파일:Temp-sunspot-co2.svg

원본 파일(SVG 파일, 실제 크기 720 × 540 픽셀, 파일 크기: 98 KB)

파일 설명

설명
English: Global average temperature, atmospheric CO2, and sunspot activity since 1850. Thick lines for temperature and sunspots represent a 25 year LOWESS and moving average smoothing of the raw data.
날짜 2009년 1월 11일 (원본 올리기 일시)
출처 Anrie 사용자가 CommonsHelper 도구를 사용하여 en.wikipedia에서 공용으로 옮겨왔습니다.
저자 영어 위키백과Leland McInnes
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#(light blue) Law Dome CO2 Data: ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/paleo/icecore/antarctica/law/law_co2.txt
  1. (blue) Mauna Loa CO2 data: ftp://aftp.cmdl.noaa.gov/products/trends/co2/co2_mm_mlo.txt
  2. (red) Temperature Data: http://www.cru.uea.ac.uk/cru/data/temperature/hadcrut3gl.txt, http://woodfortrees.org/data/hadcrut4gl/mean:12
  3. (orange) Sunspot data: http://sidc.oma.be/DATA/yearssn.dat, http://www.sidc.be/silso/DATA/SN_y_tot_V2.0.txt

Global average temperature, atmospheric CO2, and sunspot activity since 1850. Thick lines for temperature and sunspots represent a 25 year moving average smoothing of the raw data.

This figure was produced by Leland McInnes using python and matplotlib and is licensed under the GFDL. All data is from publicly available sources.


The plot can likely be updated for more recent data using these same script, though minor modifications may be required for changes in data formats, locations, etc.

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소스 코드
InfoField

Python code

#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import urllib3
import ftplib
import shutil

plt.rcdefaults()
plt.style.use('classic')

def saveurl(url, fname):
    if url.startswith("ftp"):
        ftp = ftplib.FTP('/'.join(url.split('/')[2:3]))
        ftp.login('', '')
        with open(fname, 'wb') as f:
            res = ftp.retrbinary('RETR %s' % '/'.join(url.split('/')[3:]), f.write)
    else:
        c = urllib3.PoolManager()
        with c.request('GET', url, preload_content=False) as resp, open(fname, 'wb') as out_file:
            shutil.copyfileobj(resp, out_file)
    print('saved', fname, 'from', url)

def smooth_convolution(signal, window_size):
    window_size = 1 + 2 * (window_size // 2) # should be odd
    w = np.hamming(window_size)
    y = (np.convolve(w, signal) / np.convolve(w, np.ones_like(signal)))
    return y[(len(w)-1)//2:-(len(w)//2)]

def smooth_lowess(signal, window_size):
    s = window_size // 2
    window = np.hamming(1+2*s) / np.hamming(1+2*s).sum()
    smoothed = np.empty_like(signal)
    for i in range(len(signal)):
        i0, i1 = max(i-s, 0), min(i+s, len(signal)-1) + 1
        # linear LOWESS smoothing
        smoothed[i] = np.poly1d(np.polyfit(np.arange(i0, i1), signal[i0:i1], deg=1,
            w=np.sqrt(window[i0-i+s:i1-i+s])))(i)
    return smoothed

saveurl("http://woodfortrees.org/data/hadcrut4gl/mean:12", "hadcrut4gl.txt")
with open("hadcrut4gl.txt") as temp_file:
    temp_years, temps = [], []
    for l in temp_file.readlines():
        yT = l.split()
        if (not l.startswith('#')) and len(yT) == 2:
            temp_years.append(float(yT[0]))
            temps.append(float(yT[1]))
    #print('T', list(zip(temp_years, temps)))

saveurl("ftp://aftp.cmdl.noaa.gov/products/trends/co2/co2_mm_mlo.txt", "co2_mm_mlo.dat")
with open("co2_mm_mlo.dat") as co2_file:
    data_rows = [x.split() for x in co2_file if not x.startswith("#") and x.find("-99.99") == -1]
    co2_years = [float(x[2]) for x in data_rows]
    co2concs = [float(x[3]) for x in data_rows]
    #print('co2', list(zip(co2_years, co2concs)))

saveurl("ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/paleo/icecore/antarctica/law/law_co2.txt", "law_co2.txt")
with open("law_co2.txt", encoding="ISO-8859-1") as lawco2_file:
    data_rows = [x.split() for x in lawco2_file if x.startswith("     1")]
    del data_rows[ [float(x[0]) for x in data_rows].index(1010.):] 
    lawco2_years = [float(x[0]) for x in data_rows]
    lawco2concs = [float(x[-1]) for x in data_rows]
    #print('lawco2', list(zip(lawco2_years, lawco2concs)))

saveurl("http://www.sidc.be/silso/DATA/SN_y_tot_V2.0.txt", "yearssn.dat")
with open("yearssn.dat") as sunspot_file:
    data_rows = [x.split() for x in sunspot_file if "*" not in x]
    sun_years = [float(x[0]) for x in data_rows]
    sunspots = [float(x[1]) for x in data_rows]
    #print('sunspots', list(zip(sun_years, sunspots)))

t_min, t_max = 1850, max(temp_years[-1], co2_years[-1], sun_years[-1])
smoothed_temps = smooth_lowess(temps, 25 * 12)
smoothed_sunspots = smooth_convolution(sunspots, 25)

