File:Temp-sunspot-co2.svg

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摘要

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 (原始上傳日期)
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作者 英文維基百科Leland McInnes
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向量圖形使用Matplotlib創作。
#(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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原始碼
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()

授權條款

Leland McInnes 位于英语维基百科,此作品的版權所有人,決定用以下授權條款發佈本作品:
w:zh:創用CC
姓名標示 相同方式分享
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惟需遵照下列條件:
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  • 相同方式分享 – 如果您利用本素材進行再混合、轉換或創作,您必須基於如同原先的相同或兼容的條款,來分布您的貢獻成品。
已新增授權條款標題至此檔案,作為GFDL授權更新的一部份。
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原始上傳日誌

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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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