Глобалдык климат өзгөрүүсүнүн тенденцияларын визуалдаштыруу: температура аномалиясы жана аймактык үлгүлөрдүн маалыматтарга негизделген талдоосу
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.65469/eijournal.2026.2.15Ключевые слова:
климаттын өзгөрүшү, маалыматтарды визуалдаштыруу, температура аномалиясы, глобалдык жылуулоо, Python, HadCRUTАннотация
Климаттын өзгөрүшү XXI кылымдын эң олуттуу көйгөйлөрүнүн бири болуп саналат; глобалдык температура аномалиялары чөйрөнүн өзгөрүшүн баалоодо негизги көрсөткүчтөрдүн бири. Бул иште Met Office Hadley Centre маалыматтарынын негизинде 1880-жылдан 2024-жылга чейинки глобалдык температура тенденциялары визуалдык талдоо ыкмалары менен каралат. Убакыт катарлары, жылуулук карталары, топтолгон диаграммалар жана аймактык салыштырмалар аркылуу климаттык маалыматтардын негизги мыйзам ченемдүүлүктөрү көрсөтүлөт. Python китепканалары Matplotlib жана Seaborn кеңири аудитория үчүн илимий жыйынтыктарды түшүнүктүү жеткирүүгө жардам берет. Изилдөөнүн натыйжасында олуттуу жылуулоо, акыркы мезгилдерде ылдамдаган динамика жана аймактар боюнча айырмачылыктар саясат жана илимий коммуникация үчүн маанилүү деп белгиленет.
##submission.citations##
IPCC. (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press.
NASA Goddard Institute for Space Studies. (2024). GISS Surface Temperature Analysis (GISTEMP). Retrieved from https://data.giss.nasa.gov/gistemp/
Tufte, E. R. (2001). The Visual Display of Quantitative Information (2nd ed.). Graphics Press.
Few, S. (2017). Data Visualization Effectiveness Profile. Visual Business Intelligence Newsletter. Retrieved from https://perceptualedge.com/articles/visual_business_intelligence/data_visualization_effectiveness_profile.pdf
Moser, S. C., & Dilling, L. (2011). Communicating Climate Change: Closing the Science-Action Gap. In The Oxford Handbook of Climate Change and Society. Oxford University Press.
Tufte, E. R. (2001). The Visual Display of Quantitative Information (2nd ed.). Graphics Press.
Hansen, J., Ruedy, R., Sato, M., & Lo, K. (2010). Global surface temperature change. Reviews of Geophysics, 48(4), RG4004.
Waskom, M. L. (2021). Seaborn: statistical data visualization. Journal of Open Source Software, 6(60), 3021.
Hunter, J. D. (2007). Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering, 9(3), 90-95.
Few, S. (2017). Data Visualization Effectiveness Profile. Visual Business Intelligence Newsletter.
Spence, A., Poortinga, W., & Pidgeon, N. (2012). The psychological distance of climate change. Risk Analysis, 32(6), 957-972.
Met Office Hadley Centre National Centers for Environmental Information. (2024). Global Surface Temperature Dataset. Retrieved from https://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadcrut5/data/global-summary-of-the-day/
Lawrimore, J. H., Menne, M. J., Gleason, B. E., Williams, C. N., Wuertz, D. B., Vose, R. S., & Rennie, J. (2011). An overview of the HadCRUT5 monthly mean temperature data set, version 3. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 116(D19).
IPCC. (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press.
UNFCCC. (2015). Paris Agreement. United Nations Framework Convention on Climate Change.
Lenssen, N. J., Schmidt, G. A., Hansen, J. E., Menne, M. J., Persin, A., Ruedy, R., & Zyss, D. (2019). Improvements in the GISTEMP uncertainty model. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 124(12), 6307-6326.
Hartmann, D. L., Klein Tank, A. M., Rusticucci, M., Alexander, L. V., Brönnimann, S., Charabi, Y., ... & Zhai, P. (2013). Observations: Atmosphere and Surface. In Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press.
M. S. Gaso, R. R. Mekuria, H. A. Deybasso, S. Cankurt, and B. Shambetova, “The Power of Data Visualization in Understanding Esophageal Cancer Based on Risk Factors: A Case from Arsi Zone, Ethiopia,” in 2025 International Conference on Computer Systems and Technologies (CompSysTech), IEEE, 2025, pp. 01–09.
Z. Sadriddin, R. R. Mekuria, and R. Isaev, “A Comparative Study of the Analysis of PM2.5 Sources in Kyrgyzstan with 31 Selected Countries,” in 2023 17th International Conference on Electronics Computer and Computation (ICECCO), IEEE, 2023, pp. 1–5.
