• Análise e previsão de dados meteorológicos para diferentes cidades no Quênia
  • Introdução
  • Visão geral do conjunto de dados
  • Análise Exploratória de Dados
  • Visualizando os principais recursos climáticos
  • Análise das condições climáticas
  • Precipitação na cidade
  • Temperatura Média Mensal
  • Precipitação média mensal
  • Correlação entre variáveis ​​climáticas
  • Estudo de caso: tendências específicas da cidade
  • Conclusão

Análise e previsão de dados meteorológicos para diferentes cidades no Quênia

Introdução

Neste artigo, orientarei você na análise de padrões climáticos usando Python. Desde a identificação de tendências de temperatura até a visualização das chuvas, este guia passo a passo é perfeito para qualquer pessoa interessada em usar técnicas de ciência de dados para análise meteorológica. Explorarei código, manipulação de dados e visualizações para obter insights práticos.

No Quénia, o clima desempenha um papel crítico em muitos setores, especialmente na agricultura, no turismo e nas atividades ao ar livre. Agricultores, empresas e planejadores de eventos precisam de informações meteorológicas precisas para tomar decisões. No entanto, os padrões climáticos podem variar significativamente entre diferentes regiões, e os sistemas de previsão atuais nem sempre fornecem informações localizadas.

O objetivo deste projeto é coletar dados meteorológicos em tempo real da API OpenWeatherMap e da API Weather para diferentes regiões do Quênia. Esses dados serão armazenados em um banco de dados e analisados ​​usando Python para descobrir insights sobre:-

• Tendências de temperatura
• Padrões de precipitação - Condições de umidade e vento

Neste projeto, analiso um conjunto de dados contendo informações meteorológicas para várias cidades do Quênia. O conjunto de dados inclui mais de 3.000 linhas de observações meteorológicas, incluindo temperatura, umidade, pressão, velocidade do vento, visibilidade e precipitação, entre outros fatores. Usando esses insights, pretendemos fornecer previsões meteorológicas precisas e específicas da região que possam auxiliar na tomada de decisões em setores sensíveis ao clima, como agricultura, turismo e até mesmo gestão.

Visão geral do conjunto de dados

O conjunto de dados foi estruturado usando várias colunas:

• Datetime - carimbo de data/hora que indica quando o clima foi registrado.
• Cidade e País - Localização da observação meteorológica.
• Latitude e Longitude - Coordenadas geográficas do local.
• Temperatura (Celsius) - A temperatura registrada.
• Umidade (%) - A porcentagem de umidade no ar.
• Pressão (hPa) - A pressão atmosférica em hectopascais.
• Velocidade do vento (m/s) - A velocidade do vento no momento.
• Chuva (mm) - A quantidade de chuva medida em milímetros.
• Nuvens (%) - A porcentagem de cobertura de nuvens.
• Condição climática e descrição do tempo - descrições gerais e detalhadas do clima (por exemplo, 'Nuvens', 'Nuvens dispersas').

É assim que os dados são estruturados no banco de dados.

Análise Exploratória de Dados

A primeira etapa da análise envolveu a exploração básica dos dados.
_ Dimensões de dados - O conjunto de dados contém 3.000 linhas e 14 colunas.
_ Valores nulos - Mínimo de dados ausentes, garantindo que o conjunto de dados fosse confiável para análise posterior.

print(df1[['temperature_celsius', 'humidity_pct', 'pressure_hpa', 'wind_speed_ms', 'rain', 'clouds']].describe())

Usando o código acima, calculamos estatísticas resumidas para as colunas numéricas, que forneceram insights sobre a faixa, média e distribuição de temperatura, umidade, pressão, precipitação e nuvens.

Visualizando os principais recursos climáticos

Para obter uma compreensão mais clara das características climáticas, traçamos várias distribuições:

Distribuição de temperatura

sns.displot(df1['temperature_celsius'], bins=50, kde=True)
plt.title('Temperature Distribution')
plt.xlabel('Temperature (Celsius)')

Esta distribuição revela a distribuição geral das temperaturas nas cidades. O gráfico de linhas do KDE fornece uma estimativa suave da distribuição de probabilidade da temperatura.

