Анализ лесных пожаров Калифорнии
Введение
Разразившиеся в январе 2025 года масштабные пожары в Лос-Анджелесе возобновили внимание общественности к природным катастрофам Калифорнии. Мне стало интересно попытаться узнать о характерных особенностях таких стихийных явлений. В этом проекте проанализированы данные о лесных пожарах региона и разрушениях, которые они за собой повлекли в период с 2014 по 2025 года. Данный датасет был взят с сайта kaggle.com и он содержит информацию о дате, локации, ущербе, площади возгорания, пострадавших и причинах каждого из пожаров.
В ходе работы были сделаны: круговая диаграмма с причинами пожаров, столбчатые диаграммы последствий в зависимости от причины пожара, тепловая карта с сезонностью пожаров, график с количеством пожаров по годам, горизонтальная столбчатая диаграмму с топ-5 округов по суммарному ущербу и точечная схему корреляции ущерба и площади пожаров. Были выбраны именно эти типы визуализации, так как они лучше всего демонстрируют соответствующие им данные.
Генерация, которой вдохновлено цветовое решение проекта
При создании иллюстративного ряда к проекту, была сгенерировано изображение одной из улиц Калифорнии, которая, как мне показалось, идеально передает противоречивые чувства, возникающие при осмыслении катастрофичности подобных событий.
Поэтому было решено с помощью Adobe Color извлечь основные цвета картинки и основывать будущее оформление графиков и диаграмм на них, как основных акцентных оттенках.
Цветовая палитра
График 1
Первым делом я решила изучить динамику роста/снижения зафиксированных случаев лесных пожаров на протяжении последнего десятилетия.
Рассмотрев данный график сложно приписать ему однозначное стремление вверх или вниз, скорее ему характерны постоянные колебания и изменения.
Самый высокий пик возгораний, согласно графику, отмечается в 2014 и 2021 годах.
Можно сделать вывод, что количество лесных пожаров в регионе сильно варьируется и не обладает особенной стабильностью или предсказуемостью.
График 2
Совершенно необходимо было проанализировать причины возникновения возгорания.
На основе, получившейся круговой диаграммы можно сделать вывод, что основным поводом является человеческий фактор, к этой категории относятся такие частные случаи, как непотушенные костры, брошенные окурки и даже умышленные поджоги.
Второе место разделяют молнии и случаи, когда установить точную причину возникновения пожара не представляется возможным.
Круговая Диаграмма
График 3
Анализируя взаимосвязь причин возникновения пожара и масштабность его разрушений по столбчатым диаграммам, можно заметить, что в нанесенном ущербе и количестве разрушенных домов молнии лидируют, за ними следует категория с неизвестной причиной, а завершающим становится человеческий фактор.
Однако интересно, что при рассмотрении охватываемой огнем территории, лидерство, наоборот занимает он же. И вообще, этому критерию характерны обратные места причин.
Вертикальные столбчатые диаграммы
График 4
Рассматривая получившуюся температурную карту, можно решительно заявить, что наибольшее количество лесных пожаров в Калифорнии возникает в период с августа по октябрь, более того самое большое указанное значение относится к октябрю 2018 года.
Температурная карта
График 5
Лесные пожары по праву можно отнести к страшнейшим природным катастрофам, ущерб который они приносят также очень сложно назвать незначимым.
Больше всего не повезло округу Shasta County и Butte County, там убытки составляют более 3500 миллионов долларов. Топ закрывает Sonoma County с убытками, превышающими 2000 миллионов долларов.
Горизонтальная столбчатая диаграмма
График 6
Попытка найти взаимосвязь между площадью пожара и принесенным ущербом, на удивление, в ходе практического анализа не оправдалась. Как можно увидеть на диаграмме корреляция между этими факторами присутствует, но она настолько мала, что ее никак нельзя считать значимой
Точечная диаграмма
Итоги
Итак мы рассмотрели основные причины калифорнийских лесных пожаров, узнали какие причину влекут за собой наибольшие последствия, поняли, что количество пожаров постоянно меняется, узнали в какое время года и где территориально мы подвержены наибольшей опасности и отметили, что площадь возгорания не влияет на денежно исчисляемый ущерб.
Описание применения генеративной модели
DeepSeek — генерация кода для визуализации данных
К запросам была прикреплена, рассматриваемая база данных. Промпты для всех диаграмм построены так: «Напиши лаконичный код для диаграммы (название диаграммы), представленной как (тип диаграммы), показывающая (параметры диаграммы), основываясь на предоставленном файле. Цвет фона 978B83, основные акцентные и доп. цвета F2AFA0, 535473, 9CB0D9, D95A2B. Переводи надписи на русский язык.»
Qwen — генерация обложки и всех изображений
Adobe Color — генерация цветовой палитры на основе загруженного изображения
