第1回 平均気温の上昇 その1
年々、暑い時期が長くなり、秋冬が短くなる（二季化）印象を受けますが、実際はどうなのか、平均気温の変化から検討してみます。
今回は「京都」の1974年から2024年の平均気温データを使用します。
データの準備
気象庁サイト「過去のデータ・ダウンロード」よりCSVファイルをダウンロードします。
CSVデータをExcelで名前を付けて保存し、ダウンロードしたデータのコピーを作成し基データとします。
1月から12月までのシートを作成します。基データから各月を抽出し、各月のシートへコピーします。
グラフを作成
時系列データは折れ線グラフにするのが一般的ですので、まず折れ線グラフにします。
横軸は年、縦軸は気温（℃）です。各月作成し、縦軸は同じ範囲になるようにします。
移動平均を算出し、グラフに移動平均の線を追加します。
まとめ
グラフの縦横比がバラバラだと印象が変わり、正しく比較できませんので、各月のグラフの軸の目盛線の数が同じになるようにしましょう。
移動平均を算出し、時系列データの傾向をみると、緩急の差はありますが、すべての月で右肩上がりであることが見て取れます。
第1回 平均気温の上昇 その2
年々、暑い時期が長くなり、秋冬が短くなる（二季化）印象を受けますが、実際はどうなのか、平均気温の変化から検討してみます。
その1では気象庁サイトからデータを入手し、各月のシート作成のうえ折れ線グラフを作成し、すべての月で平均気温が右肩上がりであることを確認しました。
データは「京都」の1974年から2024年の平均気温を使用しています。
STEP_1 レンジを調べる
レンジ（範囲）を求め、各月のデータがどれくらいの範囲で広がっているかを確認します。
まずMAX関数で最大値を出し、MIN関数で最小値を出します。最大値から最小値を引いたのがレンジ（範囲）です。
この期間における各月の平均気温の変動の大小が見えてきます。
STEP_2 散布図の作成
各月の散布図を作成します。折れ線グラフ作成時と同じく、縦横比は同じにしておきましょう。
散布図に近似曲線を挿入し、数式を表示します。
y=ax+bという一次関数です。
今回の場合、x（横軸）は年、y（縦軸）は平均気温ですので、a（傾き）は「年代が進むことで平均気温はどのような影響を受けているか」を表します。
すべての月でa（傾き）はプラスの値ですので、1年進むごとにaの値で平均気温が上昇していることが確認できます。
STEP_3 上位3項目と下位3項目を調べる
各月のこの期間における、平均気温の高いほう3位までの年と、低いほう3位までの年を出してみましょう。
条件付き書式の上位下位ルールを使って、上位3項目と下位3項目に色付けします。
STEP_4 順位表を作成
高いほう1位から3位と低いほう1位から3位を一つの表にまとめます。
2000年を境にして色分けしてみましょう。条件付き書式のセルの強調表示ルールを使います。
高いほうは1999年以前が23.1パーセント、2000年以降は76.9パーセントです。 逆に低いほうは1999年以前が82.9パーセント、2000年以降は17.1パーセントです。
まとめ
STEP_1から「範囲の大きい順位表」を作成します。
STEP_2から「傾きの大きい順位表」を作成します。
STEP_4の順位表からさらに2020年以降を抽出してみましょう。
ここまでデータを分析し検証してきて、「どういうことが言えるのか」皆さんそれぞれで考えてみましょう。
次回、考察をします。
