بيانات الطقس في بايثون: دليل شامل للتحليل الأرصادي

يؤثر الطقس على كل جانب من جوانب حياتنا، من الزراعة والنقل إلى التأهب للكوارث وأبحاث تغير المناخ. يعد تحليل بيانات الطقس أمرًا بالغ الأهمية لفهم هذه التأثيرات واتخاذ قرارات مستنيرة. تعتبر بايثون، بفضل نظامها البيئي الواسع من المكتبات والأدوات، لغة مثالية للتحليل الأرصادي. سيرشدك هذا الدليل الشامل خلال العملية، ويغطي الحصول على البيانات ومعالجتها وتصورها ونمذجتها.

لماذا بايثون لتحليل بيانات الطقس؟

تقدم بايثون العديد من المزايا للعمل مع بيانات الطقس:

• نظام بيئي غني: توفر مكتبات مثل pandas و numpy و matplotlib و seaborn و scikit-learn أدوات قوية لمعالجة البيانات وتحليلها وتصورها.
• الحصول على البيانات: يمكن لبايثون أن تتفاعل بسهولة مع مصادر بيانات الطقس المختلفة، بما في ذلك واجهات برمجة التطبيقات (APIs) من المنظمات الأرصادية وتقنيات كشط الويب.
• قابلية التوسع: يمكن لبايثون التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة، مما يسمح لك بتحليل بيانات الطقس من مصادر وفترات زمنية متعددة.
• دعم المجتمع: يضمن مجتمع كبير ونشط موارد وبرامج تعليمية وحلول متاحة بسهولة للمشاكل الشائعة.
• المصدر المفتوح: بايثون مجانية للاستخدام والتوزيع، مما يجعلها في متناول الباحثين والمطورين في جميع أنحاء العالم.

الحصول على بيانات الطقس

الخطوة الأولى في التحليل الأرصادي هي الحصول على البيانات الضرورية. فيما يلي عدة طرق شائعة:

1. واجهات برمجة تطبيقات الطقس

تقدم العديد من المنظمات الأرصادية واجهات برمجة تطبيقات توفر الوصول إلى بيانات الطقس في الوقت الفعلي والتاريخية. تتضمن بعض الخيارات الشائعة:

• OpenWeatherMap: تقدم طبقة مجانية مع الوصول إلى بيانات الطقس الحالية والتوقعات لمواقع حول العالم. يتطلب مفتاح API.
• AccuWeather: يوفر معلومات مفصلة عن الطقس، بما في ذلك التوقعات بالساعة والبيانات التاريخية. يتطلب اشتراك.
• الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA): تقدم ثروة من بيانات الطقس من خلال واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها، بما في ذلك الملاحظات السطحية وبيانات الرادار ونماذج المناخ. غالبًا ما تستخدم داخل الولايات المتحدة ولكنها توفر بيانات للتحليل العالمي.
• Visual Crossing Weather API: توفر بيانات تاريخية وحالية وتوقعات. توفر واجهة برمجة التطبيقات هذه أيضًا تنزيلات مجمعة لبيانات الطقس التاريخية.

مثال: الوصول إلى بيانات الطقس باستخدام OpenWeatherMap

لاستخدام OpenWeatherMap API، ستحتاج إلى تثبيت مكتبة `requests` والحصول على مفتاح API. فيما يلي مثال بايثون:

import requests

api_key = "YOUR_API_KEY" # استبدل بمفتاح API الفعلي الخاص بك
city_name = "London"

url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city_name}&appid={api_key}&units=metric"

response = requests.get(url)
data = response.json()

if response.status_code == 200:
    temperature = data["main"]["temp"]
    humidity = data["main"]["humidity"]
    description = data["weather"][0]["description"]

    print(f"Weather in {city_name}:")
    print(f"Temperature: {temperature}°C")
    print(f"Humidity: {humidity}%")
    print(f"Description: {description}")
else:
    print(f"Error: {data['message']}")

2. كشط الويب

إذا لم تكن واجهة برمجة تطبيقات متاحة، فيمكنك استخدام كشط الويب لاستخراج بيانات الطقس من مواقع الويب. يمكن أن تساعدك مكتبات مثل Beautiful Soup و requests في أتمتة هذه العملية.

