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Aviação Civil (ANAC)

Dados abertos da ANAC (Agência Nacional de Aviação Civil).

anac-fetcher descobre datasets a partir de um catálogo declarativo (sem chamadas de rede) e baixa cada um com manifesto de proveniência (quantilica-core), organizados por grupo.

Pegadinhas da fonte oficial

  • Sem API. O sistemas.anac.gov.br é um índice de diretórios cru. O catálogo hardcoda caminhos conhecidos.
  • Convenção de nome varia: VRA usa VRA_{ano}{mês}.csv sem zero à esquerda (VRA_20001.csv = Jan/2000); RAB usa {AAAA-MM}.{ext}.
  • Atrasos de publicação: A ANAC publica o VRA com 1 a 2 meses de atraso; se o script tentar baixar o mês atual e der 404, ele ignora sem interromper os demais.

Instalação

pip install anac-fetcher

Requisitos: Python 3.12+

CLI

# Baixar VRA e RAB apenas
anac-fetcher sync vra rab -o ./dados/anac

# Baixar toda infraestrutura de aeródromos de uma vez
anac-fetcher sync aerodromos

# Listar todo o catálogo
anac-fetcher discover

Datasets Principais

Grupo Descrição Cobertura
vra Voo Regular Ativo — voos, atrasos, cancelamentos Mensal, 2000–presente
rab Registro Aeronáutico Brasileiro — cadastro de aeronaves Histórico mensal desde 2017-01
ocorrencias Ocorrências Aeronáuticas (CENIPA) Tabela atualizada diariamente

Lacunas Históricas no RAB

O histórico do Registro Aeronáutico Brasileiro (RAB) é turbulento. O catálogo gerencia inteligentemente esses formatos variáveis, tentando primeiro .csv, depois .json e .xls:

Período Extensão de Arquivo Disponível
Antes de 2019-05 Apenas json ou xls
2019-05 🔴 Arquivo inexistente nos servidores da ANAC
Até 2024-08 Apenas json ou xls
2024-09 em diante .csv padronizado e disponibilizado

A Macro aerodromos

Ao invés de sincronizar bases soltas, o alias aerodromos resolve 14 subgrupos distintos de infraestrutura aeroportuária brasileira. Todos tentam baixar prioritariamente CSV, caindo para JSON/XLS quando necessário. O nível de granularidade engloba:

  • aero-lista-publicos (Lista oficial de aeródromos públicos)
  • aero-caracteristicas (Características físicas gerais)
  • aero-pistas-pouso (Pistas de pouso e decolagem)
  • aero-pistas-taxi (Áreas de taxiamento)
  • aero-patio (Dados de pátios)
  • aero-posicoes-estacionamento (Posições de aeronaves)
  • aero-helipontos-publicos (Helipontos públicos)
  • aero-excluidos (Aeródromos desativados)
  • aero-seguranca (Programas de segurança)
  • aero-lista-privados (Aeródromos privados)
  • aero-helideck (Helidecks off-shore / plataformas)
  • aero-heliponto-privado (Helipontos privados)
  • aero-pzr (Planos de Zoneamento de Ruído)
  • aero-plano-diretor (Planos Diretores Aeroportuários Aprovados e Validados)

Basta rodar anac-fetcher sync aerodromos para ter a radiografia completa da infraestrutura do Brasil.

Cookbook: Analisando VRA com Polars

O grupo vra baixa centenas de arquivos (um por mês desde 2000). Para não estourar a memória (o VRA acumula milhões de registros), o ideal é usar polars.scan_csv:

import polars as pl

# O VRA é distribuído em CSVs separados por ponto-e-vírgula.
# Utilizamos o scan_csv para criar um LazyFrame (avaliação preguiçosa)
df_vra = pl.scan_csv(
    "data/anac/voo-regular-ativo/*.csv", 
    separator=";",
    infer_schema_length=10000,
    ignore_errors=True
)

# Descobrir a companhia aérea com mais cancelamentos
cancelamentos = (
    df_vra
    .filter(pl.col("Situação Voo") == "CANCELADO")
    .group_by("Empresa Aérea")
    .agg(pl.count().alias("Total_Cancelamentos"))
    .sort("Total_Cancelamentos", descending=True)
    .collect()
)

print(cancelamentos)

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