この記事でできること

桜チャートで月（1〜12）× 気温（℃）を折れ線グラフにし、LEVEL（年）で色分けして重ねると、 「季節の形」や「年ごとのズレ」が直感的に見えるようになります。

• 横軸：月
• 縦軸：各都市の気温列（東京、ニューヨーク、…）
• 色分け（LEVEL）：LEVEL（1980 / 1990 / 2000 / 2010 / 2020）

※本記事のサンプルCSVは説明用の疑似データです。実データで検証する場合は、気象機関や気候データベースの月別平均気温に置き換えてください。

サンプルCSV（ワイド形式）

ご要望の形式（月 + 都市列 + LEVEL）で、10年おき・5年分に揃えています。 まずはこのCSVで動作確認 → その後、実データへ差し替えるのがおすすめです。

桜チャートでの設定

• グラフ種類：折れ線グラフ
• X軸：月
• Y軸：都市列（最初は2〜4都市に絞ると見やすい）
• LEVEL：LEVEL

作成したグラフ（例）

下の画像は、同じCSVから作った「折れ線（color by LEVEL）」と「箱ひげ図（by LEVEL）」の例です。
※サイトに配置する場合は、画像を static 配下に置いて、src を差し替えてください（本文末に手順あり）。

折れ線（各都市：月 vs 気温 / color by LEVEL）

箱ひげ図（各都市：分布をLEVELごとに比較）

考察1：シドニー／サンパウロが「反転」して見える理由

折れ線を見ると、東京やニューヨークは7〜8月がピークですが、シドニーやサンパウロは1〜2月がピークになります。 これはデータミスではなく、南半球にあるため季節が北半球と逆（約半年ズレ）だからです。

• 北半球：6〜8月が夏、12〜2月が冬
• 南半球：12〜2月が夏、6〜8月が冬

「月別の形が反転する」という現象が、折れ線の重ね描きで一瞬で分かります。

考察2：シンガポールだけ “年ごとのギャップ” が大きく見える理由

今回の結果では、他都市はLEVEL（年）ごとの差が比較的小さいのに対して、シンガポールは年ごとの線のズレ（ギャップ）が目立つように見えます。 ここは「データの性質」と「気候の性質」を分けて考えるのがポイントです。

A) まず確認したい：ギャップの原因が “データ” か “気候” か

一番確実なのは、CSVのシンガポール列について、LEVELごとの平均（または中央値）を計算してみることです。 LEVELごとに全月が同じ方向に持ち上がっているなら「年オフセット（全体が上がる/下がる）」の影響、 特定の月だけズレているなら「季節要因（雲量・降水・海面水温など）」の影響が疑われます。

B) “実データ” で起こりうる理由（候補）

• 都市化（ヒートアイランド）：観測点周辺の都市化が進むと、年平均との差が出やすい
• 海洋の影響：赤道付近は海面水温・雲量の年変動が効きやすい
• ENSO（エルニーニョ/ラニーニャ）の年差：特定年の気温が押し上げ/押し下げられる

どれが主因かは「実データ」と「観測点の条件」がないと断定できません。この記事の役割は、グラフから違和感を発見して、検証の入口を作ることです。

考察3：温暖化は本当に起きている？（このグラフで“見えにくい”理由）

折れ線や箱ひげ図では、LEVELが新しいほど少し上にズレて見える都市もありますが、 「一目で右肩上がり！」とは言いにくいと思います。これは温暖化が起きていないという意味ではなく、 この可視化が“温暖化の検出に不利”なだけです。

• 季節差（夏冬）は 10〜30℃ と大きい
• 10年スケールの変化は 0.x℃ 程度のことが多く、季節差に埋もれやすい
• 月平均は極端値（猛暑日など）をならしてしまう

温暖化を「もっとはっきり」見せたいなら、次の見せ方が有効です。

• 年平均気温（1年＝1点）で折れ線にする
• 各月の平均との差（アノマリー）に変換して表示する
• 回帰直線を追加して傾向を示す