在预测2024-2025年美国的降雨量时，气象学家和数据科学家依赖于各种大气变量来理解未来的天气模式。湿度、温度、云量、风速和压力变化在确定降雨的可能性和量方面都起着至关重要的作用。本文探讨了这些因素之间的复杂关系，提供了统计见解和视觉分析，揭示每个因素如何影响降雨预测。

数据集： 🌧️ 美国降雨预测数据集 (2024-2025)

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1. 各地点的降雨分布情况如何？

2. “湿度”、“温度”和“降水”之间的关系如何？

3. 各地点的云层覆盖百分比的分布情况如何？

4. 调查风速对降水水平和降雨可能性的影响，并将这些发现与云层覆盖的影响进行比较。

5. 2024年和2025年之间的平均温度有何变化？

6. 是否存在明显的压力变化模式，可能表明天气异常？

7. ROC曲线分析

1. 各地点的降雨分布情况如何？

降雨天数比例

• 定义：比例（或数量）越大，相对于总期间，降雨天数越多。

• 平均比例：所有地点的平均降雨天数比例为0.22。

• 变异性：比例范围从最低0.21到最高0.24，表明各地点的降雨分布存在一定的变动性。

详细比例

• 最高比例：圣地亚哥的降雨天数比例最高，为0.236。

• 最低比例：纽约的降雨天数比例最低，为0.208。

• 其他显著地点：芝加哥 (0.229)、费城 (0.225) 和西雅图 (0.223) 的降雨天数比例也相对较高。

可视化见解

• 条形图模式：条形图直观地展示了各地点的降雨天数比例，显示出一致的分布和轻微的变动。圣地亚哥和芝加哥等地点的条形较高，表明这些地点相比如纽约等，有更多的降雨天数。