هام: تحقق دائمًا من شروط خدمة موقع الويب قبل كشط البيانات. احترم robots.txt وتجنب إرهاق الخادم بالطلبات.

مثال: كشط بيانات الطقس من موقع ويب

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.timeanddate.com/weather/"

city = "tokyo"

response = requests.get(url + city)

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

temperature = soup.find('div', class_='h2').text

print(f"The temperature in {city} is: {temperature}")

3. مجموعات البيانات العامة

توفر العديد من المنظمات مجموعات بيانات الطقس المتاحة للجمهور والتي يمكنك تنزيلها وتحليلها. غالبًا ما تحتوي مجموعات البيانات هذه على بيانات الطقس التاريخية من مواقع مختلفة.

• المراكز الوطنية للمعلومات البيئية (NCEI) التابعة لـ NOAA: تقدم أرشيفًا واسعًا لبيانات الطقس، بما في ذلك الملاحظات السطحية وبيانات الرادار ونماذج المناخ.
• المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF): يوفر الوصول إلى مجموعة بيانات إعادة التحليل ERA5 الخاصة به، والتي تحتوي على بيانات الطقس التاريخية من عام 1979 حتى الوقت الحاضر.
• المنظمة العالمية للأرصاد الجوية (WMO): توفر الوصول إلى البيانات الدولية وتتعاون مع خدمات الأرصاد الجوية الوطنية.

المعالجة المسبقة للبيانات وتنظيفها

بمجرد حصولك على بيانات الطقس، ستحتاج إلى معالجتها مسبقًا وتنظيفها قبل التحليل. يتضمن هذا عادةً التعامل مع القيم المفقودة وتحويل أنواع البيانات وإزالة القيم المتطرفة.

1. التعامل مع القيم المفقودة

القيم المفقودة شائعة في مجموعات بيانات الطقس بسبب أعطال المستشعر أو أخطاء نقل البيانات. يمكنك التعامل مع القيم المفقودة باستخدام عدة تقنيات:

• الحذف: قم بإزالة الصفوف أو الأعمدة التي تحتوي على قيم مفقودة. هذا مناسب عندما يكون عدد القيم المفقودة صغيرًا.
• الإسناد: استبدل القيم المفقودة بقيم مقدرة. تتضمن طرق الإسناد الشائعة إسناد المتوسط أو الوسيط أو الوضع.
• الاستيفاء: قم بتقدير القيم المفقودة بناءً على قيم نقاط البيانات المجاورة. هذا مناسب لبيانات السلاسل الزمنية.

مثال: التعامل مع القيم المفقودة باستخدام pandas

import pandas as pd
import numpy as np

# عينة بيانات الطقس مع القيم المفقودة
data = {
    "date": ["2024-01-01", "2024-01-02", "2024-01-03", "2024-01-04", "2024-01-05"],
    "temperature": [10, 12, np.nan, 14, 15],
    "humidity": [80, np.nan, 75, 70, 65]
}

df = pd.DataFrame(data)

# إسناد قيم درجة الحرارة المفقودة بالمتوسط
df["temperature"].fillna(df["temperature"].mean(), inplace=True)

# إسناد قيم الرطوبة المفقودة بالوسيط
df["humidity"].fillna(df["humidity"].median(), inplace=True)

print(df)

2. تحويل نوع البيانات

تأكد من أن أنواع بيانات الأعمدة الخاصة بك مناسبة للتحليل. على سبيل المثال، يجب أن تكون التواريخ بتنسيق التاريخ والوقت، ويجب أن تكون القيم الرقمية بتنسيق فاصلة عائمة أو عدد صحيح.

مثال: تحويل أنواع البيانات باستخدام pandas

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])

3. إزالة القيم المتطرفة

يمكن أن تشوه القيم المتطرفة تحليلك ويجب إزالتها أو تعديلها. تتضمن الطرق الشائعة للكشف عن القيم المتطرفة ما يلي:

• Z-score: تحديد القيم التي تبتعد بعدد معين من الانحرافات المعيارية عن المتوسط.
• نطاق Interquartile (IQR): تحديد القيم التي تقع خارج IQR.
• الفحص البصري: ارسم البيانات وحدد القيم المتطرفة بصريًا.

