Анализ цунами
Введение
Торнадо в Магнитогорске. 2024
Недавно в моём родном городе Магнитогорске прошло крупное торнадо. Меня впечатлило, что это не свойственно для нашего региона, и такого торнадо никто не видел за последние 10 лет. Поэтому я изначально хотела изучить закономерности возникновения торнадо, но данные о них оказались непрезентабельными. Поэтому я решила взять схожую и не менее интересную тему — цунами.
Для своего анализа я использовала датасет с сайта Kaggle, содержащий информацию о цунами по всему миру. Мне показалось, что взять данные на одном из крупнейших онлайн-ресурсов для обмена и анализа данных — хорошая идея.
Исследование данных
Тепловая карта цунами по всему миру.
График предназначен для визуализации географического распределения цунами по всему миру. Он помогает определить наиболее часто затронутые регионы и интенсивность событий в различных частях планеты.
Для построения тепловой карты использовались следующие данные:
LATITUDE: Географическая широта. LONGITUDE: Географическая долгота.
Для создания тепловой карты были выполнены следующие шаги:
1. Были удалены строки с отсутствующими значениями широты и долготы. 2. Сформирован список координат мест возникновения цунами. 3. Использована библиотека folium для создания карты с центром на среднем значении координат. 4. Для тепловой карты был использован градиент, состоящий только из синих оттенков, начиная от темно-синего (navy) до светло-голубого (lightblue). Это позволяет лучше выделить интенсивность событий. 5. Тепловая карта была добавлена на базовую карту с помощью функции HeatMap из библиотеки folium.plugins.
Из тепловой карты можно понять, что наиболее интенсивные и частые цунами наблюдаются в Тихоокеанском регионе, особенно вдоль берегов Японии, Индонезии, Филиппин и западного побережья Южной и Северной Америки.
Количество цунами по годам
График предназначен для визуализации изменения количества цунами по годам. Это помогает выявить тенденции и циклы в частоте возникновения цунами на протяжении времени.
Для построения графика использовались следующие данные:
YEAR: Год, в котором произошло цунами. Количество цунами: Общее количество цунами, произошедших в каждом году.
Для создания графика были выполнены следующие шаги:
1. Были удалены строки с отсутствующими значениями года (YEAR). 2. Колонка YEAR была преобразована в целочисленный тип. 3. Данные были сгруппированы по годам и подсчитано количество цунами для каждого года. 4. Для сглаживания временного ряда было применено скользящее среднее с окном в 5 лет.
Из графика можно сделать следующие выводы:
Частота возникновения цунами изменялась на протяжении времени с видимыми колебаниями.
Периоды с высоким количеством цунами чередуются с периодами низкой активности.
В последнее время наблюдается тенденция к увеличению частоты цунами.
Причины цунами и ущерб
График предназначен для визуализации распределения ущерба от цунами в зависимости от их причин. Он помогает выявить, какие причины цунами приводят к наибольшему ущербу и в какой степени.
Для построения графика использовались следующие данные:
CAUSE: Причина возникновения цунами (например, землетрясение, вулканическая активность и т. д.). DAMAGE_TOTAL_DESCRIPTION: Описание общего ущерба, разделенное на категории (например, Limited, Moderate, Severe, Extreme).
Для создания графика были выполнены следующие шаги:
1. Были удалены строки с отсутствующими значениями ущерба и с неизвестными причинами. 2. Данные были сгруппированы по причинам и категориям ущерба, после чего был подсчитан процент каждой категории ущерба в рамках каждой причины. 3. Для каждой категории ущерба была назначена отдельная цветовая градация синего цвета для лучшей визуализации. 4. График построен с использованием горизонтальных баров для каждой причины, с разными сегментами, представляющими категории ущерба.
Из графика можно сделать следующие выводы:
Цунами, вызванные вулканами и землетрясениями, часто приводят к экстремальному ущербу (более 25 миллионов долларов).
Метеорологические причины приводят к значительному количеству цунами с умеренным и тяжелым ущербом.
Землетрясения и оползни также вносят значительный вклад в высокий уровень ущерба.
Частота цунами по регионам и месяцам
График предназначен для визуализации частоты возникновения цунами в различных регионах мира по месяцам. Это помогает определить сезонные и географические паттерны в возникновении цунами.
Для построения графика использовались следующие данные:
REGION: Регион, в котором произошло цунами. MONTH: Месяц, в котором произошло цунами.
Для создания графика были выполнены следующие шаги:
1. Были отобраны только те строки, где месяц указан в пределах от 1 до 12. 2. Данные были сгруппированы по регионам и месяцам, после чего был подсчитан частотный показатель для каждого региона в каждый месяц. 3. Создана сводная таблица, где индексами являются регионы, столбцами — месяцы, а значениями — частота возникновения цунами. 4. Построена тепловая карта с использованием библиотеки seaborn, отображающая частоту цунами в каждом регионе по месяцам.
Из графика можно сделать следующие выводы:
Некоторые регионы, такие как Западное побережье Южной Америки и Западное побережье Северной и Центральной Америки, имеют высокую частоту цунами в определенные месяцы.
Регионы, такие как Индийский океан и Япония, демонстрируют заметные сезонные паттерны в возникновении цунами.
Частота цунами в некоторых регионах, таких как Средиземное море и Черное море, остается относительно низкой на протяжении всего года.
Связь между магнитудой землетрясений и интенсивностью цунами
График предназначен для визуализации связи между магнитудой землетрясений и интенсивностью вызванных ими цунами. Это помогает определить, как сила землетрясения влияет на мощность цунами.
Для построения графика использовались следующие данные:
EQ_MAGNITUDE: Магнитуда землетрясений, которые вызвали цунами. TS_INTENSITY: Интенсивность цунами, вызванных этими землетрясениями.
Для создания графика были выполнены следующие шаги:
1. Были отобраны только те строки, где указаны как магнитуда землетрясений, так и интенсивность цунами. 2. Построен график рассеяния (scatter plot) с использованием библиотеки seaborn, отображающий зависимость между магнитудой землетрясений и интенсивностью цунами.
Из графика можно сделать следующие выводы:
Существует некоторая положительная корреляция между магнитудой землетрясений и интенсивностью цунами: более сильные землетрясения, как правило, вызывают более интенсивные цунами.
Однако связь не является линейной, и для некоторых сильных землетрясений интенсивность цунами может быть относительно низкой.
Данные показывают значительное разнообразие интенсивности цунами при различных значениях магнитуды землетрясений, указывая на то, что на интенсивность цунами могут влиять и другие факторы.
Заключение
Основная цель для меня была проанализировать возникновение цунами и выявить возможные закономерности. И на основе данных я сделала несколько выводов. Существует тенденция к увеличению частоты цунами в последние годы, Тихоокеанский регион является наиболее подверженным этим событиям самые серьезные ущербы связаны с вулканической и сейсмической активностью, а еще, хотя существует связь между магнитудой землетрясений и интенсивностью цунами, она не всегда прямая, и на интенсивность могут влиять другие факторы. Анализ данных позволил сделать интересные выводы для себя, но такие исследования в реальной жизни, конечно, важны для прогнозирования природных катаклизмов.
Обложка проекта была сгенерирована в MidJourney по запросу «tsunami photorealism».