结论和见解

• 一致的分布：尽管存在一定的变动性，但降雨天数的分布在各地点相对一致。

• 区域差异：某些地点，尤其是西海岸的地点，会经历更多的降雨天数，这可能与区域气候模式有关。

2. “湿度”、“温度”和“降水”之间的关系如何？

统计信息

• 湿度：均值 = 59.88，标准差 = 23.07，最小值 = 20.00，最大值 = 100.00

• 温度：均值 = 65.18，标准差 = 20.21，最小值 = 30.00，最大值 = 100.00

• 降水：均值 = 0.39，标准差 = 0.47，最小值 = 0.00，最大值 = 3.08

配对图分析

观察结果

• 湿度与温度：散点图显示出广泛分布，没有明显的相关性。

• 湿度与降水：数据点密集分布，显示出没有明显的趋势。

• 温度与降水：与其他配对类似，数据点广泛分布，没有明显的模式。

结论和见解

• 数据分布：变量广泛分布，配对图上没有显示出强线性关系。

• 进一步分析：可能需要更多的统计方法来揭示隐藏的模式或相关性。

3. 各地点的云层覆盖百分比的分布如何？

数据分析

• 平均云层覆盖：各地点的平均云层覆盖百分比约为54.94%，标准差为0.30%。其值范围从最低54.10%到最高55.37%。

• 标准差：云层覆盖百分比的标准差约为25.98%，表明不同地点的云层覆盖存在变动性。

可视化见解

• 分布和集中趋势：箱型图展示了各地点平均云层覆盖百分比的分布。大多数地点的均值集中在54.5%到55.2%之间。

• 变动性：图示显示云层覆盖百分比存在轻微的变化，某些地点的平均值略高或略低。

结论和见解

• 一致的云层覆盖：各地点的平均云层覆盖百分比相对一致，只有轻微的变化。

• 潜在影响：云层覆盖的轻微差异可能受到每个地点特定的地理和气候因素的影响。

4. 调查风速对降水水平和降雨可能性的影响，并将这些发现与云层覆盖的影响进行比较。

风速与降水

• 相关性：数据表明风速与平均降水之间存在微弱的相关性，暗示其影响较小。

• 数据特征：平均降水为0.39，标准差为0.47，表明降水水平存在变动性。

风速与降雨可能性

• 相关性：明天降雨的可能性与风速之间显示出微弱关系。

• 数据特征：降雨可能性的均值为0.22，表明平均降雨概率很低。

云层覆盖与降水

• 相关性：云层覆盖与平均降水的相关性比风速更强。

• 数据特征：降水水平的变动性与风速观察到的情况相似。

云层覆盖与降雨可能性

• 相关性：云层覆盖与明天降雨可能性之间存在更明显的关系。

• 数据特征：降雨的概率均值为0.22，与风速数据相似。

视觉比较

• 风速与降水：散点图显示出分散的模式，表明相关性较弱。

• 风速与降雨可能性：该图显示出点集中在0和1，表明二元结果，相关性较弱。

• 云层覆盖与降水：散点图建议与风速相比，有更强的关系。

• 云层覆盖与降雨可能性：与风速类似，但相关性稍强。

结论和见解

• 风速影响：风速对降水水平和降雨可能性的影响很小。

• 云层覆盖影响：云层覆盖对降水水平和降雨可能性具有更显著的影响，相较于风速。

5. 2024年和2025年之间的平均温度变化如何？

月度温度差异

• 平均温度差异：2024年和2025年之间的平均温度差异为0.15°C。

• 标准差：温度差异的标准差为0.47°C，表明月度差异存在一定的变量。

• 最大和最小差异：观察到的最大温度差为0.62°C，而最小温度差为-0.94°C。

详细的每月分析

• 一月：温度差为0.53°C。

• 二月：温度差为0.28°C。

• 三月：温度差为0.44°C。

• 四月：温度差为0.62°C，为所有月份中最高。

• 五月：温度差为-0.03°C，表明有轻微的下降。

• 六月：温度差为0.02°C。

• 七月：温度差为-0.48°C，表明降幅显著。

• 八月：温度差为0.55°C。

• 九月：温度差为0.39°C。

• 十月：温度差为0.46°C。

• 十一月：温度差为-0.05°C。

• 十二月：温度差为-0.94°C，为所有月份中最低。

结论和见解

• 整体变动：2024年和2025年之间的平均温度存在显著的变动，某些月份显示升高而其他月份则降低。

• 显著变化：四月和十二月显示出最显著的变化，四月的增幅最大，而十二月的降幅最大。

6. 是否存在明显的压力变化模式，可能表明天气异常？

异常计数分析

• 高异常计数：夏洛特 (148) 和芝加哥 (138) 的异常计数最高，可能表明压力变化的显著偏差，这可能暗示不寻常的天气模式。

• 低异常计数：哥伦布 (108) 和西雅图 (111) 的异常计数最低，暗示偏差较少，天气条件可能更稳定。

• 均值和标准差：均值异常计数为124.35，标准差为10.97，表明不同地点的异常计数存在适度的散布。

结论和见解

• 显著偏差：异常计数远高于均值的地点，比如夏洛特和芝加哥，可能因为压力变化而经历不寻常的天气模式。

• 稳定指标：异常计数较低的地点，如哥伦布和西雅图，可能表明天气条件较为稳定，压力相关的异常较少。

7. ROC曲线分析

• 所选特征：数据集中包括特征，如温度、湿度、风速、降水、云层覆盖和压力。

• 目标变量：本次ROC曲线分析的目标变量是“明天降雨”。

ROC曲线见解

• ROC曲线描述：ROC曲线展示了一个二元分类器在预测“明天降雨”方面的表现。

• 曲线下面积 (AUC)：AUC为0.72，表明具有适度的预测准确性。

结论和见解

• 预测性能：分类器展示了 moderate 的区分能力，用于区分明天是否有降雨的日子。

• 特征影响：所选特征对模型预测目标变量的能力有所贡献，正如ROC曲线所反映的。

结论

对2024-2025年降雨预测的分析揭示了几个关键见解。降雨分布在美国相对一致，个别的可变性源于影响云层覆盖和温度等的特定气候因素。尽管云层覆盖与降雨显示出更强的相关性，风速似乎影响较小。此外，2024年和2025年之间的温度变动突显了可能影响未来天气模式的区域差异。总体而言，尽管预测模型提供了 moderate 的准确性，但仍需要进一步分析和更先进的统计方法来精细化这些预测，并更好地预期未来的降雨趋势。

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