Ano, mês e ano PRODES: campos de data em cada programa

Resumo

Ano, mês, nome do mês, ano PRODES (agosto a julho) e mês PRODES em uma linha por programa, sem depender do idioma do computador. Inclui Power Query e DAX para quem publica no Power BI.

Nível Iniciante Leitura 6 min Dados outubro de 2026 Programas ArcGIS

Todo painel de monitoramento precisa quebrar as datas em pedaços: ano, mês, nome do mês e, no caso do desmatamento, o ano PRODES, que vai de 1º de agosto a 31 de julho. O “PRODES 2025” começa em agosto de 2024.

Nos scripts antigos, cada pedaço era uma função com um UpdateCursor, repetida em vários arquivos. Aqui cada um vira uma linha em cada programa.

Duas réguas de meses. Na de cima, o ano civil de janeiro a dezembro. Na de baixo, o ano PRODES 2025, de agosto de 2024 (mês 1) a julho de 2025 (mês 12), com setas ligando os meses correspondentes. — O ano PRODES começa em agosto: agosto é o mês 1 e julho, o mês 12.

As regras

Campo	Regra	15/03/2025	20/09/2025
`ano`	ano da data	2025	2025
`mes`	mês da data	3	9
`mes_nome`	nome do mês, por uma lista fixa	Março	Setembro
`ano_prodes`	ano + 1 se o mês for agosto ou depois	2025	2026
`mes_prodes`	agosto = 1 … julho = 12, ou `(mes + 4) % 12 + 1`	8	2

O % é o resto da divisão: (9 + 4) % 12 + 1 = 13 % 12 + 1 = 1 + 1 = 2.

Nome do mês pelo idioma do computador

O script antigo usava strftime("%B"), que devolve o nome do mês no idioma do sistema: “março” num computador em português, “March” num servidor em inglês. Num painel, isso mistura idiomas. Use uma lista fixa de nomes, como nos códigos abaixo.

O código

Os exemplos usam a camada deter (campo view_date) do GeoPackage dos artigos (como baixar).

import arcpy

fc = r"C:\dados\resultados.gdb\deter"
arcpy.management.CopyFeatures(r"C:\dados\artigos.gpkg\main.deter", fc)

meses = ("['Janeiro','Fevereiro','Março','Abril','Maio','Junho','Julho',"
         "'Agosto','Setembro','Outubro','Novembro','Dezembro']")

arcpy.management.CalculateFields(fc, "PYTHON3", [
    ["ano",        "!view_date!.year"],
    ["mes",        "!view_date!.month"],
    ["mes_nome",   f"{meses}[!view_date!.month - 1]"],
    ["ano_prodes", "!view_date!.year + (1 if !view_date!.month >= 8 else 0)"],
    ["mes_prodes", "(!view_date!.month + 4) % 12 + 1"],
])

CalculateFields (no plural) calcula vários campos de uma vez e cria os que não existem. No ArcMap, use um CalculateField_management para cada campo, com "PYTHON_9.3".

Na Calculadora de campo, crie cada campo com a expressão:

Campo	Tipo	Expressão
`ano`	inteiro	`year("view_date")`
`mes`	inteiro	`month("view_date")`
`mes_nome`	texto	`array_get(array('Janeiro','Fevereiro','Março','Abril','Maio','Junho','Julho','Agosto','Setembro','Outubro','Novembro','Dezembro'), month("view_date") - 1)`
`ano_prodes`	inteiro	`year("view_date") + if(month("view_date") >= 8, 1, 0)`
`mes_prodes`	inteiro	`(month("view_date") + 4) % 12 + 1`

No console Python, os mesmos cinco campos numa sequência:

import processing
G = "C:/dados/artigos.gpkg"

campos = [
    ("ano", 1, 'year("view_date")'),
    ("mes", 1, 'month("view_date")'),
    ("mes_nome", 2, "array_get(array('Janeiro','Fevereiro','Março','Abril','Maio','Junho',"
                    "'Julho','Agosto','Setembro','Outubro','Novembro','Dezembro'), "
                    'month("view_date") - 1)'),
    ("ano_prodes", 1, 'year("view_date") + if(month("view_date") >= 8, 1, 0)'),
    ("mes_prodes", 1, '(month("view_date") + 4) % 12 + 1'),
]
camada = f"{G}|layername=deter"
for nome, tipo, formula in campos:          # tipo: 1 = inteiro, 2 = texto
    camada = processing.run("native:fieldcalculator", {
        "INPUT": camada, "FIELD_NAME": nome, "FIELD_TYPE": tipo, "FIELD_LENGTH": 12,
        "FORMULA": formula, "OUTPUT": "memory:"})["OUTPUT"]

resumo = processing.run("qgis:statisticsbycategories", {
    "INPUT": camada, "CATEGORIES_FIELD_NAME": ["ano_prodes"], "OUTPUT": "memory:"})["OUTPUT"]
for f in resumo.getFeatures():
    print(f["ano_prodes"], f["count"])

SELECT view_date,
       extract(year FROM view_date)::int                                   AS ano,
       extract(month FROM view_date)::int                                  AS mes,
       (ARRAY['Janeiro','Fevereiro','Março','Abril','Maio','Junho','Julho',
              'Agosto','Setembro','Outubro','Novembro','Dezembro'])
           [extract(month FROM view_date)::int]                            AS mes_nome,
       extract(year FROM view_date + interval '5 months')::int             AS ano_prodes,
       (extract(month FROM view_date)::int + 4) % 12 + 1                   AS mes_prodes
FROM artigos.deter
LIMIT 5;

