Back to portfolioPowrót do portfolio

Climate, country by country — an honest read of the data Klimat, kraj po kraju — uczciwa analiza danych

How fast is the surface warming, and is it the same everywhere? An end-to-end analysis of temperature change across 181 countries (1940–2025) and globally (1850–2025), built only on public, independent datasets. The rule: don't start from the conclusion — take the best data and let it speak. The answer isn't uniform, and that's exactly why it's credible. Jak szybko ociepla się powierzchnia Ziemi i czy wszędzie tak samo? Kompletna analiza zmian temperatury w 181 krajach (1940–2025) oraz globalnie (1850–2025), oparta wyłącznie na publicznych, niezależnych zbiorach danych. Zasada: nie zaczynamy od wniosku — bierzemy najlepsze dane i pozwalamy im mówić. Wynik nie jest jednorodny i właśnie dlatego jest wiarygodny.

Tools: Python (pandas, numpy) · Chart.js · D3 (source build) Data: OWID/ERA5 · HadCRUT5 · Berkeley Earth · Met Office HadCET · SILSO Period: 1659–2025 Links: GitHub (source & data)
1 · Introduction (Ask)Wprowadzenie (Pytanie)

The questionsPytania

"Global average" is one number hiding a thousand local stories. The sharper questions: how fast is it warming, where is it warming fastest, how does the rhythm of the seasons shift, and what does — and doesn't — the data let us say about cause? „Średnia globalna" to jedna liczba, która ukrywa tysiąc lokalnych historii. Ostrzejsze pytania: jak szybko się ociepla, gdzie najszybciej, jak przesuwa się rytm pór roku i co dane pozwalają — a czego nie pozwalają — powiedzieć o przyczynie?

Scope & honesty (this matters):Zakres i uczciwość (to ważne):
  • Reanalysis ≠ direct measurement. Per-country data uses ERA5 (Copernicus) — a model that assimilates observations, the best full-coverage source available, but with its own uncertainty that is larger before 1950.Reanaliza ≠ pomiar bezpośredni. Dane per kraj to ERA5 (Copernicus) — model asymilujący obserwacje, najlepszy zbiór o pełnym pokryciu, ale z własną niepewnością, większą przed 1950 r.
  • The 1991–2020 baseline means "0" on a country map is its modern normal, not the pre-industrial era. Warming rate (the slope) is the honest cross-country metric.Baza 1991–2020 oznacza, że „0" na mapie kraju to jego współczesna norma, a nie epoka przedprzemysłowa. Uczciwą miarą porównawczą jest tempo (nachylenie).
  • Correlation isn't causation. Two rising lines prove nothing on their own — so attribution leans on physics (the CO₂ logarithmic forcing), not just the raw correlation.Korelacja to nie przyczyna. Dwie rosnące linie same w sobie niczego nie dowodzą — dlatego atrybucja opiera się na fizyce (logarytmiczne wymuszanie CO₂), nie na samej korelacji.
Headline numbersNajważniejsze liczby

The planet at a glancePlaneta w skrócie

+1.53 °C
Global warming, 2024 vs pre-industrialOcieplenie globalne, 2024 vs przedindustrialne
+0.21 °C
Per decade since 1975 (≈ linear, 50 yrs)Na dekadę od 1975 (≈ liniowo, 50 lat)
181
Countries analysed — all warmingPrzeanalizowanych krajów — wszystkie ocieplają się
≈ 9×
Spread in national warming ratesRozrzut tempa ocieplenia między krajami
r = 0.95
CO₂ ↔ temperature, 1850–2024CO₂ ↔ temperatura, 1850–2024
+1.4 °C
Central England: 2000–25 vs 1659–1900Central England: 2000–25 vs 1659–1900
1.62×
High-latitude land warms vs tropicsLąd wys. szerokości grzeje się vs tropiki
1740
Coldest CET year on record (6.9 °C)Najzimniejszy rok CET w historii (6,9 °C)

Source convergence for 2024: HadCRUT5 ≈ +1.53 °C, Berkeley Earth ≈ +1.62 °C, WMO ≈ +1.55 °C — small differences, identical direction. Full method & code → Zbieżność źródeł za 2024: HadCRUT5 ≈ +1,53 °C, Berkeley Earth ≈ +1,62 °C, WMO ≈ +1,55 °C — różnice małe, kierunek identyczny. Pełna metodyka i kod →

2 · ProblemsProblemy → 3 · Analyze & ShareAnaliza i prezentacja

The story in the dataHistoria ukryta w danych

Each view answers one question and states the fact it supports. Hover any chart for detail; switch EN/PL at the top. Każdy widok odpowiada na jedno pytanie i podaje fakt, który potwierdza. Najedź na wykres po szczegóły; przełącznik EN/PL na górze.

