File:Temp-sunspot-co2.svg

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描述
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.
日期 2009年1月11日 (原始上传日期)
来源 本檔案是由Anrie使用CommonsHelper,從en.wikipedia轉移到維基共享資源。
作者 英语维基百科Leland McInnes
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SVG开发
InfoField
 
SVG的源代码为无效代码,因为发现了1个问题。
 
本W3C无效的矢量图使用Matplotlib创作。
#(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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源代码
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()

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原始上传日志

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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.

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Graph: Global temperature, atmospheric CO2, and sunspot activity since 1850.

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2020年6月26日 (五) 13:042020年6月26日 (五) 13:04版本的缩略图720 × 540(105 KB)Geek3data update 2020-05, enlarge temperature y-axis
2020年3月6日 (五) 15:102020年3月6日 (五) 15:10版本的缩略图720 × 540(107 KB)Geek3update with 2020 data
2014年6月22日 (日) 22:152014年6月22日 (日) 22:15版本的缩略图720 × 540(76 KB)Kopiersperreswitch from hadcrut3 to hadcrut4
2014年3月11日 (二) 20:272014年3月11日 (二) 20:27版本的缩略图720 × 540(62 KB)Kopiersperreupdate
2012年6月25日 (一) 21:042012年6月25日 (一) 21:04版本的缩略图731 × 551(75 KB)JohnanthNew version pulled from file discussion, based on the newly updated Python script.
2011年6月20日 (一) 18:382011年6月20日 (一) 18:38版本的缩略图731 × 551(69 KB)Killiondudehttp://m8y.org/tmp/wikipedia/ Someone was kind enough to use updated stats and redo it.
2009年5月4日 (一) 12:102009年5月4日 (一) 12:10版本的缩略图720 × 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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