Was ist eine gute grafische Visualisierung eines Klimadiagramms?

Was Sie suchen, ist eine multivariable Wetterkarte. Meines Wissens nach gibt es kein standardisiertes Modell für das, wonach Sie speziell suchen. Wenn Sie Meteorologie-Informationsseiten studieren, werden Sie feststellen, dass sie normalerweise mehrere Diagramme verwenden, um zu zeigen, was vor sich geht.

Folgendes ist zu beachten:

• Von wie vielen Datenpunkten reden wir? Zum Beispiel; Wird Ihr Diagramm ein Jahr umfassen, mit Durchschnittswerten in Monaten, wie im Beispiel?

Die Verwendung der Zeitspanne hat großen Einfluss darauf, welche Art von Diagramm verwendet wird: Der Grad der Granularität (Detail) ist entscheidend.

Wenn Sie meinen, dass Ihre Daten zu Sturm/Nebel/Donner wichtig sind, ist der Monatsdurchschnitt möglicherweise nicht gut genug, da es sich um kurzfristige Ereignisse handelt. Wenn Sie hingegen hauptsächlich an ungefähr durchschnittlichen Gewittern im Juli interessiert sind oder wie der durchschnittliche Juli im Vergleich zum durchschnittlichen Oktober aussieht, sind Sie mit der Grundlage, die Sie haben, in Ordnung, dann ist das kein Problem.

Aber um eine mögliche Korrelation zwischen den Ereignissen zu sehen , wie "niedrige Luftfeuchtigkeit + kalte Temperaturen = Schnee, aber nur im Januar, alle anderen Monate nicht", "hohe Luftfeuchtigkeit, niedrige Temperaturen im April = größeres Potenzial für Nebel".

Ihre durchschnittlichen Monatsdaten sind nicht detailliert genug, um diese Korrelationen aufzuzeigen.

Um die Variablen ein wenig aufzuschlüsseln:

Zeit: eine Variable

Dies ist Ihre Schlüsselvariable. Ein einfacher, im Grunde ein numerischer Wert (1=Januar, 2=Februar). Die Länge von Ereignissen hat jedoch auch eine Zeitvariable.

Temperatur: eine Variable

Ganz einfach: Das ist ein Zahlenwert (Durchschnitt pro Monat)

Luftfeuchtigkeit: eine Variable

Einfach, ein numerischer Wert

Niederschlag: drei (oder mehr?) Variablen

Das kann Regen, Schnee, Hagel sein. Technisch gesehen handelt es sich also um drei Variationen innerhalb derselben Variablen.

Andere kurzfristige Ereignisse/Phänomene

Auf der Oberseite meines Kopfes scheinen die restlichen Variablen Ereignisse von begrenzter Zeit (und in einigen Fällen von begrenztem Raum) zu sein . Wiederum abhängig davon, wie viele Daten Sie anzeigen möchten (wie viele Messpunkte Sie haben).

Nebel ist in der Regel geografisch sehr lokal begrenzt, korreliert aber höchstwahrscheinlich mit Feuchtigkeit und Temperatur. Man könnte Donner und Taifune unter einem Dach namens „Stürme“ zusammenfassen. Nochmal zum Detaillierungsgrad.

Wie erstellt man also ein Diagramm?

Erstens: Alle Illustrationen sind nur grobe Skizzen; Ich entschuldige mich für die mangelnde Ausrichtung usw. Mein Punkt ist das Konzept, nicht die Ausführung.

Wir sind es gewohnt, die Zeit von links nach rechts und die Temperatur vertikal ansteigend abzulesen, daher ist es sinnvoll, dies beizubehalten. In Bezug auf das Beispiel in Ihrem Beitrag würde ich persönlich Niederschlag und Temperatur vertauschen, sodass die Temperatur auf der linken Seite wäre. Dies ist aus keinem anderen Grund eine "höhere Information": eine Einheit, die wahrscheinlich als eine der ersten erforscht wird. Aber kein Problem.

Ich würde das Grundmodell behalten. In den Temperaturbalken könnten sie auch als Elemente dienen, die Informationen zur Luftfeuchtigkeit enthalten. Ich kann mir zwei Möglichkeiten vorstellen: Setzen Sie den numerischen Wert in die Balken:

Machen Sie eine Art farbcodierte Legende, die die Luftfeuchtigkeit angibt:

Das sind meiner Meinung nach genug Informationen in einer Tabelle. Was den Rest Ihrer Ereignisse betrifft, würde ich einfach ein neues Diagramm erstellen. Aber es gibt nichts, was Sie daran hindert, es mit dem vorhandenen zu verknüpfen. Zum Beispiel:

Wie Sie sehen, habe ich Ereignissen Tage und Stunden gegeben. "Im Januar hat es 20 Tage und 1 Stunde geregnet".

Wenn Sie sehr detailliert sein möchten, können Sie Bewölkung/Wolken, UV, Windgeschwindigkeit usw. einbeziehen. Und Sie können damit spielen , das Ergebnis des Wetters wie , Überschwemmung, Schneehöhe und Waldbrände einzubeziehen. Dies muss getrennt werden, da dies Ergebnisse von sind , nicht die Wetterphänomene selbst.

Bei alledem: Unterschätzen Sie nicht die Sinnhaftigkeit der Verwendung mehrerer Diagramme. Zwängen Sie nicht zu viel Datenmüll in ein einzelnes Diagramm: Sie werden es unordentlich machen, anstatt aufschlussreich zu sein. Der springende Punkt bei der Visualisierung von etwas ist es , Korrelationen aufzuzeigen, die in Text/Tabellen nicht offensichtlich sind. Zu viele Variablen in einem Diagramm, und es nützt niemandem.