مثال: إزالة القيم المتطرفة باستخدام IQR

def remove_outliers(df, column):
    Q1 = df[column].quantile(0.25)
    Q3 = df[column].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    df = df[(df[column] >= lower_bound) & (df[column] <= upper_bound)]
    return df


df = remove_outliers(df, "temperature")

print(df)

تصور البيانات

يعد تصور بيانات الطقس أمرًا ضروريًا لفهم الأنماط والاتجاهات والعلاقات. تقدم بايثون العديد من المكتبات لإنشاء تصورات إعلامية.

1. مخططات الخط

تعتبر مخططات الخط مفيدة لتصور بيانات السلاسل الزمنية، مثل درجة الحرارة أو الرطوبة بمرور الوقت.

مثال: إنشاء مخطط خط باستخدام matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df["date"], df["temperature"], marker='o')
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Temperature (°C)")
plt.title("Temperature Over Time")
plt.grid(True)
plt.show()

2. مخططات التشتت

تعتبر مخططات التشتت مفيدة لتصور العلاقة بين متغيرين، مثل درجة الحرارة والرطوبة.

مثال: إنشاء مخطط تشتت باستخدام matplotlib

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(df["temperature"], df["humidity"])
plt.xlabel("Temperature (°C)")
plt.ylabel("Humidity (%)")
plt.title("Temperature vs. Humidity")
plt.grid(True)
plt.show()

3. المدرجات التكرارية

تعتبر المدرجات التكرارية مفيدة لتصور توزيع متغير واحد، مثل درجة الحرارة.

مثال: إنشاء مدرج تكراري باستخدام matplotlib

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.hist(df["temperature"], bins=10)
plt.xlabel("Temperature (°C)")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Distribution of Temperature")
plt.grid(True)
plt.show()

4. الخرائط الحرارية

تعتبر الخرائط الحرارية مفيدة لتصور الارتباط بين متغيرات متعددة.

مثال: إنشاء خريطة حرارية باستخدام seaborn

import seaborn as sns

correlation_matrix = df.corr()

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap="coolwarm")
plt.title("Correlation Heatmap")
plt.show()

5. التصورات الجغرافية

لتصور بيانات الطقس على الخريطة، تكون مكتبات مثل GeoPandas و Basemap (أو بديلها الحديث، Cartopy) مفيدة. تتيح لك هذه المكتبات رسم بيانات الطقس على الخرائط الجغرافية، وإنشاء تصورات تمثل أنماط الطقس مكانيًا.

مثال: إنشاء رسم بياني جغرافي باستخدام Cartopy (تصوري)

ملاحظة: يتطلب هذا المثال تثبيت Cartopy والتبعيات ذات الصلة، والتي يمكن أن تكون معقدة. يوفر مقتطف الشفرة نظرة عامة مبسطة.

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt

# إنشاء شكل وكائن محاور مع إسقاط محدد
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

# إضافة خطوط الساحل
ax.coastlines()

# بيانات مثال (خط العرض وخط الطول ودرجة الحرارة)
latitude = [40.71, 34.05, 51.51] # نيويورك، لوس أنجلوس، لندن
longitude = [-74.01, -118.24, -0.13]
temperature = [15, 25, 10]

# رسم البيانات
plt.scatter(longitude, latitude, c=temperature, transform=ccrs.PlateCarree())

# إضافة شريط الألوان
plt.colorbar(label='Temperature (°C)')

# قم بتعيين المدى لمنطقة معينة (مثل أوروبا)
# ax.set_extent([-10, 40, 35, 70], crs=ccrs.PlateCarree())

plt.title('خريطة درجة الحرارة')
plt.show()

تحليل ونمذجة بيانات الطقس

بمجرد قيامك بمعالجة البيانات وتصورها، يمكنك إجراء تحليلات مختلفة وإنشاء نماذج تنبؤية.

1. تحليل السلاسل الزمنية

يتضمن تحليل السلاسل الزمنية تحليل نقاط البيانات التي تم جمعها بمرور الوقت لتحديد الأنماط والاتجاهات والموسمية. تتضمن التقنيات الشائعة:

• التحلل: فصل السلسلة الزمنية إلى اتجاه وموسمية ومكونات متبقية.
• الارتباط التلقائي: قياس الارتباط بين سلسلة زمنية وقيمها المتخلفة.
• التنبؤ: التنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. تتضمن نماذج التنبؤ الشائعة ARIMA (المتوسط المتحرك المتكامل التلقائي) والتسوية الأسية.

