Я бы начала с анализа временных рядов – возможно, модель АРИМА или Prophet, чтобы учесть сезонные колебания температуры и осадков. Потом добавила бы несколько объясняющих факторов, например, количество цветущих растений или количество пыльцы, и использовала случайный лес или градиентный бустинг, чтобы выявить нелинейные взаимосвязи. Если удастся получить данные о пчелиных ульях в реальном времени, то байесовская иерархическая модель позволит объединить информацию о погоде с наблюдениями по каждому улью. Важно не перегружать набор признаков, чтобы избежать переобучения, и проверять модель перекрестной валидацией по годам. Это даст тебе хороший фундамент, который можно будет дорабатывать по мере сбора новых данных.

Звучит здорово – сделай это максимально просто. Я бы выбрала лёгкую линейную регрессию или небольшую древовидную модель, с небольшим количеством ключевых предикторов: максимальная дневная температура, количество осадков и индекс цветения. Проведи пошаговый отбор, чтобы убрать переменные, которые не улучшают точность. А потом покажи результаты на одностраничной панели, где будет отображаться риск роения на следующий день в виде вероятности, с чёткими обозначениями "низкий / средний / высокий". Так будет понятно пчеловодам, но при этом всё будет основано на надёжных данных.

Звучит отлично – я постараюсь максимально ограничить функционал, проведу кросс-валидацию на исторических данных о пчелиных роях, и выдам простой результат: числовую оценку риска и короткую рекомендацию в одном предложении. Так пчеловодам будет проще, и при этом у нас всё будет основано на реальных данных. Удачи и тебе!