[Dự án AI] Nắng nóng cực đoan & biến đổi khí hậu tại Việt Nam

Mục tiêu

Vận dụng pandas, matplotlib và numpy để phân tích dữ liệu nhiệt độ, nhận diện xu hướng nắng nóng cực đoan qua nhiều năm và bước đầu làm quen với hồi quy tuyến tính đơn giản (numpy thuần, chưa cần scikit-learn) — chủ đề thời sự lặp lại mỗi mùa hè tại Việt Nam.

Thời lượng gợi ý: 2 tiết học (90 phút)

• Tiết 1 (cell 1-5): lý thuyết phân loại cấp độ nắng nóng, đọc/xử lý dữ liệu nhiệt độ, vẽ biểu đồ cột theo năm
• Tiết 2 (cell 6-11): thống kê số ngày nắng nóng gay gắt, lý thuyết hồi quy tuyến tính đơn giản, ước lượng xu hướng tăng nhiệt, so sánh vùng miền, vận dụng thảo luận

Em sẽ làm được gì

• Hiểu cách cơ quan khí tượng Việt Nam phân loại các cấp độ nắng nóng theo nhiệt độ cao nhất trong ngày
• Trực quan hoá dữ liệu nhiệt độ nhiều năm bằng biểu đồ cột, biểu đồ đường
• Ước lượng xu hướng tăng/giảm bằng hồi quy tuyến tính đơn giản (numpy.polyfit) và đọc hiểu ý nghĩa hệ số góc
• So sánh mức độ nắng nóng giữa 2 vùng miền, liên hệ với hiện tượng gió Lào ở Bắc Trung Bộ
• Thảo luận về biến đổi khí hậu và đề xuất hành động ứng phó ở cấp độ cá nhân/cộng đồng

Lưu ý: số liệu nhiệt độ và số ngày nắng nóng trong bài là số liệu minh hoạ, được xây dựng dựa trên đặc điểm khí hậu chung của từng khu vực để luyện tập kỹ năng phân tích — không phải số liệu quan trắc chính thức. Thầy/cô có thể thay bằng số liệu thật từ Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia (nchmf.gov.vn) nếu muốn bài học sát thực tế hơn.