لوحة تحكم PowerBI تعرض الديناميكية لمناطق الإدارة الأولى

تُعتبر منصات البيانات مثل Power BI أدوات قوية لتحليل وعرض البيانات بطريقة مرئية وبسيطة. أحد الاستخدامات المبتكرة لهذه المنصة هو إنشاء لوحة معلومات تتعلق بالمناطق الإدارية بالمستوى الأول في خريطة ArcGIS. يتناول هذا المقال كيف يمكن عرض التوقعات الشهرية للعواصف الاستوائية بمستويات تفصيلية مبنية على البيانات التاريخية، إذ تلعب هذه البيانات دورًا مهمًا في فهم المخاطر الطبيعية وتأثيرها على المجتمعات.

استخدام Power BI وArcGIS في تحليل المخاطر

يهدف تحليل المخاطر إلى تحسين استجابة المجتمعات تجاه العواصف الاستوائية، وهو يعتمد بشكل كبير على بيانات تاريخية موثوقة. من خلال Power BI، يمكن للمستخدمين تنظيم البيانات المفتوحة من إدارة المحيطات والغلاف الجوي (NOAA)، والتي تتضمن المعلومات حول مراكز العواصف التاريخية، مستفيدين من تكرار هذه المراكز لكل حوض وكل شهر.

يتم استخدام مفهوم "الشرائح الزمنية" لتحديد المناطق التي قد تتأثر بالتغيرات المناخية، مما يساعد على الرصد التفاعلي لأثر الكوارث. يتم تصنيف المناطق بالمستوى الإداري 1 بناءً على التكرار الإحصائي لحدوث العواصف، حيث يتم تلوينها بألوان رمزية تعكس مستوى المخاطر – كاللون الأحمر للعواصف المتكررة بمعدل يتجاوز 80، في حين يتم استخدام اللون البرتقالي لمعدل يتراوح بين 50-80، وهكذا.

التحديات في عرض البيانات

على الرغم من قوة هذه الأداة، يواجه المستخدمون في Power BI تحديات، مثل عدم إمكانية عرض المعلومات على مستوى الدولة بشكل ينصف التفاصيل المطلوبة. فقد تتطلب طرق تحليل البيانات المتقاطعة استخدام طبقات معقدة ومازالت تتطلب الانضمام إلى بيانات ملفات الأشكال. يُعد استخدام ملفات الأشكال المختلفة وسيلة فعالة، إذ يتم تطبيق الألوان بناءً على الفئات المختلفة لتكرار ظهور العواصف، مما يسمح بتقديم تصور واضح عن المخاطر المحتملة.

تُعتبر هذه الخطوات ضرورية لضمان تقديم صورة دقيقة وشاملة للمناطق المعرضة للعواصف الاستوائية، مما يساهم في تحسين استراتيجيات التعامل مع الكوارث.

خطوات عملية تنفيذ اللوحة المعلوماتية

لإنشاء لوحة معلومات فعالة في Power BI بشكل ديناميكي، يجب على المستخدمين اتباع عدد من الخطوات الواضحة:

1. جمع البيانات: تبدأ العملية بجمع البيانات التاريخية من مصادر موثوقة مثل NOAA، وهي إحدى الخطوات الأساسية لفهم الأنماط التاريخية للعواصف الاستوائية.

2. تحليل البيانات: بعد جمع البيانات، يتم تحديد تكرار السجلات لكل حوض وترتيبها على فئات لونية تعبر عن مستوى المخاطر.

3. إنشاء اللوحة: يتم استخدام خريطة ArcGIS الرائعة في عرض البيانات، مما يوفر للمستخدمين القدرة على إضافة طبقات متعددة تعزز من وضوح المعلومات المقدمة.

4. التفاعل مع البيانات: استخدام أداة "الشرائح" يسمح للمستخدم بالتنقل بسهولة بين الشهور المختلفة، مما يمكنه من متابعة التطورات بشكل دقيق.

تحسين الكفاءة في عرض البيانات

يمكن للباحثين اقتراح تقنيات أفضل لعرض البيانات باستخدام ArcGIS، مثل خيارات الربط التلقائي بين البيانات والشكل، مما يقلل من الجهد المطلوب لتداخل البيانات. استخدام طرق الربط الأكثر فعالية سيكون له تأثير كبير في تقليل الوقت المستغرق في إعداد لوحة المعلومات، مما يزيد من الكفاءة العامة.

في ختام هذا المقال، يمثل استخدام Power BI dashboard dynamically displaying administrative level 1 regions in ArcGIS visual خطوة متقدمة في البحث عن حلول لتحليل المخاطر الطبيعية. إنها أداة تعزز من فحص البيانات بشكل دقيق وتفاعلي، مما يجعلها ضرورية في عالم متغير يسعى إلى تحقيق الاستجابة المناسبة للكوارث الطبيعية. من خلال الاستثمارات في التعليم والتقنيات الحديثة، يمكن أن نأمل في تصميم أنظمة أفضل لمواجهة كوارث الغد.