Dari Data Mentah ke Peta Cuaca: Tutorial Python

Pendahuluan

Peta cuaca adalah alat penting bagi meteorolog dan penggemar cuaca. Peta ini memberikan representasi visual dari data atmosfer yang kompleks, memudahkan pemahaman dan analisis pola cuaca. Dalam tutorial ini, kita akan membahas proses pembuatan peta cuaca dasar menggunakan Python, dimulai dari data meteorologi mentah.

Prasyarat

Sebelum kita mulai, pastikan Anda telah menginstal libraries berikut:

• pandas
• matplotlib
• cartopy

Anda dapat menginstal libraries-libraries ini menggunakan pip:

pip install pandas matplotlib cartopy

Langkah 1: Mengimpor Pustaka dan Memuat Data

Pertama, mari kita impor libraries yang diperlukan dan muat data cuaca sampel kita:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature

# Memuat data cuaca sampel
data = pd.read_csv('weather_data.csv')

Contoh Data

Berikut adalah contoh data cuaca yang kita gunakan dalam tutorial ini:

latitude	longitude	temperature	location
40.7128	-74.0060	22.5	New York
34.0522	-118.2437	28.3	Los Angeles
41.8781	-87.6298	18.9	Chicago
29.7604	-95.3698	30.1	Houston
33.7490	-84.3880	25.6	Atlanta

>

Langkah 2: Pra-pemrosesan Data

Data sampel kita berisi pembacaan suhu untuk berbagai lokasi. Mari kita siapkan untuk pemetaan:

# Memastikan latitude dan longitude adalah numerik
data['latitude'] = pd.to_numeric(data['latitude'])
data['longitude'] = pd.to_numeric(data['longitude'])
data['temperature'] = pd.to_numeric(data['temperature'])

Langkah 3: Membuat Peta Dasar

Sekarang, mari kita buat peta dasar menggunakan Cartopy:

fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

# Menambahkan fitur peta
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS)
ax.add_feature(cfeature.STATES)

# Mengatur jangkauan peta (sesuaikan jika diperlukan)
ax.set_extent([-125, -66.5, 20, 50], ccrs.PlateCarree())

Hasil dari kode di atas:

Langkah 4: Memplot Data Suhu

Mari kita tambahkan data suhu ke peta menggunakan plot scatter:

scatter = ax.scatter(data['longitude'], data['latitude'],
                     c=data['temperature'], cmap='coolwarm',
                     transform=ccrs.PlateCarree())

# Menambahkan colorbar
cbar = plt.colorbar(scatter, ax=ax, orientation='horizontal', pad=0.05)
cbar.set_label('Suhu (°C)')

Langkah 5: Menambahkan Judul dan Menyimpan Peta

Akhirnya, mari kita tambahkan judul dan simpan peta cuaca kita:

plt.title('Peta Suhu Amerika Serikat')
plt.savefig('peta_suhu_as.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

Hasil akhir peta cuaca:

Kesimpulan

Selamat! Anda baru saja membuat peta cuaca dasar menggunakan Python. Tutorial ini mendemonstrasikan langkah-langkah fundamental dalam mengubah data meteorologi mentah menjadi peta cuaca yang menarik secara visual dan informatif. Seiring Anda menjadi lebih nyaman dengan teknik-teknik ini, Anda dapat mengembangkan dasar ini untuk membuat visualisasi cuaca yang lebih kompleks dan detail.

Ingat, kunci untuk membuat peta cuaca yang efektif terletak pada pemahaman baik signifikansi meteorologi dari data Anda maupun kemampuan visualisasi data dari alat yang Anda pilih. Selamat memetakan!