О датасете
В основе проекта лежит открытый датасет «Annual Temperature Anomalies», опубликованный платформой Our World in Data на основе данных Berkeley Earth. Датасет содержит информацию об аномалиях средней годовой температуры воздуха по странам мира за период с 1940 по 2025 год и позволяет проследить пространственные и временные изменения климата.
В датасете рассматриваются: — год наблюдения; — страна; — значение температурной аномалии относительно климатической нормы (°C).
Особое внимание в проекте уделяется: — сравнению температурных аномалий между странами мира; — анализу изменения средней температуры Земли с течением времени; — выявлению стран и регионов, где потепление происходит наиболее интенсивно; — сравнению скорости потепления между различными частями света.
Датасет объединяет результаты многолетних климатических наблюдений и позволяет проследить, как менялась температура на планете за последние десятилетия. На основе этих данных можно определить территории, где последствия глобального потепления проявляются наиболее сильно, а также увидеть общую тенденцию ускорения изменения климата в мировом масштабе.
О теме проекта
Проект посвящен исследованию глобального потепления через визуализацию климатических данных. Основная идея проекта — показать, что изменение климата происходит неравномерно, и ответить на вопрос: почему одни страны и регионы нагреваются быстрее других?
Визуальный стиль вдохновлен: — научной инфографикой; — климатическими картами; — метеорологическими визуализациями; — цветовой системой, отражающей температурные аномалии.
Проект сочетает: — инфографику; — картографию; — сравнительный анализ данных; — визуализацию многолетней динамики изменения температуры.
Через сочетание данных и графики проект показывает, как меняется температура в разных странах мира, какие регионы нагреваются быстрее всего и как за последние десятилетия ускорилось глобальное потепление, позволяя увидеть климатические изменения на основе объективных данных.
Визуализация
Формат был выбран — Плакат А2.
Были выбраны шрифты и цвета.
Подготовка данных
Перед проведением анализа исходный датасет был предварительно обработан в Google Colab с использованием языка программирования Python. В процессе подготовки данных были удалены пустые строки, дублирующиеся записи и значения с пропусками температурных аномалий. После завершения очистки была сформирована итоговая таблица, которая использовалась для построения всех графиков и разработки инфографического плаката в LibreOffice.
Карта мира
Для создания карты использовался подход, основанный на объединении статистических данных с географическими контурами стран. Данные о температурных аномалиях загружались из CSV‑файла, отфильтровывались по последнему доступному году и стране, после чего соединялись с геометрическими границами Natural Earth через трехбуквенный код ISO с помощью библиотеки geopandas. Визуализация выполнялась через matplotlib: наложение значений аномалий на контурную карту с цветовой схемой RdYlBu_r, настройкой легенды и серой заливкой для стран без данных. Готовый результат сохранялся в PNG с высоким разрешением и автоматически скачивался.
График «Какие страны нагреваются сильнее остальных?»
Для построения рейтинга данные были сгруппированы по странам. Для каждой страны было рассчитано среднее значение температурной аномалии за весь период наблюдений. Затем страны были отсортированы по убыванию полученных значений, после чего были выбраны десять государств с наиболее высокими показателями. На основе этих данных построена горизонтальная столбчатая диаграмма, позволяющая сравнить страны с наиболее интенсивным потеплением.
График «Как быстро усиливается потепление?»
Для анализа изменения температуры во времени данные были сгруппированы по годам. Для каждого года было рассчитано среднее значение температурной аномалии по всем странам, представленным в датасете. На основе полученных результатов построена линейная диаграмма, отражающая изменение средней температурной аномалии в мире с 1940 по 2024 год. График демонстрирует постепенное ускорение глобального потепления и рост температуры в последние десятилетия.
График «Какие части света нагреваются быстрее всего?»
Для построения диаграммы каждая страна была отнесена к соответствующей части света. После этого были рассчитаны средние значения температурной аномалии для Европы, Азии, Африки, Северной Америки, Южной Америки, Океании и Антарктиды. На основе полученных значений построена столбчатая диаграмма, позволяющая сравнить скорость потепления между различными регионами мира и определить территории, где изменение климата происходит наиболее интенсивно.
Визуальное оформление
Для разработки визуального оформления отдельных диаграмм использовался ChatGPT. С его помощью были разработаны альтернативные графические элементы для столбчатых диаграмм в виде стилизованных языков пламени, что позволило усилить визуальную выразительность инфографики, сохранив при этом точность передачи данных и читаемость графиков.
Итоговая инфографика
Финальный плакат был разработан в Figma, где были выполнены композиция, построение модульной сетки, подбор типографики и общее визуальное оформление проекта.
Мокапы
Для подготовки презентации использовался ChatGPT, с помощью которого были созданы реалистичные мокапы, демонстрирующие плакат в различных условиях и позволяющие наглядно представить итоговый результат в реальном пространстве.
