Классно, давайте разберёмся по шагам, как сделать розу ветров за период 1–31 декабря 2025 года для Челябинска или Аргаяшского района Челябинской области. Сейчас я не могу предоставить реальные данные за будущий период, но покажу, как правильно собрать данные и построить розу ветров. Можешь выбрать вариант: 1) сделать с реальными данными (поясню, как их взять), 2) попрактиковаться на демо-данных и увидеть результат.

Что нужно для задачи

• Источник данных о ветре за указанный период: направление ветра (в градусах) и скорость ветра (м/с).
  • Возможные источники: Meteostat, NOAA/NOAA equivalents, Роск Weather сервисы (Росгидромет), ближайшие метеостанции региона.
  • Важно: выбрать ближайшую станцию к Аргаяшскому району или использовать несколько станций и взять их данные.
• Формат данных: таблица с по крайней мере колонками
  • date/time (время наблюдения)
  • dir_deg или wind_direction (направление ветра по градусам, 0–360)
  • ws or wind_speed (скорость ветра в м/с)
• Выбор количества секторов: 8 (N, NE, E, SE, S, SW, W, NW) или 16 (добавляются промежуточные направления). Для средней школы чаще показывают 8-16 секторов.
• Выбор шкалы скорости: бинning по Бофортовой шкале или по диапазонам м/с. Обычно используют 0–0.2 м/с (штиль) и последующие диапазоны (например, 0.3–1.5, 1.6–3.3, 3.4–5.4, 5.5–7.9, 8.0–10.7, >10.7 м/с). Можно использовать стандартные бин-границы.

Пошаговый план (практический, для понимания)

1. Собери данные

• Выбери ближайшую метеостанцию или набор станций к Аргаяшскому району/Челябинской области.
• Скачать данные за декабрь 2025 года (1–31 число). Если это будущее, сделай пометку “проверить позже” и используй демо-данные для обучения.

2. Подготовь данные

• Убедись, что столбцы direction (deg) и speed (m/s) есть.
• Обработай пропуски: если пропуски есть, либо удаляй такие записи, либо заполняй средними значениями по соседним записям, если корректно.
• Приведи направление к диапазону 0–360: например, если есть -180–180, переведи в 0–360.

3. Раздели данные на сектора направления

• Выбери количество секторов: 8 или 16.
• Преобразуй направление в номер сектора:
  • Для 8 секторов: N (337.5–360 и 0–22.5), NE (22.5–67.5), E (67.5–112.5), SE (112.5–157.5), S (157.5–202.5), SW (202.5–247.5), W (247.5–292.5), NW (292.5–337.5).
  • Для 16 секторов деление пополам между ними, например N, NNE, NE, ENE, E, ... и т.д.
• Присвой каждой записи соответствующий сектор направления.

4. Раздели скорость на скоростные классы (бинование)

• Выбери скорость-bins (например, по Бофорту или по диапазонам м/с).
• Присвой каждой записи скорость в один из классов (например, 0–1.5 м/с, 1.6–3.3 м/с и т.д., или более детально по 2–3 м/с шагу).

5. Подсчёт частот

• Для каждой пары (направление сектор, скорость класс) посчитай количество наблюдений за декабрь 2025.
• Преобразуй сумму по всем классам в проценты от общего числа наблюдений за период.
• Итоговая таблица обычно выглядит как матрица: строки — сектора направления, столбцы — классы скорости, значения — проценты или частоты.

6. Построение розы ветров

• В Excel:
  • Сделай сводную таблицу (Pivot) по сектору направления и скорость классу.
  • Построй круговую или полярную диаграмму: обычно используют «Stacked Column Chart» в полярной системе (есть готовые инструкции в интернете под розу ветров в Excel).
• В Python (рекомендую для наглядности и повторяемости):
  • Можно использовать пакет windrose или построить вручную на полярной оси Matplotlib.

