Archivo:Temp-sunspot-co2.svg

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Resumen

Descripción
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.
Fecha 11 de enero de 2009 (fecha original de carga)
Fuente Transferido desde en.wikipedia a Commons por Anrie usando CommonsHelper.
Autor Leland McInnes de Wikipedia en inglés
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Este diagrama, inválido según el W3C, fue creado con Matplotlib
#(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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Código fuente
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()

Licencia

Leland McInnes de la Wikipedia en inglés, titular de los derechos de autor de esta obra, la publica en los términos de la siguiente licencia:
w:es:Creative Commons
atribución compartir igual
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Atribución: Leland McInnes de la Wikipedia en inglés
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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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12:10 4 may 2009Miniatura de la versión del 12:10 4 may 2009720 × 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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