• Analyse et prévisions des données météorologiques pour différentes villes du Kenya
  • Introduction
  • Présentation de l'ensemble de données
  • Analyse exploratoire des données
  • Visualisation des principales caractéristiques météorologiques
  • Analyse des conditions météorologiques
  • Précipitations par ville
  • Température mensuelle moyenne
  • Précipitations mensuelles moyennes
  • Corrélation entre les variables météorologiques
  • Étude de cas : tendances spécifiques à la ville
  • Conclusion

Analyse et prévisions des données météorologiques pour différentes villes du Kenya

Introduction

Dans cet article, je vais vous guider dans l'analyse des modèles météorologiques à l'aide de Python. De l'identification des tendances de température à la visualisation des précipitations, ce guide étape par étape est parfait pour toute personne intéressée par l'utilisation des techniques de science des données pour l'analyse météorologique. J'explorerai le code, la manipulation des données et les visualisations pour obtenir des informations pratiques.

Au Kenya, la météo joue un rôle essentiel dans de nombreux secteurs, notamment l'agriculture, le tourisme et les activités de plein air. Les agriculteurs, les entreprises et les organisateurs d’événements ont besoin d’informations météorologiques précises pour prendre des décisions. Cependant, les conditions météorologiques peuvent varier considérablement selon les régions, et les systèmes de prévision actuels ne fournissent pas toujours des informations localisées.

L'objectif de ce projet est de collecter des données météorologiques en temps réel à partir de l'API OpenWeatherMap et de l'API Météo pour différentes régions du Kenya. Ces données seront stockées dans une base de données et analysées à l'aide de Python pour découvrir des informations sur :-

• Tendances de température
• Modèles de précipitations - Conditions d'humidité et de vent

Dans ce projet, j'analyse un ensemble de données contenant des informations météorologiques pour diverses villes du Kenya. L'ensemble de données comprend plus de 3 000 lignes d'observations météorologiques, notamment la température, l'humidité, la pression, la vitesse du vent, la visibilité et les précipitations. En utilisant ces informations, nous visons à fournir des prévisions météorologiques précises et spécifiques à une région qui peuvent faciliter la prise de décision dans les secteurs sensibles aux conditions météorologiques comme l'agriculture, le tourisme et même la gestion.

Aperçu de l'ensemble de données

L'ensemble de données a été structuré à l'aide de plusieurs colonnes :

• Datetime - Horodatage indiquant quand la météo a été enregistrée.
• Ville et Pays - Localisation de l'observation météo.
• Latitude et longitude - Coordonnées géographiques de l'emplacement.
• Température (Celsius) - La température enregistrée.
• Humidité (%) - Le pourcentage d'humidité dans l'air.
• Pression (hPa) - La pression atmosphérique en hectopascals.
• Vitesse du vent (m/s) - La vitesse du vent à ce moment-là.
• Pluie (mm) - La quantité de pluie mesurée en millimètres.
• Nuages ​​(%) : pourcentage de couverture nuageuse.
• Conditions météorologiques et description météo – Descriptions générales et détaillées de la météo (par exemple, « Nuages ​​», « Nuages ​​épars »).

C'est ainsi que les données sont structurées dans la base de données.

Analyse exploratoire des données

La première étape de l'analyse impliquait une exploration de base des données.
_ Dimensions des données - L'ensemble de données contient 3 000 lignes et 14 colonnes.
_ Valeurs nulles - Données manquantes minimales, garantissant que l'ensemble de données était fiable pour une analyse plus approfondie.

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

À l'aide du code ci-dessus, nous avons calculé des statistiques récapitulatives pour les colonnes numériques, qui ont fourni des informations sur la plage, la moyenne et la répartition de la température, de l'humidité, de la pression, des précipitations et des nuages.

Visualisation des principales caractéristiques météorologiques

Pour mieux comprendre les caractéristiques météorologiques, nous avons tracé différentes distributions :

Répartition de la température

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

Cette répartition révèle la répartition générale des températures à travers les villes. Le tracé linéaire KDE donne une estimation fluide de la distribution de probabilité de la température.

Répartition des précipitations

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

Ce code analyse la répartition des précipitations dans les villes kenyanes.

Humidité, pression et vitesse du vent

Tracés de distribution similaires pour Humidité (%), Pression (hPa) et Vitesse du vent (m/s), chacun fournissant des informations utiles sur la variations de ces paramètres à travers l’ensemble de données.

Analyse des conditions météorologiques

Les conditions météorologiques (par exemple, « Nuages ​​», « Pluie ») ont été comptées et visualisées à l'aide d'un diagramme circulaire pour montrer leur répartition proportionnelle :

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()

Précipitations par ville

L'une des analyses clés était la pluviométrie totale par ville :

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()

Ce graphique à barres a mis en évidence les villes qui ont reçu le plus de pluie au cours de la période observée, avec quelques valeurs aberrantes montrant des précipitations significatives par rapport à d'autres.

Température mensuelle moyenne

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

Le graphique linéaire a révélé des fluctuations de température au cours des différents mois, montrant les changements saisonniers.

Précipitations mensuelles moyennes

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

De même, les précipitations ont été analysées pour observer leurs variations d'un mois à l'autre.

Nous avons également visualisé les données à l'aide de cartes thermiques pour une compréhension plus intuitive de la température et des précipitations mensuelles.
Voici les cartes thermiques pour la température et les précipitations mensuelles moyennes

Corrélation entre les variables météorologiques

Ensuite, j'ai calculé la matrice de corrélation entre les principales variables météorologiques :

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')

Cette carte thermique nous a permis d'identifier les relations entre les variables. Par exemple, nous avons observé une corrélation négative entre la température et l’humidité, comme prévu.

Étude de cas : tendances spécifiques à la ville

Je me suis concentré sur des villes individuelles telles que Mombasa et Nyeri, pour explorer leurs conditions météorologiques uniques :

Tendances des températures à Mombasa

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

Cette ville a présenté des variations de température significatives tout au long de l'année.

Tendances des précipitations à Nyeri

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

Les données pluviométriques pour Nyeri affichent une tendance saisonnière claire, avec des précipitations culminant au cours de certains mois.

Conclusion

Cette analyse fournit un aperçu complet des conditions météorologiques dans les grandes villes, mettant en évidence la température, les précipitations et d'autres variables météorologiques clés. En utilisant des visualisations telles que des histogrammes, des graphiques linéaires, des diagrammes circulaires et des cartes thermiques, nous avons pu extraire des informations significatives sur les données. Une analyse plus approfondie pourrait impliquer de comparer ces tendances avec les modèles météorologiques historiques ou d'explorer une modélisation prédictive pour prévoir les tendances météorologiques futures.

Vous pouvez trouver le Jupyter Notebook avec le code complet de cette analyse dans mon référentiel GitHub).