Пример кода на Python (демо-образец, без реальных данных) Примечание: здесь предполагается, что у тебя есть DataFrame df с колонками 'dir_deg' (0–360) и 'ws' (м/с) за декабрь 2025.

• Вариант 1: с использованием windrose from windrose import WindroseAxes import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd

Пример: загрузка данных

df = pd.read_csv('wind_dec2025_ar кассе.csv')

df = df[(df['date'] >= '2025-12-01') & (df['date'] <= '2025-12-31')]

Убедись, что есть нужные колонки

dirs = df['dir_deg'].values ws = df['ws'].values

fig = plt.figure(figsize=(6,6)) ax = WindroseAxes(fig, [0.1,0.1,0.8,0.8]) fig.add_axes(ax)

ax.bar(dirs, ws, normed=True, opening=0.8, edgecolor='gray') ax.set_title('Роза ветров: Декабрь 2025, район (Аргаяшский/Челябинская обл.)') plt.show()

• Вариант 2: без windrose, через 8 секторов и pandas import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

Пример: df с 'dir_deg' и 'ws'

Определяем 8 секторов

def sector8(angle): # угол в градусах 0-360 dirs = [(0, 22.5, 'N'), (22.5, 67.5, 'NE'), (67.5, 112.5, 'E'), (112.5, 157.5, 'SE'), (157.5, 202.5, 'S'), (202.5, 247.5, 'SW'), (247.5, 292.5, 'W'), (292.5, 337.5, 'NW'), (337.5, 360, 'N')] for lower, upper, name in dirs: if lower <= angle < upper: return name return 'N' # fallback

df['sector'] = df['dir_deg'].apply(sector8)

Биним скорости по простым диапазонам (пример)

bins = [0, 1.5, 3.0, 5.0, 7.9, 10.7, 100] # м/с labels = ['0-1.5', '1.5-3.0', '3.0-5.0', '5.0-7.9', '7.9+'] df['speed_bin'] = pd.cut(df['ws'], bins=bins, labels=labels, right=False)

Частоты по сектору и скорости

pivot = df.pivot_table(index='sector', columns='speed_bin', aggfunc='size', fill_value=0)

Преобразование в проценты

total = pivot.values.sum() percent = pivot / total * 100

Визуализация (упрощённо: можно строить полярный график)

print(percent)

Как получить данные для конкретного района

• Аргаяшский район в Челябинской области: обычно есть ближайшие метеостанции в Челябинске или в близлежащих населённых пунктах. Используй ближайшую станцию или объединяй данные нескольких станций по принципу взвешивания по расстоянию.
• В Meteostat или других сервисах можно выбрать станцию по координатам района и скачать данные за декабрь 2025 года. Если тебе нужна помощь с поиском подходящей станции, скажи координаты или город, и я подскажу ближайшие станции.

Что сделать дальше (выбор твоего варианта)

• Вариант А: хочешь реальную розу ветров для реальных данных за декабрь 2025 года? скажи, хочешь ли я помочь со способом загрузки данных (какие сайты/инструменты использовать) и как преобразовать их в розу. Я могу дать конкретные инструкции и готовые формулы/код.
• Вариант Б: хочешь практиковаться на демонстрационных данных? могу привести пример с вымышленными данными (много строк, примерная роза) и пошагово разобрать, как считать сектора и строить график.

Дополнительные пояснения

• Цель задачи "Понять" — хорошо. Я подробно объяснил, как преобразовать сырые данные в розу ветров и какие шаги выполнить на примере.
• Параметры предмета/класса не указаны, поэтому этим учитывать не будем. Этот подход универсален для школьной математики/географии/информатики.
• Если хочешь, могу дать готовый файл-образец (CSV) с демо-данными и пошаговым руководством, как превратить его в розу ветров в Excel или Python.

Хочешь, чтобы я:

1. подготовил демонстрационный пример с вымышленными данными и наглядной розой ветров, или
2. помог собрать реальные данные за декабрь 2025 года и привести конкретную инструкцию для Челябинска/Аргаяшского района?