Code Editor for app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import plotly.express as px
pip install plotly
# Ustawienia strony
st.set_page_config(page_title="Monitoring Hydrologiczny Mazury", layout="wide")

# Nagłówek
st.title("📊 Monitoring zmian hydrologicznych na Mazurach")
st.subheader("Analiza danych satelitarnych i hydrologicznych przy użyciu AI")

st.markdown("---")

# Panel boczny z filtrami
st.sidebar.header("🔎 Filtry danych")
start_date = st.sidebar.date_input("Data początkowa", datetime.date(2015, 1, 1))
end_date = st.sidebar.date_input("Data końcowa", datetime.date(2025, 1, 1))

lake = st.sidebar.selectbox("Wybierz jezioro", ["Śniardwy", "Mamry", "Niegocin", "Tałty", "Bełdany"])
weather_filter = st.sidebar.selectbox("Wybierz warunki pogodowe", ["Wszystkie", "Bezchmurne dni", "Susza", "Opady"])

analysis_type = st.sidebar.radio("Typ analizy", ["Zmiana powierzchni", "Prognoza zmian", "Symulacja scenariusza"])

st.sidebar.markdown("---")
st.sidebar.caption("Projekt edukacyjny – Mazury Hydrology AI")

# Symulowane dane
np.random.seed(42)
dates = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='M')
water_levels = np.random.normal(loc=125, scale=2, size=len(dates))  # symulowany poziom wody

# Główna sekcja
st.header(f"🌊 Analiza jeziora {lake}")

# Wykres poziomu wody
fig1 = px.line(
    x=dates,
    y=water_levels,
    labels={'x': 'Data', 'y': 'Poziom wody (m)'},
    title=f"Trend poziomu wody w jeziorze {lake}"
)
st.plotly_chart(fig1, use_container_width=True)

# Podsumowanie liczbowe
col1, col2, col3 = st.columns(3)
col1.metric("📈 Średni poziom wody", f"{np.mean(water_levels):.2f} m")
col2.metric("🌧️ Średnie opady", f"{np.random.randint(600, 800)} mm/rok")
col3.metric("🔥 Ryzyko suszy", np.random.choice(["Niskie", "Średnie", "Wysokie"]))

st.markdown("---")

# Sekcja symulacji
if analysis_type == "Symulacja scenariusza":
    st.subheader("🔮 Symulacja wpływu zmian klimatycznych")
    temp_increase = st.slider("Wzrost temperatury (°C)", 0.0, 5.0, 2.0, 0.5)
    rain_decrease = st.slider("Spadek opadów (%)", 0, 50, 20, 5)

    # Prosta symulacja wpływu na poziom wody
    adjusted_levels = water_levels - (temp_increase * 0.5) - (rain_decrease * 0.05)

    fig2 = px.line(
        x=dates,
        y=adjusted_levels,
        labels={'x': 'Data', 'y': 'Przewidywany poziom wody (m)'},
        title=f"Prognozowany wpływ klimatu na jezioro {lake}"
    )
    st.plotly_chart(fig2, use_container_width=True)

# Stopka
st.markdown("---")
st.caption("Wersja demonstracyjna – dane losowe. W prawdziwym projekcie załadujemy dane z Google Earth Engine i IMGW.")