Podnebni pasovi Evrope

Uvod

Naložimo podatke s podnebnimi kazalci evropskih mest. Vsaka vrstica je mesto, ki je opisano s povprečno temperaturo, številom sončnih, deževnih in snežnih dni, količino padavin in tako naprej. Učence pozovemo, da skupaj naštejemo evropske prestolnice. Ali najdejo med podatki vsiljivca? Na primer, Istanbul?

Opazovanje podatkov

Podatke za to aktivnost najdemo v gradniku Zbirke podatkov. Nahajajo se med slovenskimi podatki pod imenom ‘Podnebje evropskih mest’. Dvakrat kliknemo nanje, da jih naložimo oziroma aktiviramo.

Ko so podatki naloženi v Orange, jih povežemo z gradnikom Tabela. Poglejmo, katere podatke imamo. Pogovorimo se, ali so zbrani podatki zadostni za ločevanje po podnebnih pasovih. Kaj so značilnosti podnebnih pasov? Npr. mediteransko, celinsko, oceansko podnebje?

Hierarhično razvrščanje

Primerjajmo evropska mesta med sabo. Vzeli bomo podatke iz vremenskih postaj in mesta primerjali med sabo. Podobnost bomo izračunali z evklidsko razdaljo, ki ustvari matriko podobnosti oz. razdalj.

Nato dodamo Hierarhično gručenje, ki mesta združuje po podobnosti. Najprej se bosta združili najbolj podobni mesti. Nato naslednji dve, nato naslednji in tako naprej. Lahko združujemo tudi skupine. Če je mesto bližje skupini kot drugemu mestu, se bo priključil skupini.

Postopek se imenuje hierarhično razvrščanje v skupine in je prikazan v vizualizaciji, imenovani dendrogram. Dendrogram beremo od desne proti levi, pri čemer pričnemo z mesti v svojih vejah, nato pa jih združujemo po podobnosti. Daljša kot je črta med mesti, manjša je njuna podobnost.

Postopek je možno razložiti s kinestetično aktivnostjo, v kateri oblikujemo skupine učencev glede na dva izmišljena kriterija, na primer znanje matematike in spretnost pri nogometu. Glej pomožno aktivnost Hierarhično gručenje.

Dendrogram lahko odrežemo pri poljubni višini tako, da dobimo želeno število skupin. Na primer pet. Ali dobljene skupine ustrezajo podnebnim pasovom? V kateri skupini je Ljubljana?

Podnebni pasovi

Izbrane skupine lahko pogledamo na zemljevidu, saj poznamo geografsko širino in dolžino mesta. V podatkih je to zapisano v spremenljivkah Lat in Lon.

Rezultate hierarhičnega gručenja pošljemo v gradnik Zemljevid, kjer točke barvamo po gručah. Vprašamo dijake, ali se jim gručenje zdi smiselno. Zakaj ja/ne?

Ali gruče ustrezajo podnebnim pasovom?

Raziščimo, zakaj se je računalnik tako odločil. Izbrane skupine bomo raziskali v gradniku Violine. Podatke bomo razdelili po skupinah, kar pomeni, da v razdelku Skupine izberemo spremenljivko Gruča.

Nato spremenljivke razvrstimo glede na to, kako dobro ločujejo odkrite skupine. V grafičnem prikazu to pomeni, da iščemo take spremenljivke, kjer so skupine čim bolj ločene.

Očitno dnevno temperaturno povprečje najlepše loči med skupinami. Katere države imajo najhladnejše podnebje?

Kakšno povprečno dnevno temperaturo ima Ljubljana?

Vaja

V katero gručo pa sodi kakšen drug slovenski kraj, na primer Maribor? Bo ta bolj podoben Dunaju, Ljubljani ali Zagrebu?

Učenci poiščejo podatke za izbran kraj (npr. z Wikipedie) in ga dodajo v tabelo. To storijo z gradnikom Sestavi primer. Če podatka na spletu ne najdejo, izbrišejo prednastavljeno vrednost, pri čemer se na tem mestu pojavi vprašaj. To pomeni, da podatek ni znan. Nato pogledajo, v katero skupino se vpenja.

Zaključek

Na spletu je dandanes dostopna množica podatkov o razno raznih stvareh, med drugim tudi o vremenu v različnih delih Evrope. Podatke zbirajo vremenske postaje, ki beležijo različne informacije, od količine padavin do števila ur sonca. Obstoječim podatkom bi lahko dodali še kakšno zanimivo informacijo, na primer povprečno temperaturo po letnih časih. Bi tako morda lepše ločili podnebne pasove?