• Wetterdatenanalyse und -vorhersage für verschiedene Städte in Kenia
  • Einführung
  • Datensatzübersicht
  • Explorative Datenanalyse
  • Visualisierung wichtiger Wetterfunktionen
  • Wetterzustandsanalyse
  • Stadtbezogener Niederschlag
  • Durchschnittliche Monatstemperatur
  • Durchschnittlicher monatlicher Niederschlag
  • Korrelation zwischen Wettervariablen
  • Fallstudie: Stadtspezifische Trends
  • Abschluss

Wetterdatenanalyse und -vorhersage für verschiedene Städte in Kenia

Einführung

In diesem Artikel werde ich Sie durch die Analyse von Wettermustern mit Python führen. Von der Identifizierung von Temperaturtrends bis zur Visualisierung von Niederschlägen ist diese Schritt-für-Schritt-Anleitung perfekt für alle, die sich für den Einsatz datenwissenschaftlicher Techniken zur Wetteranalyse interessieren. Ich werde Code, Datenmanipulation und Visualisierungen untersuchen, um praktische Erkenntnisse zu gewinnen.

In Kenia spielt das Wetter in vielen Bereichen eine entscheidende Rolle, insbesondere in der Landwirtschaft, im Tourismus und bei Outdoor-Aktivitäten. Landwirte, Unternehmen und Veranstaltungsplaner benötigen genaue Wetterinformationen, um Entscheidungen treffen zu können. Allerdings können die Wettermuster in den verschiedenen Regionen erheblich variieren und aktuelle Vorhersagesysteme liefern möglicherweise nicht immer lokalisierte Erkenntnisse.

Ziel dieses Projekts ist es, Echtzeit-Wetterdaten von der OpenWeatherMap-API und der Wetter-API für verschiedene Regionen in ganz Kenia zu sammeln. Diese Daten werden in einer Datenbank gespeichert und mit Python analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen über:-

• Temperaturtrends
• Niederschlagsmuster – Luftfeuchtigkeit und Windverhältnisse

In diesem Projekt analysiere ich einen Datensatz mit Wetterinformationen für verschiedene Städte in Kenia. Der Datensatz umfasst über 3.000 Zeilen mit Wetterbeobachtungen, darunter unter anderem Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Druck, Windgeschwindigkeit, Sichtweite und Niederschlag. Mithilfe dieser Erkenntnisse möchten wir genaue, regionalspezifische Wettervorhersagen bereitstellen, die die Entscheidungsfindung in wetterempfindlichen Sektoren wie Landwirtschaft, Tourismus und sogar Management unterstützen können.

Datensatzübersicht

Der Datensatz wurde mithilfe mehrerer Spalten strukturiert:

• Datetime – Zeitstempel, der angibt, wann das Wetter aufgezeichnet wurde.
• Stadt und Land – Ort der Wetterbeobachtung.
• Breitengrad und Längengrad – Geografische Koordinaten des Standorts.
• Temperatur (Celsius) – Die aufgezeichnete Temperatur.
• Luftfeuchtigkeit (%) – Der Prozentsatz der Luftfeuchtigkeit in der Luft.
• Druck (hPa) – Der atmosphärische Druck in Hektopascal.
• Windgeschwindigkeit (m/s) – Die Geschwindigkeit des Windes zu diesem Zeitpunkt.
• Regen (mm) – Die Niederschlagsmenge, gemessen in Millimetern.
• Wolken (%) – Der Prozentsatz der Wolkenabdeckung.
• Wetterzustand und Wetterbeschreibung – Allgemeine und detaillierte Beschreibungen des Wetters (z. B. „Wolken“, „Vereinzelte Wolken“).

So sind die Daten in der Datenbank strukturiert.

Explorative Datenanalyse

Der erste Schritt der Analyse umfasste die grundlegende Untersuchung der Daten.
_ Datendimensionen – Der Datensatz enthält 3.000 Zeilen und 14 Spalten.
_ Nullwerte – Minimale fehlende Daten, um sicherzustellen, dass der Datensatz für die weitere Analyse zuverlässig ist.