The global signal — temperature anomaly, 1850–2025Sygnał globalny — anomalia temperatury, 1850–2025

Since ~1975 the world warms at a steady +0.21 °C/decade — nearly linear for 50 years, not a one-off jump. The Northern Hemisphere (more land) runs ahead of the Southern.Od ok. 1975 świat ociepla się w stałym tempie +0,21 °C/dekadę — niemal liniowo od 50 lat, nie jednorazowy skok. Półkula północna (więcej lądu) wyprzedza południową.

The longest thermometer — Central England, 1659–2025Najdłuższy termometr — Central England, 1659–2025

The world's longest continuous instrumental record. The pre-industrial mean (≈ 9.1 °C) and the modern mean (≈ 10.5 °C) are drawn in — a +1.4 °C shift. The same region, 366 years running: a thermometer, not a model. Warmest years 2022–2025; coldest 1740 ("Little Ice Age").Najdłuższy ciągły zapis instrumentalny świata. Zaznaczono średnią przedindustrialną (≈ 9,1 °C) i współczesną (≈ 10,5 °C) — przesunięcie o +1,4 °C. Ten sam region, 366 lat z rzędu: termometr, nie model. Najcieplejsze lata 2022–2025, najzimniejszy 1740 („mała epoka lodowa").

Where — fastest vs slowest warmingGdzie — najszybciej vs najwolniej

Every country warms, but the rate spans ~9× — Norway (+0.53) to Uruguay (+0.06 °C/decade). The global average hides this.Każdy kraj się ociepla, ale tempo różni się ~9× — Norwegia (+0,53) do Urugwaju (+0,06 °C/dek.). Średnia globalna to ukrywa.

A pattern, not noise — warming vs latitudeWzorzec, nie szum — tempo vs szerokość

Warming rate climbs with latitude — Arctic amplification. Each dot is a country (absolute latitude).Tempo ocieplenia rośnie z szerokością geograficzną — wzmocnienie arktyczne. Każda kropka to kraj (szerokość bezwzgl.).

How much faster — high latitudes vs tropicsO ile szybciej — wysokie szerokości vs tropiki

High-latitude land warms about 1.62× faster than the tropics (group means, since 1960).Ląd wysokich szerokości grzeje się ok. 1,62× szybciej niż tropiki (średnie grup, od 1960).

When — the seasons shift unevenlyKiedy — pory roku przesuwają się nierówno

Warming isn't spread evenly across the year. Poland & Finland warm most in winter (Poland: January went from −3.7 °C to +0.9 °C); Spain more in summer.Ocieplenie nie jest równomierne w roku. Polska i Finlandia grzeją się najmocniej zimą (Polska: styczeń z −3,7 °C na +0,9 °C); Hiszpania mocniej latem.
Country:Kraj:

Why (1/2) — CO₂ tracks temperature, 1850–2024Dlaczego (1/2) — CO₂ podąża za temperaturą, 1850–2024

Pearson r = 0.95 (r² = 0.90), slope ≈ 1.0 °C per 100 ppm. Honestly: correlation alone isn't proof — but fitting temperature to ln(CO₂), the physics of the greenhouse effect, explains 89% of the variance.Pearson r = 0,95 (r² = 0,90), nachylenie ≈ 1,0 °C na 100 ppm. Uczciwie: sama korelacja to nie dowód — ale dopasowanie temperatury do ln(CO₂), czyli fizyki efektu cieplarnianego, tłumaczy 89% zmienności.

