Роза ветров за январь 2026 в Зеленодольске

Понял. Задача: построить и понять розу ветров за январь 2026 года в Зеленодольске. Прямо сейчас я не могу дать фактическую розу ветров за будущее январь 2026 года, потому что такие данные ещё не доступны и требуют загрузки реальных метеорологических измерений. Зато подробно объясню, как это самостоятельно сделать, и приведу наглядный пример на искусственных данных. Если хочешь, можешь предоставить свой набор данных (CSV/Excel) — рассчитаю розу по ним. Что такое роза ветров - Роза ветров — график, показывающий распределение ветра по направлениям и по силам за заданный период. - Часто строят на основе hourly (помесячных) данных: направление ветра (в градусах или по секторам) и скорость ветра (м/c). - Виды группировок: по направлениям (секторы 8, 16 и т. д.) и по диапазонам скорости (бинки скорости). Что понадобится - Источник данных за январь 2026 года для Зеленодольска (рядом находится ближайшая метеостанция, можно взять точку города и/или ближайшую станцию): направление ветра в градусах (0–360) и скорость ветра в м/с за каждый час. - Определения бинов: - Направления: можно выбрать 8 секторов (N, NE, E, SE, S, SW, W, NW) или 16 секторов (каждые 22.5°). - Скорость: можно использовать 4 бина (например: 0–1.5 м/с, 1.5–3.5 м/с, 3.5–6 м/с, >6 м/с) или другие по желанию. - Инструменты для расчета и визуализации: Excel/Google Sheets, Python (pandas + windrose или matplotlib), либо готовые библиотеки для роз ветров. Пошаговый алгоритм решения (для любознательного школьника) 1) Соберите данные - Получите табличку за январь 2026: колонка с датой/временем, колонка с направлением ветра в градусах (0–360), колонка с скоростью ветра в м/с. - Убедитесь, что часов в январе 31 день × 24 часа = 744 записи (если данные плотнее, можно усреднять по часу). 2) Определите сектора направления - Если используете 8 секторов, границы такие: - 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 - Если хотите 16 секторов, границы смещаются на 11.25° (каждый сектор по 22.5°). 3) Определите бин скорости - Пример простого выбора: - Бин 0: 0–1.5 м/с - Бин 1: 1.5–3.5 м/с - Бин 2: 3.5–6 м/с - Бин 3: >6 м/с 4) Присвойте каждому измерению сектор ориентацию и бин скорости - По каждому измерению найдите сектор направления и бин скорости. 5) Считайте частоты - Подсчитайте, сколько измерений попало в каждую пару «сектор направления + бин скорости». - Опционально нормализуйте к общее число часов (например, к 744 для полной январской выборки) и получите проценты. 6) Постройте розу ветров - Вариант A (Excel/Google Sheets): - Сделайте сводную таблицу: по строкам — сектора направления, по столбцам — бины скорости, значения — количество. - Визуализируйте в виде круговой круговой диаграммы (бар-терры в полярном виде) либо используйте надстрои для роз ветров. - Вариант B (Python, рекомендую для школьника): - Можно использовать библиотеку windrose (pip install windrose) — упрощает построение. - Примерная идея кода (без привязки к конкретным данным): - Сначала подготовьте dataframe с колонками 'dir_deg' (0–360) и 'spd_mps'. - Определите сектора и бин скорости, как описано выше. - Затем вызовите: from windrose import WindroseAxes import matplotlib.pyplot as plt ax = WindroseAxes(fig, [0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) fig.add_axes(ax) ax.bar(df['dir_deg'], df['spd_mps'], bins=[1,3,6], edgecolor='k') ax.set_legend() plt.show() - Это даст розу ветров по вашей выборке. 7) Как интерпретировать результат - В каких направлениях ветер встречается чаще всего и какова его средняя сила в этих направлениях. - Наиболее «долго держится» что ветер дует из какого направления, и какие сектора чаще дают более сильные порывы. - Например, если большинство часов приходится на северо-запад и север, это означает, что район чаще всего дует с этих направлений. Пример на искусственных данных (для наглядности) Допустим, у нас есть 5 измерений за январь (условно, чтобы показать процесс): - 10°, 2 м/с - 350°, 5 м/с - 90°, 4 м/с - 200°, 1.5 м/с - 45°, 3.5 м/с 1) Приведём направления к 8-секторальной системе: - 10° -> N - 350° -> N - 90° -> E - 200° -> S - 45° -> NE 2) Скорости по бин-переработке (0–1.5, 1.5–3.5, 3.5–6, >6): - 2 м/с -> бин 1 - 5 м/с -> бин 2 - 4 м/с -> бин 2 - 1.5 м/с -> бин 1 - 3.5 м/с -> бин 2 3) Подсчёт по паре сектор-бин скорости: - N, бин 1: 2 случая (первые два измерения) - NE, бин 2: 1 случай (пятое) - E, бин 2: 1 случай (третье) - S, бин 1: 1 случай (четвёртое) 4) Проценты (из 5 часов): N-бин1 40%, NE-бин2 20%, E-бин2 20%, S-бин1 20%. Эту схему можно повторить на полной январской выборке, чтобы получить окончательную розу ветров за январь 2026 года. Как получить реальные данные за январь 2026 - Обратитесь к открытым источникам реальных данных примерно по той же схеме: - Найдите ближайшую к Зеленодольску метеостанцию и возьмите данные за январь 2026: направление ветра и скорость ветра по часам. - Источники данных: Meteostat, Open-MD, NOAA-системы, региональные метеослужбы. В России можно рассматривать Rosgidromet/Ресурсы по климату; также есть агрегаторы Meteostat, которые предоставляют данные по ближайшим станциям. - После того как данные будут загружены, следуйте шагам 2–6 выше для построения розы ветров. Готов помочь прямо сейчас двумя способами - Если ты предоставишь CSV/Excel файл с данными за январь 2026 (столбцы: дата/время, wind_dir_deg, wind_speed_mps), я быстро проведу расчёт и дам готовую розу ветров и краткий разбор. - Или могу продолжить с генерацией более подробного примера на искусственных данных до тех пор, пока ты не получишь реальные данные. Могу также прислать готовый рабочий скрипт Python (без привязки к конкретной координате) для загрузки данных, расчета сектора/бинов и построения розы ветров. Если хочешь, скажи, какой формат удобнее: Excel/CSV или код на Python, и—готов помочь пошагово с расчётами или с написанием скрипта под твой набор данных.