📖 课程作业说明文档 (Documentation)
1. 可视化方案旨在解答什么问题？
本项目旨在探索并揭示一个引人入胜的气候学问题：“近70年来，全球表面平均气温的变化趋势与大气中二氧化碳(CO2)浓度增长之间存在怎样的时空动态关联？”相比于静态图表的被动接受，本项目致力于构建一个探索环境，让用户亲自验证不同历史时期（如2000年之后的高速碳排放期）两者的同步攀升情况，并自行发现数据中的拐点与规律。
2. 设计决策的依据与交互技术
- 视觉编码方案：由于温度（摄氏度）与 CO2 浓度（ppm）的数值量纲差异巨大，如果强行放在同一坐标轴会造成极度的数据扭曲和视觉误导。因此，我采用了多视图协调中的“双 Y 轴设计”。温度距平采用红色平滑折线（隐喻变暖的警示），CO2浓度采用青色半透明柱状图（隐喻排放气体的不断累积），两者在同一时间轴上形成鲜明而和谐的对比。
- 交互技术选择：
- 动态查询/筛选 (Filtering)：图例支持点击交互。用户可以隐藏温度线，单独观察 CO2 的指数级增长；或按需比对。PS：图例被时间轴掩盖了一部分，需点击图例最下面露出的部分。
- 按需显示细节 (Details on Demand)：利用工具提示(Tooltip)实现了悬停交互。由于图表跨度长达70年，悬停能帮助用户精准获取某一特定年份的双重指标精准数据。
- 缩放与平移 (Zooming & Panning)：引入了底部的数据滑块(DataZoom)。这是考虑到气候研究中，某一特定年代（如 1980-2000 年）的局部斜率往往比全局趋势更具研究价值。
- 替代方案考量：最初考虑使用 D3.js 纯手写 SVG 交互以追求极高的自由度。但考虑到课程三周的时间限制、代码的可维护性以及现代网页的响应式体验需求，最终采用了 Apache ECharts 框架。它能更稳定、优雅地实现课堂要求的交互准则，将主要精力聚焦于“探索体验”而非底层绘图逻辑。
3. 外部资源与数据源引用
4. 开发流程概述
- 总耗时：约 8-10 工作时。
- 最耗时环节：交互逻辑配置与双 Y 轴对齐 (约 4 小时)。为了确保悬停时 Tooltip 能够完美地同时捕获并展示两个量纲截然不同的数据序列，且保证两侧 Y 轴刻度线的视觉美观，查阅了大量 API 文档并进行了多次参数微调。
- 其他环节：数据预处理与特征提取（约 2 小时）；网页 UI 样式排版与说明文档撰写（约 2 小时）；通过 GitHub Pages 完成部署（约 1 小时）。