Vous avez dit changement climatique ?

No comment.

L'objectif de cette activité est d'étudier l'évolution des températures au cours des dernières années et le lien avec l'émission de polluants dans l'atomosphère.

Relevé de températures

L'API MetaWeather permet d'extraire des données météorologiques quotidiennes depuis 2013.

Exercice

Consultez la documentation de l'API afin d'identifier le endpoint permettant d'extraire la température maximale mesurée dans une ville à une date donnée.

Info

Les villes sont référencées dans l'API via leur woeid (Where On Earth ID).

Il est alors envisageable d'extraire les températures quotidiennes d'un mois en particulier depuis 2013 afin d'en étudier l'évolution.

Exercice

Écrivez un script Python temperatures.py qui, à partir du nom d'une ville et d'un mois, interroge l'API afin de remplir un DataFrame. 

+--------------------------+
|  Temperatures evolution  |
+--------------------------+

Enter a city name? moscow
Chooose a month (1-12)? 8

2013 : 31 / 31
2014 : 31 / 31
2015 : 31 / 31
2016 : 31 / 31
2017 : 31 / 31
2018 : 31 / 31
2019 : 31 / 31
2020 : 31 / 31

       2013     2014     2015     2016     2017     2018    2019    2020
1     24.05  33.7483    18.89    29.03  26.6133  30.3325   16.08  20.495
2    22.225   33.175  20.9871  29.6733    28.01  30.8375  15.935   19.89
3     23.65    29.83  22.7214  21.6633  25.4717    29.91  17.615   22.19
4     21.49  28.9717  23.3829   24.835  24.2017  29.8675  14.025  25.305
5   23.4075  28.5633  23.3371    26.22  23.5067   27.905  12.775  26.465
6   25.4775    30.28  23.5729  28.7483   24.275  25.0225  19.925  25.975
7   24.4725    27.71  27.0586  30.2283  23.7633   22.475   20.53  24.745
8     25.67   25.695  26.8729  21.2167    23.19  23.4575  24.935   24.41
9   28.1425  27.9683  31.0843  24.5067   23.115    25.48  17.475   24.48
10   27.805  28.8917  27.3214  25.7867  25.1017  25.0575   18.01   26.52
11  28.6725    30.34  26.3486  27.0367  23.8417  25.1875   19.49  20.095
12  24.1325   31.065  26.3414    19.21    25.83   25.105   22.35   18.05
13   25.165  25.7633  28.9371   18.585  27.2767  20.4025   22.78   14.52
14    24.65  25.5033  20.6814  19.9167  26.9817    22.03  23.275   17.26
15  20.3925   28.495  21.2429  14.1933  23.3417   23.535  21.465  18.805
16  22.9325  22.7217  16.8714     19.9  23.9633   19.005   18.38   22.37
17    23.36  21.2233  15.3071  21.5083  24.6767  20.2875  16.745    23.6
18   23.785   23.755  14.9814  26.5283    26.99  21.9275   21.64   21.67
19  23.8925  25.1367  17.0686   26.495  30.1633  24.3875  21.765  20.985
20   25.865   27.465  21.4371   23.155   31.145  22.6075  27.775  21.225
21  26.4525  27.8633  23.3043   25.935  29.6917   20.675   25.95  22.475
22    26.22   22.935  25.1129   26.925   29.405  17.0675  22.205   24.16
23  24.0075  21.6083    23.19  26.9867  25.1333    17.43  22.885   23.55
24    16.33  23.3417  20.7214  23.3983  18.4267  20.6925  23.695  22.015
25    16.85    19.18  23.1729  20.6067  16.6533  23.1175   20.37   24.75
26  18.6725  19.5033  25.7071     21.7  19.9833  24.2175   21.97  19.735
27  17.4575  15.0533  22.4014    26.42  18.1767  25.3225   21.16  21.135
28  19.0275  18.5733  23.5286  21.4733  12.6667    26.42  18.365   21.11
29   19.095    17.95  20.0786   21.575   14.725   27.045  22.645   19.86
30   19.045  14.7833    19.39  23.6217  16.4267   22.365   24.72   24.61
31    17.33  16.8583  18.4671  17.4983   19.105  21.8275   23.34  28.665

Ces données issues de l'API peuvent être sauvegardées dans un fichier Excel pour y accéder plus rapidement.

Températures du mois d'août à Moscou

Exercice

Écrivez un script plot_temperatures.py qui charge un fichier Excel de températures et génère deux graphiques :

Atmosphère, atmosphère...

Existe-t-il un lien entre température et pollution ? En hiver, les chaudières émettent des quantités importantes d'oxyde d'azote (NO2), de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde de soufre (SO2).

L'API OpenAQ permet de connaître la concentration de plusieurs polluants dans une ville à une période donnée.

Exercice

Écrivez un script pollution.py qui, à partir du nom d'une ville ,d'un mois et d'un polluant, interroge l'API afin de remplir un DataFrame ayant le même format que celui des températures.

Les données de température et de pollution peuvent être comparées à l'aide d'un diagramme de dispersion ou en calculant le coefficient de corrélation linéaire (Pearson) ou non linéaire (Spearman).

Exercice

Écrivez un script scatter_plot.py qui charge un fichier Excel de températures et un fichier Excel de pollution afin de :