Задача понятна: построить розу ветров за декабрь 2025 года для города Кострома. Текущая система не может напрямую выкачать реальные данные за указанный месяц, но я дам детальное объяснение и два готовых подхода: пошаговый ручной метод и готовый код, который вы сможете запустить, когда дадите набор данных или доступ к источнику. Ниже — понятное, пошаговое решение, рассчитанное на школьный уровень. Что такое роза ветров и зачем она нужна - Роза ветров — графическое представление распределения направлений ветра и, часто, скорости ветра. По оси радиуса показывают долю времени (или число наблюдений), проведённого в каждом направлении. По цвету или слоям внутри сектора можно видеть распределение по скоростям ветра. - Для декабря 2025 года в Костроме такая роза поможет понять, какие направления ветра преобладают зимой и какие скорости ветра чаще встречаются. Какие данные нужны - Набор данных за декабрь 2025 года для Костромы (или ближайшей метеостанции) со столбцами: - Время наблюдения (datetime) - Направление ветра (wind_dir_deg, в градусах 0–360) - Скорость ветра (wind_speed_mps, в м/с; можно км/ч, а затем перевести в м/с) - Набор можно брать из открытых источников, например Meteostat, OpenWeather или другого провайдера, который предоставляет исторические данные по направлению и скорости ветра. Как получить данные (практический план) - Шаг 1: выбрать источник и ближайшую к Kostroma метеостанцию (или несколько станций) для декабря 2025 года. - Шаг 2: скачать данные за декабрь 2025 года в формате CSV или аналогичном, чтобы в итоге было три столбца: datetime, wind_dir_deg, wind_speed_mps. - Шаг 3: сохранить файл под удобным именем, например kostroma_dec2025.csv. Пошаговый метод расчета розы ветров (для школьников) 1) Разбить круг на сектора направлений - Поставим 8 секторов по направлениям: N, NE, E, SE, S, SW, W, NW. - Привязка градусов к секторам (децибелы по 45°): - 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° - Как это делается на практике: для каждого наблюдения возьмите направление ветра (wind_dir_deg) и найдите подходящую категорию по вышеуказанным границам. 2) Разбить скорости ветра на диапазоны (категории скорости) - Обычно используют 3–6 диапазонов. Пример простой разбивки (меньше деталей — для школьного уровня): - слабый ветер: 0–1.0 м/с - умеренный: 1.0–3.0 м/с - сильный: 3.0–5.0 м/с - очень сильный: >5.0 м/с - Для каждой записи определите категорию скорости по этому списку. 3) Подсчитать количество наблюдений по каждому сектору и по каждому диапазону скорости - Создайте таблицу или матрицу 8 секторам x 4 диапазонам скорости. - Подсчитайте, сколько наблюдений попадает в каждую клетку (например, сколько часов в декабре ветер дул из N со скоростью 1.0–3.0 м/с и т.д.). 4) Преобразовать в проценты - Суммарное число наблюдений — N_total (например, если данных за весь декабрь по часу — 31 день × 24 часа = 744 наблюдения, минус пропуски). - Для каждой клетки вычислите процент: (число наблюдений в клетке) / N_total × 100. - Часто роза строится так, что для каждого сектора суммарная доля по всем скоростям равна 100%. 5) Визуализация - Способ 1 (ручной/Excel): сделать круговую диаграмму (Radar/Круговая) с 8 секторами и заполнить сектора в зависимости от долей по скоростям. В Excel можно построить «Radar Chart» по 8 сериям (одна серия на сектор) или использовать полярный график, если вы разбили скорости на подпозиции в каждом секторе. - Способ 2 (код): построить розу ветров с помощью Python и библиотеки windrose (или аналогов). Ниже приведу готовый код. Что можно сделать, если у вас есть файл данных - Если вы пришлете CSV с колонками: datetime, wind_dir_deg, wind_speed_mps, я быстро посчитаю розу ветров и дам готовый график и таблицу с процентами по секторам и скоростям. - Если у вас нет данных, но есть доступ к интернету, скажите — я дам точные инструкции и готовый код, чтобы скачать данные сам. Простой пример структуры CSV - Название файла: kostroma_dec2025.csv - Столбцы: datetime, wind_dir_deg, wind_speed_mps - Примеры строк: - 2025-12-01 00:00:00, 350, 2.1 - 2025-12-01 01:00:00, 75, 0.5 - 2025-12-01 02:00:00, 190, 6.2 - Даты должны охватывать декабрь 2025 года (01.12.2025 – 31.12.2025). Готовые решения: две опции Option A: Пошаговый вручной метод без кода - Следуйте шагам 1–5 выше. - Используйте Excel/Google Sheets: - Введите данные в таблицу. - Создайте столбец Sector по формуле, которая определит направление в один из 8 секторов. - Создайте столбец SpeedBin по формуле для диапазона скорости. - Постройте сводную таблицу: Rows = Sector, Columns = SpeedBin, Values = count. - Преобразуйте таблицу в проценты. - Постройте круговую диаграмму или используйте внешнюю надстройку для розы ветров. Option B: Готовый код (Python) — быстрое построение при наличии данных - Ниже шаблон кода. Он требует установленных библиотек pandas и windrose (или можно адаптировать под matplotlib). Этот код не содержит реальных данных; замените путь к файлу на ваш CSV. Пример кода (Python) - Предназначен для школьников, которые знакомы с основами программирования (можно пояснить по шагам). 1) Установка необходимых пакетов (в терминале/консоли): - pip install pandas numpy matplotlib windrose 2) Код: import pandas as pd import numpy as np from windrose import WindroseAxes import matplotlib.pyplot as plt # Шаг 1: загрузка данных # Замените 'kostroma_dec2025.csv' на путь к вашему файлу df = pd.read_csv('kostroma_dec2025.csv') # Убедитесь, что колонки названы так: 'datetime', 'wind_dir_deg', 'wind_speed_mps' # Если названия другие, адаптируйте их в коде # Шаг 2: очистка/приведение типов df['wind_dir_deg'] = pd.to_numeric(df['wind_dir_deg'], errors='coerce') df['wind_speed_mps'] = pd.to_numeric(df['wind_speed_mps'], errors='coerce') df = df.dropna(subset=['wind_dir_deg', 'wind_speed_mps']) # Шаг 3: разбивка на сектора (8 направлений) def sector_from_angle(angle): # Привести к диапазону 0-360 a = angle % 360 idx = int(((a + 22.5) % 360) // 45) sectors = ['N','NE','E','SE','S','SW','W','NW'] return sectors[idx] df['Sector'] = df['wind_dir_deg'].apply(sector_from_angle) # Шаг 4: разбивка скорости на диапазоны (пример 4 диапазона) def speed_bin(speed): if speed < 1.0: return '0-1' elif speed < 3.0: return '1-3' elif speed < 5.0: return '3-5' else: return '5+' df['SpeedBin'] = df['wind_speed_mps'].apply(speed_bin) # Шаг 5: вычисление частотности по секторам и скоростям counts = df.groupby(['Sector', 'SpeedBin']).size().reset_index(name='count') # Шаг 6: общая сумма по каждому сектору (для процентов) total_per_sector = df.groupby('Sector').size().reset_index(name='total') counts = counts.merge(total_per_sector, on='Sector') counts['percent'] = counts['count'] / counts['total'] * 100 print(counts) # Шаг 7: визуализация — роза ветров # Простая роза: направление и скоростные группы как палочки plt.figure(figsize=(6,6)) ax = WindroseAxes.from_ax() # Упрощаем: передаем скорости и направления ax.bar(df['wind_dir_deg'], df['wind_speed_mps'], normed=True, opening=0.8, edgecolor='k') ax.set_title('Роза ветров Kostroma, декабрь 2025') plt.show() Этот код демонстрирует принцип: он строит розу ветров по данным. Если у вас другая структура файла, подправьте имена столбцов. Дополнительные варианты визуализации - Excel/Sheets: можно построить и обычный круговой график по секторам, добавив слои для разных диапазонов скорости (сложнее, но возможно). - В онлайн-инструментах: многие сервисы позволяют загрузить данные и получить розу ветров без программирования. Что сделать дальше - Если у вас есть файл kostroma_dec2025.csv и вы хотите, чтобы я посчитал розу ветров и прислал вам готовую таблицу и график, пришлите CSV (или дайте доступ к данным). Я сделаю: - таблицу с процентами по 8 секторам и 4 диапазонам скорости; - готовую розу ветров (график) и краткий разбор. - Либо скажите, хотите ли вы, чтобы я написал полностью рабочий код под ваши данные или под конкретный источник (Meteostat, OpenWeather и т. п.). Я адаптирую код под формат вашего набора. Коротко подытожим - Чтобы получить розу ветров за декабрь 2025 года в Костроме, нужны данные о направлении и скорости ветра за этот месяц. - Я описал два способа: ручной (через сектора/диапазоны) и через код на Python. - Готов загрузить и обработать ваши данные или помочь адаптировать код под ваш источник. Скажите, какой вариант вам удобнее: пустой шаблон без цифр (чтобы вы сами заполнили цифры) или готовый код, который сделает розу ветров, если вы предоставите CSV-файл.