214 nasa05

data

eda

lagemaße

vis

animation

string

Veröffentlichungsdatum

5. Mai 2023

Schlüsselwörter

Aufgaben, Statistik, Prognose, Modellierung, R, Datenanalyse, Regression

214.1 Aufgabe

Viele Quellen berichten Klimadaten unserer Erde, z.B. auch National Aeronautics and Space Administration - Goddard Institute for Space Studies.

Von dieser Quelle beziehen wir diesen Datensatz.

Die Datensatz sind auf der Webseite wie folgt beschrieben:

Tables of Global and Hemispheric Monthly Means and Zonal Annual Means

Combined Land-Surface Air and Sea-Surface Water Temperature Anomalies (Land-Ocean Temperature Index, L-OTI)

The following are plain-text files in tabular format of temperature anomalies, i.e. deviations from the corresponding 1951-1980 means.

Global-mean monthly, seasonal, and annual means, 1880-present, updated through most recent month: TXT, CSV

Starten Sie zunächst das R-Paket tidyverse falls noch nicht geschehen.

library(tidyverse)

Zum Animieren verwenden wir diese Pakete:

library(gganimate)
library(plotly)

Importieren Sie dann die Daten:

data_path <- "https://data.giss.nasa.gov/gistemp/tabledata_v4/GLB.Ts+dSST.csv"
d <- read_csv(data_path, skip = 1)

Wir lassen die 1. Zeile des Datensatzes aus (Argument skip), da dort Metadaten stehen, also keine Daten, sondern Informationen (Daten) zu den eigentlichen Daten.

Aufgabe

Visualisieren Sie Temperatur pro Jahr und Dekade; animieren Sie Ihre Diagramme mittels plotly.

Hinweise:

Sie müssen zuerst die Dekade als neue Spalte berechnen.

214.2 Lösung

214.2.1 Daten aufbereiten

Character in Zahlen umwandeln:

d2 <-
  d %>% 
  select(Year:Dec) %>% 
  mutate(across(Apr:Dec, as.numeric))

d3 <- 
  d2 %>% 
  pivot_longer(-Year, values_to = "temp", names_to = "month")

months <-
  tibble(
    month = d3$month[1:12],
    month_num = 1:12
  )

d3 <- 
  d3 %>% 
  full_join(months)

214.2.2 Daten zusammenfassen

214.2.3 Animation mit plotly

d3 %>% 
plot_ly(
  x = ~Year,
  y = ~temp,
  #color = ~month,
  frame = ~Year,
  hoverinfo = "text",
  text = ~Year,
  type = "scatter",
  mode = "markers"
)

d3 %>% 
plot_ly(
  x = ~Year,
  y = ~temp,
  color = ~month_num,
  frame = ~Year,
  hoverinfo = "text",
  text = ~Year,
  type = "scatter",
  mode = "markers"
)

214.2.4 Fazit

Falls Sie Teile der R-Syntax nicht kennen: Machen Sie sich nichts daraus. Be happy 😄

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