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

Mit dem obigen Code haben wir zusammenfassende Statistiken für die numerischen Spalten berechnet, die Einblicke in den Bereich, den Mittelwert und die Ausbreitung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Druck, Niederschlag und Wolken lieferten.

Visualisierung wichtiger Wetterfunktionen

Um ein klareres Verständnis der Wettermerkmale zu erhalten, haben wir verschiedene Verteilungen aufgezeichnet:

Temperaturverteilung

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

Diese Verteilung zeigt die allgemeine Temperaturverteilung in den Städten. Das KDE-Liniendiagramm liefert eine glatte Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Temperatur.

Niederschlagsverteilung

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

Dieser Code analysiert die Niederschlagsverteilung in kenianischen Städten.

Luftfeuchtigkeit, Druck und Windgeschwindigkeit

Ähnliche Verteilungsdiagramme für Luftfeuchtigkeit (%), Druck (hPa) und Windgeschwindigkeit (m/s), die jeweils nützliche Einblicke in die liefern Variationen dieser Parameter im gesamten Datensatz.

Wetterzustandsanalyse

Wetterbedingungen (z. B. „Wolken“, „Regen“) wurden gezählt und mithilfe eines Kreisdiagramms visualisiert, um ihre proportionale Verteilung anzuzeigen:

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()

Stadtbezogener Niederschlag

Eine der wichtigsten Analysen war der Gesamtniederschlag pro Stadt:

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()

Dieses Balkendiagramm zeigt, welche Städte im Beobachtungszeitraum den meisten Regen abbekommen haben, wobei einige Ausreißer im Vergleich zu anderen erhebliche Niederschläge zeigten.

Durchschnittliche monatliche Temperatur

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

Das Liniendiagramm zeigte Temperaturschwankungen über verschiedene Monate hinweg und zeigte saisonale Veränderungen.

Durchschnittlicher monatlicher Niederschlag

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

In ähnlicher Weise wurde der Niederschlag analysiert, um zu beobachten, wie er von Monat zu Monat schwankte.

Wir haben die Daten auch mithilfe von Heatmaps visualisiert, um ein intuitiveres Verständnis der monatlichen Temperatur und des Niederschlags zu erhalten.
Hier sind die Heatmaps für die durchschnittliche monatliche Temperatur und den Niederschlag

Korrelation zwischen Wettervariablen

Als nächstes habe ich die Korrelationsmatrix zwischen den wichtigsten Wettervariablen berechnet:

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')

Diese Heatmap ermöglichte es uns, Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren. Beispielsweise haben wir erwartungsgemäß eine negative Korrelation zwischen Temperatur und Luftfeuchtigkeit beobachtet.

Fallstudie: Stadtspezifische Trends

Ich habe mich auf einzelne Städte wie Mombasa und Nyeri konzentriert, um ihre einzigartigen Wettermuster zu erkunden:

Mombasa Temperaturtrends

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

Diese Stadt wies im Laufe des Jahres erhebliche Temperaturschwankungen auf.

Nyeri-Niederschlagstrends

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

Die Niederschlagsdaten für Nyeri zeigten ein klares saisonales Muster, wobei die Niederschläge in bestimmten Monaten ihren Höhepunkt erreichten.

Abschluss

Diese Analyse bietet einen umfassenden Überblick über die Wetterbedingungen in Großstädten und hebt Temperatur, Niederschlag und andere wichtige Wettervariablen hervor. Durch den Einsatz von Visualisierungen wie Histogrammen, Liniendiagrammen, Kreisdiagrammen und Heatmaps konnten wir aussagekräftige Erkenntnisse aus den Daten gewinnen. Eine weitere Analyse könnte den Vergleich dieser Trends mit historischen Wettermustern oder die Erforschung prädiktiver Modelle zur Vorhersage zukünftiger Wettertrends umfassen.

Das Jupyter Notebook mit dem vollständigen Code für diese Analyse finden Sie in meinem GitHub-Repository.