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各国累计二氧化碳排放量
Our World in Data 的这张柱状图在 X 上获得 10.9万 浏览，是其平时帖子的 3.8 倍，在我们追踪的 139 张 Our World in Data 图中浏览排第 21。读取于2026年10月10日。
Which countries have contributed the most to historical CO₂ emissions?
为什么能传开
它之所以传播，是因为一个受信任的数据新闻账号用简单的条形图展示历史二氧化碳排放份额，并清楚说明二氧化碳会在大气中停留数百年，从而获得 1,225 个赞、459 次转发、52 次引用、180 次收藏和 109,127 次浏览。
做对了什么
- 帖子开头直接提问哪些国家对历史二氧化碳排放贡献最大，让读者一眼就能看懂条形图。
- 文案解释说二氧化碳会在大气中停留数百年甚至数千年，让读者有理由关心旧排放和今天上升的气温。
- 图表带有品牌标识，显示来源行，并且来自一位独立作者，其来源触达和引用率都处于前四分之一，这有助于建立信任和讨论。
可以借鉴
我们可以用同样以问题开头的框架和简单的条形图来展示自己的历史份额，然后加一句直白的话说明为什么时间跨度很重要。
注意
不要照搬具体主题，也不要假设同样的数字会传播开来，更不要把引用率或来源触达过度解读为仅靠设计就带来了传播。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 Our World in Data 的说法。
做成你的
把你的数字放进这种柱状图。
从 Our World in Data 的「Countries that have emitted the most CO2 emissions to date」的真实数字开始。发布前请把每个数字换成你的。一步一步做一张这样的图
免费图片带一行小字 “Made with ViralChart”，别人就是通过这一行找到我们的。
API · Max
用 API 调用这张图
Max 套餐可以取这张图的数字（每个数字都带来源），格式为 JSON 或 CSV，附重画规格；也可以让智能体通过 MCP 调用。图表 id：21ebb975be32。
| 路径 | 返回 | 套餐 | |
|---|---|---|---|
| GET | /api/v1/charts/21ebb975be32 | 标题、发布者、日期、图型、数据点数；用 Max 密钥时附数据链接 | 开放 |
| GET | /api/v1/charts/21ebb975be32/data | 每个数据点及其来源和置信度，加上重画规格。加 ?format=csv 得到 CSV | Max |
| GET | /api/v1/charts/21ebb975be32/render?view=1 | 本页使用的只读绘图视图 | 开放 |
| POST | /mcp | 工具 get_chart_data 加这个 id，供 Claude、Cursor 等智能体使用 | Max |
curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/21ebb975be32/data \
-H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"claude mcp add --transport http viralchart https://viral-chart.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"每个密钥每分钟 60 次，超出返回 429 和 Retry-After。每个账号最多 5 个密钥，在账户页创建，只显示一次。没有 Max 时数据接口返回 402，并附套餐链接。这些数字描述的是发布者拥有的图，每个文件都带授权说明。
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常见问题
Our World in Data 的「各国累计二氧化碳排放量」传播了多远？
截至2026年10月10日，X 上 109,127 次浏览、1,225 个赞、459 次转发、180 次收藏。@OurWorldInData 平时一条帖子约 2.9万 浏览。
这是什么类型的图？
柱状图。
可以直接用 Our World in Data 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 Our World in Data。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。