Temperaturstreifen

Hast du dich schon einmal gefragt, woher die Farbstreifen bei den Scientists4Future kommen?

Die verschiedenen Farben stellen die durchschnittliche Lufttemperatur für alle Jahre seit Beginn der Wetteraufzeichnung dar – für das Logo in Freiburg haben wir die Daten aus Baden-Württemberg verwendet.

Wenn du selber ein solches Diagramm erstellen möchtest, dann befolge einfach die nächsten Schritte!

Mehr Informationen über die Temperaturstreifen und dessen Erfinder Ed Hawkins findest du hier:

https://www.climate-lab-book.ac.uk/2018/warming-stripes

Daten herunterladen

Die Daten für die Jahresmittelwerte  der Lufttemperatur sind über die Seite des Deutschen Wetterdienstes (dwd) verfügbar:

Die .txt Datei herunterladen und in einem Ordner speichern.

Python vorbereiten

Grafik erstellen

Für die Erstellung der Grafiken verwenden wir hier die Programmiersprache Python in der Version 3.

Dazu kannst du hier das freie Softwarepaket Anaconda herunterladen und bei dir installieren.

Danach kannst du die Entwicklungsumgebung Spyder öffnen und das untenstehende Skript ausführen, welches die jeweiligen Daten importiert.

Dabei kannst du das jeweilige Bundesland durch ändern der entsprechenden Nummer auswählen. Achte dabei darauf, dass die Datei mit den Temperaturdaten im gleichen Verzeichnis liegt wie dein Skript und außerdem das Arbeitsverzeichnis (Pfad rechts oben in Spyder) auch auf diesen Ordner gestellt ist.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import csv

viridis = cm.get_cmap('RdBu')
Bundesland = 4 # Beispiel für Baden-Wurttemberg

temp = []
year = []

with open("regional_averages_tm_year.txt", "r") as read_file:
    data = csv.reader(read_file, delimiter=';')
    next(data) # Kopfzeile 1 überspringen
    next(data) # Kopfzeile 2 überspringen
    for row in data:
        temp.append(float(row[Bundesland]))
        year.append(float(row[0]))

Im nächsten Schritt kannst du das folgende Skript ausführen um die Grafik zu erstellen.

Tipp: Du kannst auch gerne mal unterschiedliche Farben ausprobieren. Zum Beispiel durch verändern der Farbskala (die jetzt auf Rot-Blau ‚RdBu‘ gestellt ist) oder der Berechnungsformel in der Klammer viridis(…).

Viel Spaß beim Experimentieren!

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 2))
ax.bar(year, 1.0,width=1.0,color=viridis(1-(temp-np.amin(temp))/(np.amax(temp)-np.amin(temp))))

ax.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.savefig('warming_stripes.svg')
  • Brandenburg/Berlin .............................. 2
  • Brandenburg .......................................... 3
  • Baden-Wuerttemberg .......................... 4
  • Bayern ...................................................... 5
  • Hessen ..................................................... 6
  • Mecklenburg-Vorpommern ................ 7
  • Niedersachsen ....................................... 8
  • Niedersachsen/Hamburg/Bremen ... 9
  • Nordrhein-Westfalen ......................... 10
  • Rheinland-Pfalz .................................... 11
  • Schleswig-Holstein .............................. 12
  • Saarland ................................................ 13
  • Sachsen ................................................. 14
  • Sachsen-Anhalt ................................... 15
  • Thueringen/Sachsen-Anhalt ............ 16
  • Thueringen ........................................... 17
  • Deutschland ......................................... 18

Falls du noch Fragen hast, schreib uns einfach über das Kontaktformular unter dem Stichwort „Python“!