本篇文章给大家谈谈历史温度时间对照表图的知识，其中也会对历史温度天气进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望对各位有所帮助！
【数据分享】2000-2022年全国省级区域24小时逐时气温
全国各省区域平均的2000年1月1日至2022年12月31日24小时逐时气温数据，已整理并可供分享。以下是对该数据的详细介绍：数据来源与简介 数据来源：数据来源于羲和能源大数据平台，该平台整合了欧洲气象中心数据、美国国家航空航天局（NASA）数据的历史数据和德国气象局预测数据。
区域平均数据：如果您需要全国各省、市、县、区的区域平均气象数据，可以选择相应的省/直辖市、市、县/区。设置时间序列：您需要设置数据的起止时间，确保覆盖2000年1月至2024年11月的时间范围。选择数据源：根据需求选择历史数据的数据源，如欧洲中期天气预报中心、美国国家航空航天局等。
要获取2000年至2024年全国各省、市、县、区的逐日小时级气象数据（包括气温、湿度、降水量等），您可以按照以下步骤进行操作：数据来源与平台选择 数据来源：气象数据来源于欧洲中期天气中心(ECMWF)、美国国家航空航天局（NASA）以及德国气象局（DWD）。这些机构提供了高质量、高精度的气象数据。
数据可视化:全球每月地表温度的历史趋势(1851-2020)
1、全球每月地表温度在1851-2020年间的历史趋势显示，地球平均表面温度自1880年以来每十年上升0.07°C，自1981年以来升温速度翻倍至每十年0.18°C，且现代阶段（1936-2020年）升温幅度显著高于早期（1851-1935年），人类工业化活动是主要驱动因素。
2、上面两个实验研究了双变量分布的可视化，以下研究 3 变量聚合结果的可视化。 通过 sns.heatmap 接口可实现对透视数据的可视化，其原理是对透视结果的值赋予不同的颜色块，以可视化其值的大小，并通过颜色条工具量化其值大小。
3、CMIP6（第六次耦合模式比较计划）提供了大量的气候模型数据，这些数据对于研究气候变化、预测未来气候趋势等具有重要意义。Python可以通过读取和处理这些大规模的数据集，进行数据分析、可视化以及模型验证等工作。
教你如何利用EXCEL做气温统计图
1、操作方法：选中温度列 → 点击菜单栏“编辑” → 选择“替换” → 在“查找内容”中输入“℃”，“替换为”留空 → 点击“全部替换”。注意：若数据本身无符号，可跳过此步骤。插入折线图选中处理后的数据区域（包括日期和温度列）。
2、首先我们需要打开一个空白的EXCEL表格。需要将温度数据统计进EXCEL表格，当然很多温度测量仪器是不需要我们自己输入数据，会自动保存数据并自动保存为EXCEL格式。将输入的文字全选，并且需要将横栏标题“时候”，以及竖栏标题“星期”一同选择。这样可以避免后期修正。接着点击插入，再点击图表。
3、准备工作 确保已安装Microsoft Office Excel 2016，并准备好包含气温数据的Excel表格（如“气温统计表”）。具体操作步骤 插入图表打开“气温统计表”后，点击顶部菜单栏的“插入”选项卡。在“图表”选项栏中，选择“散点图表”设置选项图标。
4、如果是在电脑上操作，可借助Excel软件完成。先输入准备好的数据，接着选择“插入”菜单中的折线图，再选择“复式折线图”，软件会自动生成统计图，之后根据需求调整样式即可。
