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2005-2019年Argo数据及全球Argo阵列SHP文件，含读取代码

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简介：
本资料包包含2005年至2019年间收集的Argo浮标数据及全球Argo观测网络的空间点(SHP)文件，并附有用于数据读取的源代码。 本资料包括以下内容：1. 2005年到2019年的Argo数据；2. 用于读取的Matlab代码；3. 参考手册；4. 全球Argo浮标的shapefile文件。

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  • 2005-2019年Argo数据及全球Argo阵列SHP文件，含读取代码
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    本资料包包含2005年至2019年间收集的Argo浮标数据及全球Argo观测网络的空间点(SHP)文件，并附有用于数据读取的源代码。 本资料包括以下内容：1. 2005年到2019年的Argo数据；2. 用于读取的Matlab代码；3. 参考手册；4. 全球Argo浮标的shapefile文件。
     
  • 阅读argo数据
    优质
    探索并解读Argo浮标系统收集的数据，了解全球海洋环境变化，研究海水温度、盐度等参数对气候变化的影响。 对于从中国ARGO实时数据平台下载的数据，使用MATLAB进行初步处理。
     
  • 全球海洋Argo温盐度观测数据集.rar
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    本资源提供全球海洋Argo浮标收集的温盐度剖面数据，覆盖2000年至2021年期间，适用于海洋学及气候研究。 全球海洋Argo温盐度剖面散点数据集.rar
     
  • 读取.shp文件数据
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    本教程介绍如何使用Python读取.shp文件中的地理空间数据，包括必要的库安装、基本的数据结构理解以及代码示例。 编写一个读取地图文件的C++程序有助于解析地图文件的内容和分布情况。
     
  • 利用Python实现Argo全球数据分析可视化图像的制作.zip
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    本项目旨在使用Python编程语言对Argo浮标系统收集的全球海洋数据进行分析，并通过数据可视化技术生成直观的图像，便于科研和教育领域应用。 资源包括：lunwen文档+答辩PPT+项目源码及数据 1. 总体目标： - 绘制 Argo 全球数据的可视化图像。 2. 功能要求： - 能够下载 Argo 数据。 - 能够处理 NetCDF4 格式文件，并从中提取所需的数据。 - 使用 Matplotlib 可视化图像。 - 拥有图形用户界面（GUI）。 - 支持动态结果展示功能。 3. 程序运行方式： - 已经使用 Pyinstaller 打包为 exe 文件，便于在 Windows 平台上直接执行。 4. 程序资源需求： - Python 3.9.7 及所需模块 - BOA_ARGO 的.nc（NetCDF4）文件
     
  • 读取shp文件的数据
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    本教程详细介绍如何使用Python读取Shapefile (.shp) 文件中的地理空间数据，涵盖必要的库安装、数据加载及基本属性查看。适合GIS与数据分析初学者学习实践。 可以使用VC将所有的数据完整地读取出来，并附带了SHP文件中的详细内容以及源码。
     
  • 关于ARGO遥感数据结构的分析与快速读取方法的研究.pdf
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    本研究探讨了ARGO遥感数据的内部结构，并提出了一种高效的快速读取算法，旨在提升大规模海洋观测数据处理效率。 支持ARGO 计划的地理信息系统平台能够分析处理大量的海洋数据。然而，有关如何分析和读取ARGO 数据结构的相关资料文献非常有限。在开发自主的支持ARGO 数据的地理信息系统处理平台时，读取ARGO 数据是一项最基本且重要的任务。通过对ARGO 数据物理存储结构进行深入研究后，我们提供了一些关于如何有效读取这些数据的方法实例。
     
  • Java读取SHP文件的代码
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    本段代码提供了在Java程序中读取Shapefile (SHP) 文件的方法和示例。通过使用特定库，能够解析地理空间数据并进行进一步处理或可视化展示。 读取shp文件的代码可以同时读取DBF属性。
     
  • 2005年FAO全球森林生物量数据
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    该数据集由联合国粮食及农业组织（FAO）于2005年发布，提供了全球各地森林植被的生物量分布情况和估算值，是研究林业资源、碳循环与气候变化的重要资料。 这项工作介绍了一种将FRA2005的国家级聚合结果细化为全球半度空间数据集的技术。该数据集包含森林生长量、地上地下生物量、死木及总森林生物量，以及地上、地下、死木、凋落物和土壤中的碳含量信息。 此细化方法基于净初级生产力（NPP）与生物量的关系，以及人类活动影响下的生物量变化假设。随着人类活动的增加，预计生物量会减少。 该研究结果构成了首次尝试生成一个在全球半度分辨率下具有连贯性的森林生长量、生物量和碳储量空间数据库的努力之一。 Kindermann, G.E., McCallum, I., Fritz, S. & Obersteiner, M. 2008. 基于FAO统计数据的全球森林生长量，生物量及碳含量地图。《芬兰林业》42(3): 387–396。 所有数据以ESRI ASCII网格格式提供，分辨率为0.5度经纬度。