Визуализация глобальных тенденций изменения климата: данные и анализ температурных аномалий и региональных закономерностей
DOI:
https://doi.org/10.65469/eijournal.2026.2.15Ключевые слова:
изменение климата, визуализация данных, температурные аномалии, глобальное потепление, Python, HadCRUTАннотация
Изменение климата остаётся одним из ключевых вызовов XXI века, а глобальные температурные аномалии служат важным индикатором трансформации окружающей среды. В работе на основе открытых данных Met Office Hadley Centre выполнено визуализационное исследование мировых температурных трендов за период с 1880 по 2024 год. Использованы временные ряды, тепловые карты, групповые столбчатые диаграммы и сравнительный региональный анализ, что позволяет выявить устойчивое потепление (включая ускорение в последние десятилетия) и существенные различия между полушариями и между сушей и океаном. Практическая реализация выполнена средствами Python (Matplotlib, Seaborn), обеспечивающими воспроизводимые иллюстрации для научной коммуникации и поддержки решений, основанных на данных. Результаты подчёркивают роль визуализации в донесении климатической информации до исследователей, органов управления и широкой общественности.
Библиографические ссылки
IPCC. (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press.
NASA Goddard Institute for Space Studies. (2024). GISS Surface Temperature Analysis (GISTEMP). Retrieved from https://data.giss.nasa.gov/gistemp/
Tufte, E. R. (2001). The Visual Display of Quantitative Information (2nd ed.). Graphics Press.
Few, S. (2017). Data Visualization Effectiveness Profile. Visual Business Intelligence Newsletter. Retrieved from https://perceptualedge.com/articles/visual_business_intelligence/data_visualization_effectiveness_profile.pdf
Moser, S. C., & Dilling, L. (2011). Communicating Climate Change: Closing the Science-Action Gap. In The Oxford Handbook of Climate Change and Society. Oxford University Press.
Tufte, E. R. (2001). The Visual Display of Quantitative Information (2nd ed.). Graphics Press.
Hansen, J., Ruedy, R., Sato, M., & Lo, K. (2010). Global surface temperature change. Reviews of Geophysics, 48(4), RG4004.
Waskom, M. L. (2021). Seaborn: statistical data visualization. Journal of Open Source Software, 6(60), 3021.
Hunter, J. D. (2007). Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering, 9(3), 90-95.
Few, S. (2017). Data Visualization Effectiveness Profile. Visual Business Intelligence Newsletter.
Spence, A., Poortinga, W., & Pidgeon, N. (2012). The psychological distance of climate change. Risk Analysis, 32(6), 957-972.
Met Office Hadley Centre National Centers for Environmental Information. (2024). Global Surface Temperature Dataset. Retrieved from https://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadcrut5/data/global-summary-of-the-day/
Lawrimore, J. H., Menne, M. J., Gleason, B. E., Williams, C. N., Wuertz, D. B., Vose, R. S., & Rennie, J. (2011). An overview of the HadCRUT5 monthly mean temperature data set, version 3. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 116(D19).
IPCC. (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press.
UNFCCC. (2015). Paris Agreement. United Nations Framework Convention on Climate Change.
Lenssen, N. J., Schmidt, G. A., Hansen, J. E., Menne, M. J., Persin, A., Ruedy, R., & Zyss, D. (2019). Improvements in the GISTEMP uncertainty model. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 124(12), 6307-6326.
Hartmann, D. L., Klein Tank, A. M., Rusticucci, M., Alexander, L. V., Brönnimann, S., Charabi, Y., ... & Zhai, P. (2013). Observations: Atmosphere and Surface. In Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press.
M. S. Gaso, R. R. Mekuria, H. A. Deybasso, S. Cankurt, and B. Shambetova, “The Power of Data Visualization in Understanding Esophageal Cancer Based on Risk Factors: A Case from Arsi Zone, Ethiopia,” in 2025 International Conference on Computer Systems and Technologies (CompSysTech), IEEE, 2025, pp. 01–09.
Z. Sadriddin, R. R. Mekuria, and R. Isaev, “A Comparative Study of the Analysis of PM2.5 Sources in Kyrgyzstan with 31 Selected Countries,” in 2023 17th International Conference on Electronics Computer and Computation (ICECCO), IEEE, 2023, pp. 1–5.