مثال: تحلل السلاسل الزمنية مع statsmodels

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# تأكد من أن عمود "التاريخ" هو فهرس لتحلل السلاسل الزمنية
df = df.set_index('date')

# إجراء تحلل موسمي
decomposition = seasonal_decompose(df["temperature"], model='additive', period=7) #بافتراض موسمية أسبوعية

# ارسم المكونات
plt.figure(figsize=(12, 8))

plt.subplot(411)
plt.plot(decomposition.observed, label='Observed')
plt.legend(loc='upper left')

plt.subplot(412)
plt.plot(decomposition.trend, label='Trend')
plt.legend(loc='upper left')

plt.subplot(413)
plt.plot(decomposition.seasonal, label='Seasonal')
plt.legend(loc='upper left')

plt.subplot(414)
plt.plot(decomposition.resid, label='Residual')
plt.legend(loc='upper left')

plt.tight_layout()
plt.show()

2. تحليل الانحدار

يتضمن تحليل الانحدار نمذجة العلاقة بين متغير تابع (مثل درجة الحرارة) ومتغير مستقل واحد أو أكثر (مثل الرطوبة وسرعة الرياح). تتضمن نماذج الانحدار الشائعة:

• الانحدار الخطي: نماذج العلاقة كمعادلة خطية.
• الانحدار متعدد الحدود: نماذج العلاقة كمعادلة متعددة الحدود.
• الانحدار المتعدد: نماذج العلاقة بين متغير تابع ومتغيرات مستقلة متعددة.

مثال: الانحدار الخطي مع scikit-learn

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# تحضير البيانات
X = df[["humidity"]]
y = df["temperature"]

# قسّم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# إنشاء نموذج انحدار خطي
model = LinearRegression()

# تدريب النموذج
model.fit(X_train, y_train)

# قم بإجراء التنبؤات
y_pred = model.predict(X_test)

# تقييم النموذج
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

# تصور النتائج
plt.scatter(X_test, y_test, color='black')
plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)
plt.xlabel("Humidity")
plt.ylabel("Temperature")
plt.title("Linear Regression: Temperature vs. Humidity")
plt.show()

3. تحليل التصنيف

يتضمن تحليل التصنيف تصنيف الظروف الجوية إلى فئات محددة مسبقًا (على سبيل المثال، مشمس، غائم، ممطر). تتضمن نماذج التصنيف الشائعة:

• الانحدار اللوجستي: نماذج احتمالية النتيجة الثنائية.
• أشجار القرار: تقسم البيانات إلى مجموعات فرعية بناءً على قيم المتغيرات المستقلة.
• آلات المتجهات الداعمة (SVM): تجد المستوى الفائق الأمثل الذي يفصل الفئات.
• الغابات العشوائية: مجموعة من أشجار القرار.

مثال: التصنيف مع scikit-learn

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# افترض أن لديك عمودًا باسم 'weather_condition' بقيم فئوية
# مثل 'مشمس' و 'غائم' و 'ممطر'

# أولاً، قم بتحويل التصنيفات الفئوية إلى تصنيفات رقمية
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df['weather_condition_encoded'] = le.fit_transform(df['weather_condition'])

# تحضير الميزات والمتغير المستهدف
X = df[['temperature', 'humidity', 'wind_speed']] # أمثلة على الميزات
y = df['weather_condition_encoded']

# تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# تهيئة وتدريب مصنف الغابة العشوائية
rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_classifier.fit(X_train, y_train)

# قم بإجراء تنبؤات على مجموعة الاختبار
y_pred = rf_classifier.predict(X_test)

# تقييم النموذج
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

# عرض تقرير التصنيف
print(classification_report(y_test, y_pred))

التقنيات والتطبيقات المتقدمة

1. التعلم الآلي للتنبؤ بالطقس

يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي لتحسين دقة التنبؤ بالطقس من خلال التعلم من البيانات التاريخية وتحديد الأنماط المعقدة. أظهرت نماذج التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، نتائج واعدة في التنبؤ بالطقس.

2. تحليل تغير المناخ

يمكن استخدام بيانات الطقس لتحليل اتجاهات وأنماط تغير المناخ. من خلال تحليل بيانات الطقس طويلة الأجل، يمكن للباحثين تحديد التغيرات في درجة الحرارة وهطول الأمطار ومتغيرات المناخ الأخرى. يمكن أن تساعدنا هذه التحليلات في فهم تأثيرات تغير المناخ وتطوير استراتيجيات للتخفيف والتكيف.

