要約
このプログラムは、衛星データを使用して大気中の汚染物質の季節変化を可視化するためのPythonコードです。
汚染物質の変化を表現するグラフや地図を作成することができます。
これにより、大気汚染の状況を査定することができ、環境への影響を軽減するための戦略を立てることができます。
詳細内容
このプログラムは、以下のようなPythonコード例になります。
“`python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap# データの読み込み
df = pd.read_csv(‘pollution_data.csv’)# 特定の時期のデータを抽出
spring_data = df[(df[‘month’] >= 3) & (df[‘month’] <= 5)]# グラフの作成
plt.plot(spring_data['date'], spring_data['pollutant'])
plt.title('Spring Pollutant Levels')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Pollutant Level')
plt.show()# 地図の作成
m = Basemap(projection='merc',llcrnrlat=20,urcrnrlat=50,
llcrnrlon=-130,urcrnrlon=-60,lat_ts=20,resolution='c')m.drawcoastlines()
m.drawcountries()
m.drawstates()x, y = m(df['longitude'].values, df['latitude'].values)
m.scatter(x, y, c=df['pollutant'].values, cmap='magma', alpha=0.5)plt.colorbar()
plt.title('Pollutant Levels')
plt.show()
```このコードは、PandasやMatplotlibを使用して、データの読み込み、グラフ作成、地図作成を行います。
データは、’pollution_data.csv’というファイルから読み込まれ、季節別のデータを抽出してグラフ上に可視化し、地図上にもプロットして大気汚染の状況を表現します。
具体的には、Basemapを使用してメルカトル図法を使った地図を作成し、データの緯度経度を使用して、散布図をプロットします。
また、カラーバーを追加することで、大気中の汚染物質の濃度を視覚的に表示し、地理的なパターンを分析することができます。
このプログラムは、データの視覚化をインタラクティブに行うことができるため、大気汚染の状況を評価する上で非常に有用です。
これにより、環境保護の取り組みを行う上での貴重な情報を得ることができます。
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