• Análisis y pronóstico de datos meteorológicos para diferentes ciudades de Kenia
  • Introducción
  • Resumen del conjunto de datos
  • Análisis de datos exploratorios
  • Visualización de funciones meteorológicas clave
  • Análisis de las condiciones climáticas
  • Precipitaciones en la ciudad
  • Temperatura promedio mensual
  • Lluvia mensual promedio
  • Correlación entre variables climáticas
  • Estudio de caso: Tendencias específicas de la ciudad
  • Conclusión

Análisis y pronóstico de datos meteorológicos para diferentes ciudades de Kenia

Introducción

En este artículo, lo guiaré en el análisis de patrones climáticos usando Python. Desde identificar tendencias de temperatura hasta visualizar precipitaciones, esta guía paso a paso es perfecta para cualquier persona interesada en utilizar técnicas de ciencia de datos para el análisis meteorológico. Exploraré el código, la manipulación de datos y las visualizaciones para obtener información práctica.

En Kenia, el clima juega un papel fundamental en muchos sectores, particularmente en la agricultura, el turismo y las actividades al aire libre. Los agricultores, las empresas y los organizadores de eventos necesitan información meteorológica precisa para poder tomar decisiones. Sin embargo, los patrones climáticos pueden variar significativamente entre diferentes regiones y es posible que los sistemas de pronóstico actuales no siempre proporcionen información localizada.

El objetivo de este proyecto es recopilar datos meteorológicos en tiempo real de OpenWeatherMap API y Weather API para diferentes regiones de Kenia. Estos datos se almacenarán en una base de datos y se analizarán utilizando Python para descubrir información sobre:-

• Tendencias de temperatura
• Patrones de lluvia - Condiciones de humedad y viento

En este proyecto, analizo un conjunto de datos que contiene información meteorológica de varias ciudades de Kenia. El conjunto de datos incluye más de 3000 filas de observaciones meteorológicas, que incluyen temperatura, humedad, presión, velocidad del viento, visibilidad y precipitaciones, entre otros factores. Utilizando estos conocimientos, nuestro objetivo es proporcionar pronósticos meteorológicos precisos y específicos de la región que puedan ayudar a la toma de decisiones en sectores sensibles al clima como la agricultura, el turismo e incluso la gestión.

Descripción general del conjunto de datos

El conjunto de datos se estructuró utilizando varias columnas:

• Fecha y hora: marca de tiempo que indica cuándo se registró el clima.
• Ciudad y País - Ubicación de la observación meteorológica.
• Latitud y Longitud - Coordenadas geográficas de la ubicación.
• Temperatura (Celsius): la temperatura registrada.
• Humedad (%) - El porcentaje de humedad en el aire.
• Presión (hPa): la presión atmosférica en hectopascales.
• Velocidad del viento (m/s): la velocidad del viento en ese momento.
• Lluvia (mm): la cantidad de lluvia medida en milímetros.
• Nubes (%): el porcentaje de cobertura de la nube.
• Condición climática y descripción del clima: descripciones generales y detalladas del clima (por ejemplo, 'Nubes', 'Nubes dispersas').

Así se estructuran los datos en la base de datos.

Análisis de datos exploratorios

El primer paso del análisis implicó la exploración básica de los datos.
_ Dimensiones de datos: el conjunto de datos contiene 3000 filas y 14 columnas.
_ Valores nulos: faltan datos mínimos, lo que garantiza que el conjunto de datos sea confiable para análisis posteriores.

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

Utilizando el código anterior, calculamos estadísticas resumidas para las columnas numéricas, que proporcionaron información sobre el rango, la media y la dispersión de la temperatura, la humedad, la presión, las precipitaciones y las nubes.

Visualización de características meteorológicas clave

Para obtener una comprensión más clara de las características meteorológicas, trazamos varias distribuciones:

Distribución de temperatura

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

Esta distribución revela la distribución general de las temperaturas en las ciudades. El gráfico de líneas de KDE proporciona una estimación suave de la distribución de probabilidad de la temperatura.

Distribución de lluvias

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

Este código analiza la distribución de las precipitaciones en las ciudades de Kenia.

Humedad, presión y velocidad del viento

Gráficos de distribución similares para Humedad (%), Presión (hPa) y Velocidad del viento (m/s), cada uno de los cuales proporciona información útil sobre la variaciones de estos parámetros en todo el conjunto de datos.

Análisis de condiciones climáticas

Las condiciones climáticas (p. ej., 'Nubes', 'Lluvia') se contaron y visualizaron utilizando un gráfico circular para mostrar su distribución 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()

Precipitaciones en la ciudad

Uno de los análisis clave fue la precipitación total por ciudad:

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 destacó qué ciudades recibieron la mayor cantidad de lluvia durante el período observado, y algunos valores atípicos mostraron precipitaciones significativas en comparación con otras.

Temperatura promedio mensual

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

El gráfico de líneas reveló fluctuaciones de temperatura a lo largo de diferentes meses, mostrando cambios estacionales.

Precipitación mensual promedio

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

De manera similar, se analizó la lluvia para observar cómo variaba mes a mes.

También visualizamos los datos utilizando mapas de calor para una comprensión más intuitiva de la temperatura y las precipitaciones mensuales.
Aquí están los mapas de calor para la temperatura media mensual y las precipitaciones

Correlación entre variables climáticas

A continuación, calculé la matriz de correlación entre variables climáticas clave:

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 permitió identificar relaciones entre variables. Por ejemplo, observamos una correlación negativa entre la temperatura y la humedad, como se esperaba.

Estudio de caso: Tendencias específicas de la ciudad

Me he centrado en ciudades individuales como Mombasa y Nyeri, para explorar sus patrones climáticos únicos:

Tendencias de temperatura en Mombasa

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

Esta ciudad mostró una variación significativa en la temperatura a lo largo del año.

Tendencias de precipitaciones en Nyeri

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

Los datos de lluvia de Nyeri mostraron un patrón estacional claro, con un pico de lluvia durante ciertos meses.

Conclusión

Este análisis proporciona una descripción general completa de las condiciones climáticas en las principales ciudades, destacando la temperatura, las precipitaciones y otras variables climáticas clave. Al utilizar visualizaciones como histogramas, gráficos de líneas, gráficos circulares y mapas de calor, pudimos extraer información significativa sobre los datos. Un análisis más detallado podría implicar comparar estas tendencias con patrones climáticos históricos o explorar modelos predictivos para pronosticar tendencias climáticas futuras.

Puedes encontrar el Jupyter Notebook con el código completo para este análisis en mi repositorio de GitHub).