-- Conferência: alertas por ano PRODES
SELECT extract(year FROM view_date + interval '5 months')::int AS ano_prodes, count(*)
FROM artigos.deter
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

O truque do + interval '5 months': somar 5 meses a qualquer data de agosto a dezembro empurra a data para o ano seguinte, e as de janeiro a julho continuam no mesmo ano. É exatamente a regra do ano PRODES.

import geopandas as gpd

deter = gpd.read_file("dados/artigos.gpkg", layer="deter")
data = deter["view_date"].astype("datetime64[ns]")

MESES = ["Janeiro", "Fevereiro", "Março", "Abril", "Maio", "Junho", "Julho",
         "Agosto", "Setembro", "Outubro", "Novembro", "Dezembro"]

deter["ano"] = data.dt.year
deter["mes"] = data.dt.month
deter["mes_nome"] = deter["mes"].map(lambda m: MESES[m - 1])
deter["ano_prodes"] = deter["ano"] + (deter["mes"] >= 8).astype(int)
deter["mes_prodes"] = (deter["mes"] + 4) % 12 + 1

print(deter[["view_date", "ano", "mes", "mes_nome", "ano_prodes", "mes_prodes"]].head())
print(deter.groupby("ano_prodes").size())

No Power Query (Página Inicial → Transformar dados), em Adicionar Coluna → Coluna Personalizada:

// ano_prodes
Date.Year([view_date]) + (if Date.Month([view_date]) >= 8 then 1 else 0)

// mes_prodes
Number.Mod(Date.Month([view_date]) + 4, 12) + 1

// mes_nome (lista fixa, não depende do idioma)
{"Janeiro","Fevereiro","Março","Abril","Maio","Junho","Julho",
 "Agosto","Setembro","Outubro","Novembro","Dezembro"}{Date.Month([view_date]) - 1}

Ou em DAX, como coluna calculada da tabela de calendário:

Ano PRODES = YEAR ( dim_calendario[data] ) + IF ( MONTH ( dim_calendario[data] ) >= 8, 1, 0 )
Mês PRODES = MOD ( MONTH ( dim_calendario[data] ) + 4, 12 ) + 1

Para ordenar os meses na ordem do ano PRODES nos gráficos, selecione a coluna mes_nome e use Classificar por coluna → mes_prodes.

Conferindo o resultado

As versões do QGIS, do PostGIS e do Python deram a mesma contagem de alertas por ano PRODES:

Alertas do DETER por ano PRODES, todas as classes.
Ano PRODES	Período	Alertas DETER no recorte
2024	jan. a jul. 2024 (o download começa em 2024)	639
2025	ago. 2024 a jul. 2025	5.787
2026	ago. 2025 a jul. 2026	595
2027	ago. a out. 2026 (em andamento)	802

O pico de 2025 são 5.127 cicatrizes de queimada da seca de 2024. Separando por classe, os alertas de desmatamento por corte raso (DESMATAMENTO_CR) foram 431 em 2025 e 300 em 2026. Por isso os painéis quase sempre separam desmatamento de queimada.

Primeiro e último dia do período

Duas perguntas que também aparecem muito: “qual o primeiro e o último alerta da camada?” (para o título do relatório) e “qual o último dia do mês?” (para saber se o mês já fechou).

	Primeira e última data	Último dia do mês
ArcGIS Pro	`min()`/`max()` sobre `arcpy.da.SearchCursor(fc, ["view_date"])`	`calendar.monthrange(ano, mes)[1]`
QGIS	`minimum("view_date")`, `maximum("view_date")`	`make_date(year(d), month(d), 1) + '1 month' - '1 day'`
PostGIS	`min(view_date)`, `max(view_date)`	`(date_trunc('month', d) + interval '1 month - 1 day')::date`
Python	`deter["view_date"].min()`	`data + pd.offsets.MonthEnd(0)`
Power BI (DAX)	`MIN()`, `MAX()`	`EOMONTH ( data, 0 )`

Veja também

Tabela mensal acumulada, que usa esses campos
Módulo 7 do curso: Power BI, com a tabela de calendário

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Atualizações

29/10/2026: publicação, com dados do INPE, do MMA, do IBAMA e do SICAR de outubro de 2026.

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CC BY 4.0

Como citar

BibTeX

@misc{alves2026,
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  publisher = {Hendesson Alves},
  title = {Ano, mês e ano PRODES: campos de data em cada programa},
  date = {2026-10-29},
  url = {https://hendesson.github.io/artigos/05-campos-de-data.html},
  doi = {10.5281/zenodo.23780254},
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    PRODES em uma linha por programa, sem depender do idioma do
    computador. Inclui Power Query e DAX para quem publica no Power BI.}
}

Por favor, cite este trabalho como:

Alves, Hendesson. 2026. “Ano, mês e ano PRODES: campos de data em cada programa.” In Artigos de geoprocessamento para monitoramento ambiental. Preprint, Hendesson Alves, October 29. https://doi.org/10.5281/zenodo.23780254.