Я в будущих постах подробнее расскажу как формирую отчёты и какие инструменты использую.
Расскажу о том, как я формирую месячные отчёты. Инструмента всего два: Excel и Python.
В начале месяца я формирую заготовку excel-таблицы посуточной статистики для двух севастопольских станций. Вот, например, текущая табличка для мая:
Первоначально я заношу в неё актуальные климатические данные (красный цвет) и прогноз на несколько дней (коричневый цвет). Потом исправляю на фактические данные (чёрный цвет), заодно сверяя как хорошо оправдывается прогноз. Прогнозные цифры загружаю с сайта synop.ru с помощью небольшого скрипта на python.
Фактические данные вношу вручную, как правило с rp5.ru, сверяя с архивами synop.ru и pogodaiklimat.ru, если есть какие-либо пропуски. Сайт synop.ru самый оперативный, но там нет показаний минимального и максимального термометра как на двух других. Погодаиклимат даёт самую полную статистику, но обычно с запозданием в сутки-двое для наших станций.
По табличке автоматически формируются диаграммы, которые я подгружаю в месячном отчёте.
Также по окончании месяца я вношу данные по средней температуре в сводную климатическую таблицу:
Так как севастопольские станции не являются опорными, то найти по ним открытую статистику в интернете непросто. Наиболее длинный ряд данных есть на rp5, с 2012 года для Севастополя и с 2005 года для Херсонесского маяка (хотя и с пробелами).
Несколько лет назад мне удалось наткнуться на архив среднемесячных температур за 1996-2013 годы, где было много причерноморских станций. Сверив его с имеющимися архивами за пересекающиеся периоды, а также с данными по Ялте, по которой доступны все архивы, пришёл к выводу о его хорошей полноте и адекватности и взял за основу.
Все среднемесячные с 2014 года я считал вручную на основе архивов rp5, но там был гигантский пробел за 2015-2016 годы, который удалось восполнить благодаря архивам synop.ru.
Проблемы были только по двум месяцам, май'16 и август'18, когда пришлось частично обратиться к чудаковатому сайту nuipogoda.ru, где архив вообще без пробелов, но цифры с точностью до градуса)
Для подсчёта 30-летних норм недоставало только периода 1991-1995, но недавно пришла подмога от нашего дорогого ПиК, когда уважаемый
kostian проинтерполировал данные и заполнил летописи для всего необъятного множества мировых метеостанций. Правда полученные таким образом цифры не отражают локальных особенностей Города и Маяка и получаются несколько смешанными и унифицированными. Но так как это всего 5 лет из 30, для расчёта норм с точностью плюс-минус одна десятая они вполне сгодятся. Так и возникла эта таблица-франкенштейн)
Когда-нибудь я попробую составить такую таблицу и для осадков. Пока что я использую нормы из научной литературы (в начале этой темы я выкладывал таблицы).
Что касается общекрымского обзора. За основу я беру данные с synop.ru. С помощью скрипта на python я загружаю архивные файлы по каждой станции:
Затем вручную проверяю каждый файл на наличие пробелов и неадекватных данных (бывает и такое). Проверяю, нельзя ли заполнить пробел по другим архивам (иногда ПиК помогает, иногда пробел бывает "неустранимым"). Обычно на половине станций вообще нет пробелов, на остальных не более 1 пробела за месяц.
Затем запускаю второй скрипт, который обрабатывает загруженные файлы и формирует сводную табличку, которую я уже переношу в excel для формирования месячного отчёта в окончательном виде.
Благодаря такой полуавтоматизации времени уходит не очень много, поэтому есть возможность больше внимания уделить проверке и выявлению ошибок. Вот как-то так.
