Zaawansowane metody wizualizacji umożliwiają szybką i intuicyjną analizę przestrzennych danych meteorologicznych. Prawidłowy dobór metod znacząco wpływa na odbiór informacji przez użytkownika. Dostęp do map pogodowych w sieci staje się coraz bardziej powszechny ze względu na łatwość dostępu i regularne aktualizowanie prezentowanych informacji. Część praktyczna pracy obejmowała odpowiednie przetworzenie danych wejściowych będących zapisem pojedynczej prognozy pogody wykonanej na podstawie modelu matematycznego, wśród których wyróżnia się 8 parametrów pogodowych w kroku czasowym wynoszącym 120 godzin. Dane zostały przetworzone z wykorzystaniem języka Python (pakiety NumPy i GeoPandas). Dodatkowo przygotowany został interfejs z interaktywnymi mapami do wizualizacji przetworzonych danych w przeglądarce internetowej, który umożliwia użytkownikom przestrzenną analizę profili pionowych meteo. Interfejs do wizualizacji został przygotowany za pomocą języków Python (pakiet Django) oraz JavaScript (biblioteka Mapbox). Możliwa jest wizualizacja pełnych danych z poziomów modelu w postaci płaskich map pogodowych ze zdefiniowanego wcześniej obszaru oraz w formie wybranych z siatki profili pionowych. Sposób wizualizacji danych na mapie polegający na generowaniu wyłącznie widocznych fragmentów mapy na żądanie znacząco redukuje wymaganą ilość zasobów sprzętowych. Implementacja map w przeglądarce internetowej umożliwia korzystanie z interfejsu na różnych urządzeniach i systemach operacyjnych. W przyszłości możliwe będzie rozpowszechnienie przygotowanego narzędzia pośród większej liczby użytkowników za pośrednictwem Internetu.