探索未来气候发展趋势
1.从数据库中提取数据。我们将在下一节介绍一个工作区，这个工作区与数据库连接。你需要导出世界气温数据以及最接近你居住地的大城市气温数据。city_list 表是城市和国家列表。想要与数据库交互，就需要编写一个 SQL 查询。
获取国家的城市列表，选取城市
SELECT city
FROM city_list
WHERE country = 'China';
从结果中确定城市广州
编写 SQL 查询，提取城市数据，导出到 CSV 文件。
SELECT *
FROM city_data
WHERE city = 'Guangzhou';
编写一个 SQL 查询来提取全球数据，并导出到 CSV 文件。
SELECT *
FROM global_data;
2.使用Excel打开两个csv文件，将2个csv文件合并成一个，列名如下：
年（year）
广州年平均温度数据（Guangzhou_avg_temp）
全球年平均温度数据（global_avg_temp）
广州2年移动平均值（city_2-year MA）
广州3年移动平均值（city_3-year MA）
广州5年移动平均值（city_5-year MA）
广州10年移动平均值（city_10-year MA）
全球2年移动平均值（global_2-year MA）
全球3年移动平均值（global_3-year MA）
全球5年移动平均值（global_5-year MA）
全球10年移动平均值（global_10-year MA）
3.移动平均值的计算方法
n年移动平均值的m行=m行开始前n项的温度的和/n，m>=n
4.制作线图的过程
确定图的纵坐标温度单位摄氏度，横坐标年份单位年，根据4种移动平均值选取平滑的线进行分析，根据平滑程度，选取10年的移动平均值进行分析
5.对气温的观察和结论
与全球平均气温相比，你所在城市平均气温是比较热还是比较冷？长期气温差异是否一致？
从图可以看出，全球温度10年移动平均值在7.5度到10度之间，广州的10年的移动平均值温度在20.5度以上，所以与全球平均温度相比广州的平均温度是比较热，长期气温差异一致。
“长期以来，你所在城市气温变化与全球平均气温变化相比如何？”
整体趋势如何？世界越来越热还是越来越冷了？气温走向与过去几百年的走向是否一致？
广州的气温整体趋势是越来越热，温度整体上升了1.5度，世界的气温越来越热，温度整体上升了1.8度。
全球的气温从1980年到2012年温度上升的程度大于1920年到1950年的上升程度，1850年到1910年温度有升有降趋于平稳。
广州的温度从1850年到1916年温度有升有降，整体温度增加了0.5度，1917年到1935年，温度趋于平稳，从1936年到1947年温度整体升高了0.5度，从1948年到1999年温度整体是下降的趋势，整体下降0.2度，从2000年到2008年温度整体上升0.3度，从2009年到2012年温度下降0.17度。
