نظرة عامة
يتناول هذا المشروع تحليل الاتجاهات التاريخية لدرجات حرارة القاهرة مقارنةً بالمتوسط العالمي. يستكشف المشروع كيف تقارن درجات الحرارة المحلية مع التوجه العالمي، مما يوفر رؤى حول أنماط المناخ الإقليمية وعلاقتها بالتغيرات العالمية.
مصادر البيانات
- بيانات المدن: تحتوي على أعمدة مثل العام، المدينة، الدولة، ومتوسط درجة حرارة المدينة (بالنسبة للقاهرة، مصر).
- البيانات العالمية: تحتوي على بيانات متوسط درجة الحرارة العالمية حسب العام.
المنهجية
جمع البيانات
- تم استخدام استعلام SQL لاستخراج الأعمدة الأساسية من الجدولين المدمجين city_data وglobal_data:
SELECT c.year, c.city, c.country, c.avg_temp AS city_temp, g.avg_temp AS global_temp
FROM city_data c
JOIN global_data g ON c.year = g.year
WHERE c.city = 'Cairo' AND c.country = 'Egypt';
إعداد البيانات
- تم تنظيف البيانات المُستخرجة ثم استيرادها إلى برنامج Excel.
- تم احتساب متوسط متحرك على مدى 7 أيام لكل من درجات حرارة القاهرة والعالم باستخدام دالة AVERAGE في Excel لتنعيم التقلبات قصيرة المدى.
التصور البياني
- تم إنشاء مخطط خطي لمقارنة الاتجاهات على مر الزمن.
- يوضح المخطط خطين يمثلان المتوسطات المتحركة على مدى 7 أيام لدرجات حرارة القاهرة والعالم على التوالي.
النتائج الرئيسية
مقارنة درجات الحرارة
- متوسط درجة حرارة القاهرة أعلى باستمرار من المتوسط العالمي، مع بقاء الفارق ثابتًا على مر السنين.
تشابه الاتجاه
- الشكل العام لاتجاه درجات الحرارة في القاهرة يعكس إلى حد كبير البيانات العالمية؛ إذ يظهر كلاهما توجهًا تصاعديًا مما يشير إلى ظاهرة الاحتباس الحراري.
التباينات الزمنية
- يظهر التحليل أنه رغم الارتفاع العام في الاتجاه العالمي، توجد فترات تحدث فيها تبريداً (مثلاً بين عامي 1830 و1841 على الصعيد العالمي) وكذلك تقلبات محلية محددة (ملحوظة بانخفاض درجات حرارة القاهرة بين عامي 1817 و1824).
تحليل الارتباط
- وُجد ارتباط إيجابي قوي (r ≈ 0.9129) بين متوسط درجات الحرارة في القاهرة والبيانات العالمية، مما يشير إلى أن تغير درجات الحرارة العالمية يعكس نمطاً مشابهًا في القاهرة.
الأدوات والتقنيات
- SQL: لاستخراج البيانات من قواعد البيانات العلائقية.
- Microsoft Excel: لاستخدامه في حساب المتوسطات المتحركة والتصور البياني الأولي.
- برامج التصور البياني: يمكن استخدام أدوات إضافية (مثل مكتبة matplotlib في Python أو Tableau) لمزيد من التحليل إذا رغب الأمر.
كيفية إعادة الإنتاج
استخراج البيانات
- قم بتشغيل استعلام SQL المُزود لجمع الأعمدة المطلوبة لبيانات درجات حرارة القاهرة والعالم.
إعداد البيانات
- استورد الملف الناتج (بتنسيق CSV) إلى Excel وقم بحساب المتوسطات المتحركة لمدة 7 أيام لكل مجموعة بيانات.
التصور البياني
- قم برسم المتوسطات المتحركة باستخدام مميزات مخططات Excel لتكرار المخطط الخطي الذي يقارن بين اتجاهات درجات الحرارة المحلية والعالمية.
التحليل
- قم بمراجعة المخطط وحساب المقاييس الإحصائية (مثل معامل الارتباط) للمقارنة الكمية.
