全球气温变化可视化分析

项目目标

构建一个基于 FastAPI（后端）和 pyecharts（图表生成）的数据可视化大屏，通过对 Berkeley Earth 气温数据集的清洗与分析，从三个维度讲述全球变暖故事：长期趋势、地区差异、季节性波动。

技术栈

后端框架: FastAPI（Python 微框架，负责路由与数据接口） 数据处理: Pandas（用于处理 CSV、清洗缺失值及聚合计算） 前端图表: ECharts（通过 pyecharts 封装，支持动态交互与大屏布局）

数据集

数据集	关键字段
GlobalTemperatures.csv	dt, LandAverageTemperature, LandAverageTemperatureUncertainty, LandMaxTemperature, LandMaxTemperatureUncertainty, LandMinTemperature, LandMinTemperatureUncertainty, LandAndOceanAverageTemperature, LandAndOceanAverageTemperatureUncertainty
GlobalLandTemperaturesByCountry.csv	dt, AverageTemperature, AverageTemperatureUncertainty, Country
GlobalLandTemperaturesByState.csv	dt, AverageTemperature, AverageTemperatureUncertainty, State, Country
GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv	dt, AverageTemperature, AverageTemperatureUncertainty, City, Country, Latitude, Longitude
GlobalLandTemperaturesByCity.csv	dt, AverageTemperature, AverageTemperatureUncertainty, City, Country, Latitude, Longitude

字段说明：

• Uncertainty：测量不确定度，代表 95% 置信区间宽度，可用于在图表中绘制误差带
• Latitude / Longitude：可用于地理热力图和散点地图

数据处理流

源数据 CSV → data_engine.py（清洗、聚合、计算距平）→ FastAPI 路由 → JSON → 前端请求 → ECharts 渲染

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数据大屏设计

大屏按 顶部概览 → 中部双图 → 底部三图 三层网格布局，所有图表共享时间范围筛选器，支持点击联动。

维度一：全球变暖趋势

图表	类型	数据源	说明
全球年均温变化（含不确定度）	折线图 + 置信带	GlobalTemperatures.csv	X 轴为年份，Y 轴为 LandAndOceanAverageTemperature，叠加 95% 置信带（Uncertainty 字段）；叠加 10 年滑动平均线过滤短期波动
全球温度距平图	柱状图（红/蓝双色）	GlobalTemperatures.csv	以 1951–1980 年为基准期，计算每年相对于基准均值的偏差；正值红色（偏暖），负值蓝色（偏冷），直观呈现"变暖"幅度
极值温度趋势	双折线图	GlobalTemperatures.csv	同时展示 LandMaxTemperature 和 LandMinTemperature 的年均值变化，比较最高温与最低温的上升速率是否一致

维度二：地区差异

图表	类型	数据源	说明
全球国家温度热力图	地图（choropleth）	GlobalLandTemperaturesByCountry.csv	按国家填充颜色，颜色深浅表示年均温高低；支持年份滑块动画，逐年播放温度扩散过程
纬度带变暖速率对比	分组柱状图	GlobalLandTemperaturesByCity.csv	利用城市纬度字段，将城市分为热带（0°–23.5°）、温带（23.5°–66.5°）、寒带（66.5°–90°），对比各带的百年升温速率
重点城市温度排名	横向柱状图	GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv	展示选定年份内全球主要城市的年均温排名，可切换年份

维度三：季节性波动

图表	类型	数据源	说明
全球月均温季节周期	折线图	GlobalTemperatures.csv	X 轴为 1–12 月，Y 轴为所有年份同月的平均温度，展示全球平均的季节温度变化模式
季节距平热力图	热力图（heatmap）	GlobalTemperatures.csv	X 轴为月份，Y 轴为年份，颜色表示当月温度与同月长期均值的偏差，一张图同时展示趋势 + 季节性
南北半球季节对比	双折线图	GlobalLandTemperaturesByCity.csv	按纬度区分南北半球城市，分别聚合月均温，展示南北半球相反的季节性模式

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API 设计

所有接口返回 JSON，格式为 {"data": [...], "metadata": {...}}。

路由	方法	说明
/	GET	大屏主页面
/api/global/annual	GET	全球年均温序列（含不确定度）
/api/global/monthly	GET	全球月均温（用于季节周期）
/api/global/anomaly	GET	全球温度距平数据
/api/country/annual	GET	按年份/国家聚合的年均温
/api/city/annual	GET	按年份/城市聚合的年均温
/api/city/latband	GET	按纬度带聚合的年均温序列

通用查询参数：?start_year=1900&end_year=2020 用于时间范围筛选。