जलवायु परिवर्तन: हम पिछले 100 वर्षों में विभिन्न शहरों में तापमान का विश्लेषण करते हैं

हाय, हैब्र।

केवल आलसी लोग जलवायु परिवर्तन के बारे में बात नहीं कर रहे हैं। और संयोग से ऐतिहासिक डेटा के साथ एक अच्छी साइट खोजने के लिए, यह जांचना दिलचस्प हो गया कि तापमान वास्तव में वर्षों में कैसे बदल गया। परीक्षण के लिए, हम कई शहरों से डेटा लेंगे और पंडों और माटप्लोटलिब का उपयोग करके उनका विश्लेषण करेंगे। उसी समय, हम यह पता लगाएंगे कि क्या चेल्याबिंस्क फ्रॉस्ट इतने गंभीर हैं, और मॉस्को या सेंट पीटर्सबर्ग में यह कहाँ गर्म है।



कुछ और दिलचस्प पैटर्न भी मिले। बिल्ली के नीचे, कृपया विवरण जानने की किसे परवाह है।

डेटा संग्रह

मैं यहां साइट का लिंक नहीं दूंगा, बस Google "मौसम और जलवायु वर्ष" में टाइप करें, यह पहला होगा। डेटा को ही HTML तालिका के रूप में प्रदर्शित किया जाता है:



यह सुंदर दिखता है, लेकिन विश्लेषण के लिए यह बहुत सुविधाजनक नहीं है। हम डेटा को csv पर कॉपी करेंगे, इसके लिए मैंने क्रोम के लिए एक मुफ्त एक्सटेंशन का उपयोग किया है जिसे कोपीटेबल्स कहा जाता है। आप पहले से ही इसके साथ काम कर सकते हैं, अगर सब कुछ सही ढंग से किया जाता है, तो आपको निम्नलिखित फॉर्म की एक फ़ाइल मिलनी चाहिए:

Year,Jan,Feb,Mar,Apr,May,Jun,Jul,Aug,Sep,Oct,Nov,Dev,Avg 2003,-7.3,-8.6,-2.7,4.7,15.5,12.8,20.6,16.9,11.3,5.6,1.1,-2.1,5.7 2004,-6.5,-7.0,1.3,4.6,11.4,15.3,19.0,18.4,12.1,5.9,-1.6,-2.9,5.8 2005,-3.0,-8.9,-6.0,7.1,14.8,16.5,19.3,17.6,13.1,6.0,1.4,-4.1,6.2 

अब डेटा को पंडों के डेटाफ्रेम में लोड करें। हम 1900 से डेटा को देखेंगे।

 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter, LinearLocator, FuncFormatter df = pd.read_csv("moscow.csv", sep=',', encoding='utf-8') df = df[(df['Year'] >= 1900)] plt.rcParams["figure.figsize"] = (8, 5) fig, ax = plt.subplots() def neg_tick(x, pos): return '%.1f' % (-x if x else 0) plt.bar(df['Year'].values, -df['Jan'].values, label=f'{cityname} - January Temperature, C') plt.plot(df['Year'].values, -df['Jan'].rolling(window=20, min_periods=1).mean(), 'r-') ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(neg_tick)) plt.legend(loc='best') plt.tight_layout() plt.show() 

यहाँ एक ख़ासियत है - मैं नकारात्मक तापमान के लिए "औंधा" ग्राफ का उपयोग करता हूं, जिसके लिए मुझे FuncFormatter वर्ग और neg_tick फ़ंक्शन का उपयोग करना पड़ा।

कोड के साथ, सब कुछ, जैसा कि आप देख सकते हैं, कुछ भी जटिल नहीं है। अब देखते हैं क्या होता है। तुलना के लिए, मैंने कई शहरों को लिया - मास्को, सेंट पीटर्सबर्ग और एम्स्टर्डम। अन्य शहरों को स्वयं देख सकते हैं।

मास्को और पीटर्सबर्ग

मैं एक ग्राफ पर डेटा प्रदर्शित करता हूं, क्योंकि उसी समय सेंट पीटर्सबर्ग के साथ मास्को के तापमान की तुलना करना दिलचस्प था।

सर्दियों के तापमान के लिए, जनवरी ले लो। तस्वीर पहले से ही केडीपीवी पर थी, लेकिन ईमानदारी के लिए मैं इसे फिर से लाऊंगा।

सर्दी, जनवरी:



ग्रीष्मकालीन, जून:



मॉस्को में, जलवायु वास्तव में अधिक महाद्वीपीय है - यह सर्दियों में ठंडा है और गर्मियों में गर्म है। एक और दिलचस्प चोटी, ग्राफ पर दिखाई दे रही है - वास्तव में 1941-1945 में ठंड सर्दियों - औसत से कम है। "सामान्य सर्दी" के बारे में जर्मनों की शिकायतों के अपने कारण थे।

कुल मिलाकर, परिणाम दिलचस्प हैं। औसत तापमान सकारात्मक दिशा में बदल जाता है, लेकिन 80 के दशक के आसपास सर्दियां कहीं-कहीं गर्म हो गई हैं और ग्रीष्मकाल 50 के दशक के आसपास कहीं अधिक गर्म हो गया है। क्यों, मुझे नहीं पता।

यह भी दिलचस्प है कि मानव स्मृति कितनी चयनात्मक है। मेरा बचपन 80 के दशक में था, और मैं -20 के तहत ठंढी सर्दियों को याद करता हूं, महसूस किए गए जूते और इयरफ्लैप्स में चलना और वह सब। यह पता चला है कि जनवरी में 80 के दशक में ठंढ इतना अधिक नहीं था जितना कि मुझे लग रहा था, लेकिन जाहिर है, सबसे ठंडे दिनों को याद किया गया था।

वैसे, यह जांचना दिलचस्प हो गया कि चेल्याबिंस्क में गंभीर सर्दी कैसे चुटकुलों के अनुरूप है:



हां, औसत तापमान में अंतर लगभग 2 गुना है। मास्को में जब जनवरी का औसत तापमान -6, चेल्याबिंस्क -12 में है। यदि मास्को में औसत तापमान अचानक -20 तक गिर जाता है ... हालांकि, आंकड़ों के अनुसार, यह 1942 में आखिरी बार था। चेल्याबिंस्क में तब कितना अज्ञात था, कोई डेटा नहीं।

अब यूरोपीय शहरों पर विचार करें।

एम्स्टर्डम

एम्स्टर्डम में, जलवायु काफी गर्म है, हालांकि एक पूरे के रूप में प्रवृत्ति बनी हुई है। नकारात्मक तापमान का दिलचस्प "उत्सर्जन"।

सर्दी, जनवरी:



यह मजेदार है कि 1963 मीटर में जनवरी -7 के औसत तापमान ने डच को इतना प्रभावित किया कि यह स्थानीय सिनेमा में भी छा गया ।

गर्मियों का तापमान भी बदल जाता है।

ग्रीष्मकालीन, जून:



दिलचस्प बात यह है कि एम्स्टर्डम में सर्दियां मास्को और सेंट पीटर्सबर्ग में उतनी नहीं बदलीं, और समुद्र के प्रभावित होने की संभावना है। तुलना के लिए, आप कुछ महाद्वीपीय शहर देख सकते हैं, उदाहरण के लिए प्राग :



दिलचस्प बात यह है कि 40 के दशक तक, तापमान में वृद्धि हुई, फिर औसत मूल्यों में कमी आई। क्या बदल गया है, मुझे नहीं पता। और यह कुछ स्थानीय जलवायु संबंधी विसंगति नहीं है, साल्ज़बर्ग में भी यही प्रभाव था:



जैसा कि टिप्पणियों में सुझाव दिया गया है, ग्राफ़ ~ 20 वर्षों की अवधि के साथ नकारात्मक तापमान की दिलचस्प चोटियों को दिखाते हैं। यह क्या है, मुझे नहीं पता।

निष्कर्ष

दरअसल, मैं मौसम विज्ञानी नहीं हूं, इसलिए कोई निष्कर्ष नहीं होगा। जलवायु परिवर्तन निश्चित रूप से है, इसे अस्वीकार करना असंभव है, और औसत तापमान वास्तव में बढ़ गया है। इन 100 वर्षों के वातावरण में CO2 एकाग्रता के ग्राफ पर या कुछ अन्य घटनाओं पर उदाहरण के लिए, सौर गतिविधि के ग्राफ पर डेटा को ओवरले करना भी दिलचस्प होगा। 1940 के बाद औसत तापमान में गिरावट काफी दिलचस्प है - क्या यह वास्तव में एक युद्ध का कारक है (हालांकि मुझे यहाँ यकीन नहीं है), या बड़े ज्वालामुखी के विस्फोट के रूप में कोई अन्य घटनाएँ थीं।

जो लोग आगे चाहें वे अपने दम पर प्रयोग कर सकते हैं।