不知道你有没有感觉今年天气很热呢？

据报道，自从今年初以来，各地就已经出现了多次高温天气。很多地区一秒入夏，气温直达40℃。

有关专家对此表示，受“厄尔尼诺”现象推升全球气温影响，2023年或2024年将打破2016年的全球最暖纪录成为“史上最暖年”。

那从实际数据上看，气温变化真的有我们感受到的这么明显吗？

本文，我们通过数据分析工具——BDP个人版提供的公共数据：天气数据，一起看下，如何将气温数据通过可视化图表展示～

添加天气数据方式：在线登录BDP个人版—添加数据源—公共数据源—天气数据（包含区县、城市天气预报和天气历史数据，每日自动更新）

1、平均气温变化

平均气温

指某一段时间内，各次观测的气温值的算术平均值。通常通过气温的平均情况来表达气温一段时间内的状况。根据计算时间长短不同，可分日平均气温、月平均气温、年平均气温等。

　据报道，2023年6月全国平均气温21.1℃，较常年同期偏高0.7℃，为1961年有气象记录以来历史同期第二高，仅低于2022年6月的21.3℃。全国平均降水量为86.7毫米，较常年同期偏少15.6%，为2005年以来同期最少。

2、最高气温变化

最高气温变化

在2023年，大家除了感受到整体气温升高外，还注意到了极端高温天气的多次出现，根据数据统计，2023年截至7月26日，北京高温天气（最高气温大于35℃）出现次数已达24次，同比去年增加19次

近3年各省份最高气温温度和高温天气（大于35℃）出现次数情况：

2023年华北高温极端性强。截至7月11日，今年以来中央气象台已发布高温预警43次，其中高温黄色预警27次，高温橙色预警16次。京津冀等地高温天气过程极端性强、持续时间长、40℃以上高温范围广，为华北地区近10年来6月最强高温天气。

但根据图表数据变化，我们也可以发现，2023年截至目前，北方地区似乎高温情况更加显著，而南方地区高温天气还不是非常明显，实际上，根据国家气候中心的预测，今年夏天全国大部分地区气温比常年同期偏高，高温日数也高于常年同期。但南北方出现高温天气的集中时段不一样，南方地区一般在盛夏时间段进入高温季，而北方地区往往在初夏时间段。

通过数据分析我们可以发现，气温的变化其实并没有我们感受到的那么强烈，事实上，平均气温的0点几度变化，都会影响自然、生物系统和生产生活等众多方面。据统计，气温每上升１℃，粮食产量将减少10％。

搜索往年报道，每年都会有一些“今年是最热年”“今年极端天气频发”的相关内容。气象研究、气温监测和气象预报都是复杂且长期的工作。这些工作涉及到广泛的领域和复杂的数据分析，需要依靠先进的技术手段和专业知识，且影响因素众多，很难通过短期的数据变化找到规律和原因。

但我们可以依据天气数据，练习和尝试更多的数据可视化分析思路和展现形式。

感兴趣的话可以在BDP中添加公共数据源-天气数据，一起来试试吧～

3、可视化图表讲解

1、色块图

自定义图表，作用于二维数据的热力图，由小色块代表某个维度的值

要求：两个维度，一个数值

特别适合用于数据量较大、且具有连续性的数据进行分析，直观地利用颜色展示数据分布。比如：每日按小时的时间周期分析。

2、折线图：

折线图是最常用的图表类型，通常可以展示时间维度上数据的变化，结合颜色配置，我们可以对比分析数据波动情况

依据哪个字段配置颜色，就把其拖拽到颜色设置栏，例如这个折线图中，我们希望对平均温度设置颜色渐变，区分高温、低温变化。

3、行政地图：

展示数据在地理空间上的对比情况，可以使用行政地图，在展示不同省份的天气数据时就非常适用。

维度：省份

数值：温度

4、气泡日历图：

与普通日历图相似，以气泡大小代表数值

要求：一个日期维度，一个数值

适用于时间跨度较长，侧重于按日期顺序排布，以日历格式展示，用来展示时间段内的数据分布情况。比如：近三年的销量情况。 

可以自定义设置TOP数量、颜色等

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