rect = [0.125, 0.1, 0.775, 0.8]
base_ax = plt.axes(rect)
base_ax.yaxis.tick_left()
plt.yticks([])
plt.xlim(t_min, t_max)
plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(20))
plt.xlabel("Year", size=16)
plt.title(r"Temperature, CO$_2$, and Sunspots", size=22)

temp_ax = plt.axes([rect[0],rect[1]+.42*rect[3],rect[2],.58*rect[3]], frameon=False)
temp_ax.yaxis.tick_left()
plt.plot(temp_years, temps, '#FF2200')
tline = plt.plot(temp_years, smoothed_temps, '#AA0000', lw=3)
plt.xlim(t_min, t_max)
plt.ylim(min(temps)*1.03 - 0.03*max(temps), max(temps)*1.03 - 0.03*min(temps))
plt.yticks(np.arange(-0.6,0.9,0.2))
plt.ylabel(u'Temperature anomaly (°C)', size=14, color='#AA0000')
plt.xticks([])

co2_ax = plt.axes([rect[0],rect[1]+.25*rect[3],rect[2],.5*rect[3]], frameon=False)
co2_ax.yaxis.tick_right()
co2_ax.yaxis.set_label_position("right")
co2_ax.xaxis.tick_bottom()
plt.plot(co2_years, co2concs, '#44AAFF')
cline = plt.plot(lawco2_years, lawco2concs, '#2288EE', lw=2)
plt.xlim(t_min, t_max)
plt.ylabel(r'CO$_2$ (ppm)', size=14, color='#2288EE')
plt.xticks([])

sun_ax = plt.axes([rect[0],rect[1],rect[2],.5*rect[3]], frameon=False)
sun_ax.yaxis.tick_left()
plt.plot(sun_years, sunspots, "#FFDD00")
sline = plt.plot(sun_years, smoothed_sunspots, "#FF9900", lw=3)
plt.xlim(t_min, t_max)
plt.yticks(np.arange(0,250,50))
plt.ylabel("Sunspot number", size=14, color='#FF9900')
plt.xticks([])

plt.sca(base_ax)
t_proxy = plt.Line2D([0], [0], c='#AA0000', lw=3)
c_proxy = plt.Line2D([0], [0], c='#2288EE', lw=3)
s_proxy = plt.Line2D([0], [0], c='#FF9900', lw=3)
plt.legend((t_proxy, c_proxy, s_proxy), ("Temperature", r"CO$_2$", "Sunspots"), loc="upper left")

plt.savefig("Temp-co2-sunspot.svg")
plt.show()

라이선스

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  • 재창작 – 저작물의 개작, 수정, 2차적저작물 창작
다음과 같은 조건을 따라야 합니다:
  • 저작자표시 – 적절한 저작자 표시를 제공하고, 라이센스에 대한 링크를 제공하고, 변경사항이 있는지를 표시해야 합니다. 당신은 합리적인 방식으로 표시할 수 있지만, 어떤 방식으로든 사용권 허가자가 당신 또는 당신의 사용을 지지하는 방식으로 표시할 수 없습니다.
  • 동일조건변경허락 – 만약 당신이 이 저작물을 리믹스 또는 변형하거나 이 저작물을 기반으로 제작하는 경우, 당신은 당신의 기여물을 원저작물과 동일하거나 호환 가능한 라이선스에 따라 배포하여야 합니다.
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기존 올리기 기록

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  • 2009-01-11 03:45 Leland McInnes 720×540× (102750 bytes)
  • 2008-10-09 00:57 Leland McInnes 600×480× (34962 bytes)
  • 2007-03-11 02:47 Leland McInnes 600×480× (48910 bytes) Fix for wrong data selection
  • 2007-03-11 02:10 Leland McInnes 600×480× (48672 bytes) Update to Had CRUT3 instead of CRUTEM
  • 2007-03-10 20:46 Leland McInnes 600×480× (48525 bytes)
  • 2007-03-10 20:41 Leland McInnes 600×480× (47761 bytes)
  • 2007-03-10 05:01 Leland McInnes 600×480× (33704 bytes) Global average temperature, Mauna Loa CO<sub>2</sub>, and sunspot activity for the last 50 years.

설명

이 파일이 나타내는 바에 대한 한 줄 설명을 추가합니다
Graph: Global temperature, atmospheric CO2, and sunspot activity since 1850.

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2011년 6월 21일 (화) 03:382011년 6월 21일 (화) 03:38 판의 섬네일731 × 551 (69 KB)Killiondudehttp://m8y.org/tmp/wikipedia/ Someone was kind enough to use updated stats and redo it.
2009년 5월 4일 (월) 21:102009년 5월 4일 (월) 21:10 판의 섬네일720 × 540 (100 KB)File Upload Bot (Magnus Manske) {{BotMoveToCommons|en.wikipedia|year={{subst:CURRENTYEAR}}|month={{subst:CURRENTMONTHNAME}}|day={{subst:CURRENTDAY}}}} {{Information |Description={{en|__NOTOC__ Global average temperature, atmospheric CO<sub>2</sub>, and sunspot activity since 1850. Thi

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