Why (2/2) — the Sun is ruled outDlaczego (2/2) — Słońce zostaje wykluczone

Sunspot activity peaked around 1950–60 and has been flat-to-falling since ~1980 — while temperature climbs sharply. The two diverge after 1980, which rules the Sun out as the driver of modern warming.Aktywność plam słonecznych szczytowała ok. 1950–60 i od ~1980 jest płaska/spada — podczas gdy temperatura ostro rośnie. Obie serie rozchodzą się po 1980, co wyklucza Słońce jako przyczynę współczesnego ocieplenia.
4 · How to read this honestlyJak to uczciwie czytać

What the data supportsCo potwierdzają dane

This is descriptive analysis of open data, not a climate model — so the honest output is what holds up, with its caveats: To opisowa analiza otwartych danych, nie model klimatyczny — więc uczciwym wynikiem jest to, co się broni, wraz z zastrzeżeniami:

Best supportedNajlepiej poparte

A · Independent sources agreeA · Niezależne źródła są zgodne

HadCRUT5, Berkeley Earth and WMO land within ~0.1 °C for 2024 and point the same way. The warming signal is not an artifact of one dataset.HadCRUT5, Berkeley Earth i WMO mieszczą się w ~0,1 °C dla 2024 i wskazują to samo. Sygnał ocieplenia to nie artefakt jednego zbioru.

  • + Cross-validated across methods+ Walidacja krzyżowa wielu metod
  • – Reanalysis carries more uncertainty pre-1950– Reanaliza ma większą niepewność przed 1950

B · Read it regionallyB · Czytaj regionalnie

A ~9× spread and clear Arctic amplification mean the global average is a poor guide to any one place — policy and adaptation need the local rate.Rozrzut ~9× i wyraźne wzmocnienie arktyczne sprawiają, że średnia globalna słabo opisuje pojedyncze miejsce — polityka i adaptacja potrzebują tempa lokalnego.

  • + Per-country slope is comparable & testable+ Nachylenie per kraj jest porównywalne i testowalne
  • – 1940s ERA5 excluded from trends (higher uncertainty)– ERA5 z lat 40. wyłączone z trendów (większa niepewność)

C · Attribution, carefullyC · Atrybucja, ostrożnie

Temperature follows ln(CO₂) (89% of variance) while solar activity diverges after 1980. Together these point to greenhouse forcing, not the Sun — stated as evidence, not as a model run here.Temperatura podąża za ln(CO₂) (89% zmienności), a aktywność Słońca rozchodzi się po 1980. Razem wskazują na efekt cieplarniany, nie Słońce — jako dowód, nie jako model liczony tutaj.

  • + Physics-based, not bare correlation+ Oparte na fizyce, nie na gołej korelacji
  • – Full attribution needs climate models (out of scope)– Pełna atrybucja wymaga modeli klimatu (poza zakresem)
5 · ConclusionWnioski & 6 · Next stepsNastępne kroki

Key takeawaysNajważniejsze wnioski

Recommended next steps — what · who · whenRekomendowane następne kroki — co · kto · kiedy

  1. 1
    Go sub-national for the fastest-warming countries (regions/cities), where adaptation actually happens. Who: Analyst · When: next iteration.Zejść poniżej poziomu kraju dla najszybciej grzejących się państw (regiony/miasta), gdzie dzieje się adaptacja. Kto: Analityk · Kiedy: następna iteracja.
  2. 2
    Add extremes & precipitation — a warmer atmosphere holds ~7%/°C more water, so means understate the impact. Who: Analyst · When: follow-up notebook.Dodać ekstrema i opady — cieplejsza atmosfera utrzymuje ~7%/°C więcej wody, więc średnie zaniżają skutki. Kto: Analityk · Kiedy: kolejny notebook.
  3. 3
    Track each year against the Paris 1.5 °C line as the headline metric to watch. Who: Anyone · When: annually.Śledzić każdy rok względem paryskiej linii 1,5 °C jako główny wskaźnik do obserwacji. Kto: Każdy · Kiedy: corocznie.
  4. 4
    Keep the method open — every number reproducible from public data & the published code. Who: Author · When: ongoing.Trzymać metodę otwartą — każda liczba odtwarzalna z publicznych danych i opublikowanego kodu. Kto: Autor · Kiedy: na bieżąco.