tabela desnormalizada (ScenarioDataMetrics) que é preenchida a partir do CSV do cenário na importação. Se adicionar colunas a summary_fields, as métricas existentes não incluirão essas colunas e o painel de resumo mostrará zeros para os novos campos.

Use o comando de gestão para ressincronizar as métricas de um cenário específico:

cd /var/www/proenergia/app
source venv/bin/activate
python manage.py sync_scenario_metrics --scenario-id <scenario_id>

Substitua <scenario_id> pelo ID numérico do cenário (visível no URL quando visualiza o cenário no painel de administração).

O comando irá limpar as métricas existentes para esse cenário e re-extrair todos os campos configurados dos dados CSV armazenados. Também actualiza o mapeamento metric_field_types no Modelo de Dados, que é necessário para a API de resumos reconhecer novos tipos de colunas.

Encontrar o ID do cenário

Vá a Datasets → Cenários e clique no nome do cenário. O ID aparece no URL do navegador: /admin/datasets/scenario/<id>/change/.

Reprocessar ambos​

Se a alteração ao Modelo de Dados afectar tanto os tiles como as métricas (por ex. adicionar uma coluna que é simultaneamente um campo de filtro e de resumo), execute ambos os passos: reprocesse o Ficheiro de Cenário através da acção do painel de administração primeiro, depois execute o comando sync_scenario_metrics após o ficheiro atingir o estado Pronto.