Distribuição de chuva

sns.displot(df1['rain'], bins=50, kde=True)
plt.title('Rainfall Distribution')
plt.xlabel('Rainfall (mm/h)')

Este código analisa a distribuição das chuvas nas cidades quenianas.

Umidade, pressão e velocidade do vento

Gráficos de distribuição semelhantes para Umidade (%), Pressão (hPa) e Velocidade do vento (m/s), cada um fornecendo informações úteis sobre o variações desses parâmetros em todo o conjunto de dados.

Análise das condições climáticas

As condições climáticas (por exemplo, 'Nuvens', 'Chuva') foram contadas e visualizadas usando um gráfico de pizza para mostrar sua distribuição proporcional:

condition_counts = df1['weather_condition'].value_counts()

plt.figure(figsize=(8,8))
plt.pie(condition_counts, labels=condition_counts.index, autopct='%1.1f%%', pctdistance=1.1, labeldistance=0.6, startangle=140)
plt.title('Distribution of Weather Conditions')
plt.axis('equal')
plt.show()

Precipitação na cidade

Uma das principais análises foi a precipitação total por cidade:

rainfall_by_city = df1.groupby('city')['rain'].sum().sort_values()

plt.figure(figsize=(12,12))
rainfall_by_city.plot(kind='barh', color='skyblue')
plt.title('Total Rainfall by City')
plt.xlabel('Total Rainfall (mm)')
plt.ylabel('City')
plt.tight_layout()
plt.show()

Este gráfico de barras destacou quais cidades receberam mais chuva durante o período observado, com alguns valores discrepantes mostrando chuvas significativas em comparação com outros.

Temperatura Média Mensal

avg_temp_by_month.plot(kind='line')
plt.title('Average Monthly Temperature')

O gráfico de linhas revelou flutuações de temperatura em diferentes meses, mostrando mudanças sazonais.

Precipitação Média Mensal

monthly_rain.plot(kind='line')
plt.title('Average Monthly Rainfall')

Da mesma forma, a precipitação foi analisada para observar como ela variava mês a mês.

Também visualizamos os dados usando mapas de calor para uma compreensão mais intuitiva da temperatura e precipitação mensais.
Aqui estão os mapas de calor para a temperatura média mensal e precipitação

Correlação entre variáveis ​​climáticas

Em seguida, calculei a matriz de correlação entre as principais variáveis ​​climáticas:

correlation_matrix = df1[['temperature_celsius', 'humidity_pct', 'pressure_hpa', 'wind_speed_ms', 'rain', 'clouds']].corr()
correlation_matrix
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Between Weather Variables')

Este mapa de calor nos permitiu identificar relações entre variáveis. Por exemplo, observamos uma correlação negativa entre temperatura e umidade, como esperado.

Estudo de caso: tendências específicas da cidade

Concentrei-me em cidades individuais, como Mombaça e Nyeri, para explorar seus padrões climáticos únicos:

Tendências de temperatura em Mombaça

plt.plot(monthly_avg_temp_msa)
plt.title('Temperature Trends in Mombasa Over Time')

Esta cidade apresentou variação significativa de temperatura ao longo do ano.

Tendências de precipitação em Nyeri

plt.plot(monthly_avg_rain_nyr)
plt.title('Rainfall Trends in Nyeri Over Time')

Os dados de precipitação para Nyeri exibiram um padrão sazonal claro, com pico de precipitação durante certos meses.

Conclusão

Esta análise fornece uma visão abrangente das condições climáticas nas principais cidades, destacando a temperatura, a precipitação e outras variáveis ​​climáticas importantes. Usando visualizações como histogramas, gráficos de linhas, gráficos de pizza e mapas de calor, conseguimos extrair insights significativos dos dados. Uma análise mais aprofundada poderia envolver a comparação dessas tendências com padrões climáticos históricos ou a exploração de modelos preditivos para prever tendências climáticas futuras.

Você pode encontrar o Jupyter Notebook com o código completo para esta análise em meu repositório GitHub).