3. الزراعة والطقس

يعد فهم أنماط الطقس وتأثيرها على غلة المحاصيل أمرًا بالغ الأهمية للزراعة. من خلال تحليل بيانات الطقس جنبًا إلى جنب مع بيانات المحاصيل، يمكن للمزارعين والمنظمات الزراعية اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الزراعة والري والحصاد. يمكن لنماذج التعلم الآلي التنبؤ بغلة المحاصيل بناءً على الظروف الجوية، وتحسين الممارسات الزراعية.

مثال: تأثير الطقس على إنتاج البن (توضيحي)

لنفترض أنك تحلل إنتاج حبوب البن في البرازيل. يمكنك دمج بيانات الطقس التاريخية (درجة الحرارة، هطول الأمطار) مع بيانات إنتاج البن. يمكن أن يؤدي هطول الأمطار الغزيرة خلال فترة الإزهار إلى أمراض فطرية، مما يقلل الغلة. يمكن أن تؤدي درجات الحرارة المرتفعة خلال موسم النمو إلى تسريع النضوج، مما قد يؤثر على جودة الحبوب. باستخدام بايثون، يمكنك تطوير نموذج للتنبؤ بإنتاج البن بناءً على هذه المعلمات الجوية.

4. التأهب للكوارث

تعتبر بيانات الطقس بالغة الأهمية للتأهب للكوارث والاستجابة لها. من خلال تحليل أنماط الطقس والتنبؤ بالظواهر الجوية المتطرفة، مثل الأعاصير والفيضانات والجفاف، يمكن للسلطات إصدار تحذيرات في الوقت المناسب والاستعداد للكوارث المحتملة. يمكن أن يساعد ذلك في إنقاذ الأرواح وتقليل الأضرار في الممتلكات.

5. الطاقة المتجددة

تلعب بيانات الطقس دورًا حاسمًا في قطاع الطاقة المتجددة، وخاصة بالنسبة لتوليد الطاقة الشمسية وطاقة الرياح. تعد التنبؤات الجوية الدقيقة ضرورية للتنبؤ بتوافر موارد الطاقة الشمسية وطاقة الرياح، مما يسمح لشركات الطاقة بتحسين عملياتها وضمان إمداد موثوق للطاقة المتجددة.

أفضل الممارسات لتحليل بيانات الطقس

• جودة البيانات: تأكد من أن بياناتك دقيقة وكاملة ومتسقة.
• التوثيق: قم بتوثيق التعليمات البرمجية والتحليل الخاص بك بدقة.
• إمكانية إعادة الإنتاج: اجعل تحليلك قابلاً لإعادة الإنتاج باستخدام التحكم في الإصدار ومشاركة التعليمات البرمجية الخاصة بك.
• التعاون: تعاون مع باحثين وعلماء بيانات آخرين لتبادل المعرفة والخبرات.
• الاعتبارات الأخلاقية: كن على دراية بالاعتبارات الأخلاقية، مثل خصوصية البيانات وأمنها.

الخلاصة

توفر بايثون منصة قوية ومتعددة الاستخدامات لتحليل بيانات الطقس. من خلال إتقان التقنيات والأدوات التي تمت مناقشتها في هذا الدليل، يمكنك الحصول على رؤى قيمة حول أنماط الطقس وتغير المناخ وتأثيراتهما على جوانب مختلفة من حياتنا. سواء كنت باحثًا أو عالم بيانات أو متحمسًا للطقس، يمكن أن تساعدك بايثون في إطلاق العنان لقوة بيانات الطقس.

مزيد من التعلم

• الدورات التدريبية عبر الإنترنت: تقدم منصات مثل Coursera و Udacity و edX دورات تدريبية في علم البيانات والتعلم الآلي وتحليل الطقس.
• الكتب: "Python Data Science Handbook" للمؤلف Jake VanderPlas، "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow" للمؤلف Aurélien Géron.
• المجتمعات: انضم إلى المجتمعات عبر الإنترنت مثل Stack Overflow و Reddit (r/datascience و r/weather) و GitHub للتواصل مع علماء البيانات الآخرين وعشاق الطقس.