Визуализация данных о выращивании лекарственных растений

Лекарственные растения используются в медицине и фармакологии. Именно из них получают многие действующие вещества, применяемые при лечении различных заболеваний. Во многих регионах мира они остаются доступным и натуральным источником лечения, особенно там, где синтетические препараты дороги или недоступны. Многие современные лекарства были разработаны именно благодаря изучению действующих веществ, содержащихся в растениях.

Анализ данных о росте лекарственных растений представляет для меня особый интерес ведь позволяет понять, какие именно условия являются оптимальными, а какие могут привести к ухудшению качества ценных в медицине растений.

Prompt: An abstract illustrative image of a medicinal plant with affected parts of the stem.

С помощью сервиса искусственного интеллекта Ideogram я нагенерировала изображения лекарственных растений с пораженными болезнями участками, в том числе для обложки проекта.

На основе сгенерированных изображений я создала палитру цветов для своего проекта с помощью сайта Adobe Color

Я использовала шрифт TT Chocolate, так как считаю что он подходит к минималистичному и флористичному визуальному подходу моего проекта.

Для анализа данных о росте лекарственных растений были выбраны несколько видов графиков, так как каждый из них позволяет рассмотреть информацию с разной стороны и сделать более обоснованные выводы.

С помощью этого кода я подготовила данные и визуализацию, чтобы строить графики. Я загрузила нужную базу о лекарственных растениях и выбранный мною шрифт в среду, а также настроила цветовую палитру.

Гистограммы параметров среды помогают визуализировать и понять распределение измеряемых факторов, которые влияют на рост и здоровье лекарственных растений. Они выявляют экстремальные значения и выбросы, которые могут быть стрессовыми для растений, а также помогают сравнивать фактические условия с оптимальными, необходимыми для сохранения полезных свойств растений.

Например, колебания температуры и влажности могут указывать на необходимость корректировки условий выращивания. Если температура резко падает или растёт, растения могут испытывать стресс, что снижает рост и накопление биологически активных веществ.

Круговая диаграмма позволяет наглядно оценить, общую структуру популяции растений: насколько большая часть растений находится в хорошем состоянии, а какая подверженна стрессу или болезни. Если доля нездоровых растений высока, это сигнал о неоптимальных условиях выращивания.

Тут же пригождается столбчатая диаграмма, которая показывает средние значения ключевых параметров для каждой категории (здоровые/нездоровые). Она связывает конкретные условия из вышепредставленной гистограммы с конкретным результатом — состоянием растений.

Из полученных данных мы можем сделать некоторые выводы: часть нездоровых растений приходится на периоды с чрезмерной или недостаточной освещённостью. Слишком высокая или слишком низкая интенсивность света, выявленная на гистограмме, может создавать стресс для растений. Также видно, что и низкая влажность почвы коррелирует с нездоровыми растениями. Это ведет к неутешительным данным, говорящим о том, что растения могут погибнуть или стать хронически ослабленными, что ухудшит урожай и качество сырья.

Матрица корреляции помогла определить взаимосвязь между всеми параметрами среды и состоянием растений в этой базе данных. Градиентная колонка, соответствующая состоянию здоровья, показывает, какие параметры имеют наибольшую связь с состоянием здоровья растений.

Так можно увидеть особенно сильную корреляцию между влажностью почвы и PHI. Это подтверждает, что растения особенно чувствительны к водному режиму, и поддержание стабильной влажности критически важно для сохранения их полезных свойств и жизнеспособности.