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2009-2018年北印度洋有效波高的模拟数据集

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简介：
该数据集包含了从2009年至2018年间北印度洋的有效波高信息，通过先进的数值模型进行模拟获得。这些详细的年度波高数据为研究海洋动力学、气候变化及其对沿海地区的影响提供了宝贵资料。 本数据集为北印度洋海浪有效波高观测数据（2009-2018年），命名为“2009–2018年北印度洋海浪有效波高观测数据集.zip”。该数据集包含十年的自然年数据，总大小约为39.4 GB。每个年度的数据文件以对应的年份命名，并且包含了经纬度、有效波高等信息。每年的数据量大约为3.94GB，总计18.20GB。

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  • 2009-2018年北印度洋有效波高的模拟数据集
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    该数据集包含了从2009年至2018年间北印度洋的有效波高信息，通过先进的数值模型进行模拟获得。这些详细的年度波高数据为研究海洋动力学、气候变化及其对沿海地区的影响提供了宝贵资料。 本数据集为北印度洋海浪有效波高观测数据（2009-2018年），命名为“2009–2018年北印度洋海浪有效波高观测数据集.zip”。该数据集包含十年的自然年数据，总大小约为39.4 GB。每个年度的数据文件以对应的年份命名，并且包含了经纬度、有效波高等信息。每年的数据量大约为3.94GB，总计18.20GB。
     
  • 2009年北京MapInfo数据
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    2009年北京MapInfo数据包含北京市在2009年的地理信息系统（GIS）相关数据集，涵盖交通、人口分布、行政区划等领域，为城市规划与研究提供支持。 2009年北京的MapInfo电子地图数据。
     
  • 印度洋-太平洋海域年度温差的协同模式*(2010年)
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    本文探讨了2010年印度洋和西太平洋海域之间的年度温差，并分析其相互作用及协同变化模式对全球气候的影响。 利用1870年至2004年的HadiSST月平均海表面温度（SST）资料，对去除全球增暖趋势后的印度洋-太平洋海表温度异常（SSTA）进行了季节经验正交函数（Season-reliant Empirical Orthogonal Function, S-EOF）分解。研究发现了印度洋-太平洋海表温度年际变化的两个联合模态，并分析了与之对应的大气环流特征。结果显示，低频厄尔尼诺/南方涛动（ENSO）是控制印度洋-太平洋区域的主要模式之一，能够维持赤道印度洋异常反气旋性环流，削弱夏季风的影响并使东印度洋暖池的热量得以保持。
     
  • 北京2018年POI数据
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    简介：本数据集包含2018年度北京市各类地点兴趣点（POI），涵盖餐饮、住宿、旅游、服务等多个领域，为城市规划和研究提供详实信息。 标题中的“北京市 2018年 POI”指的是北京市在2018年的地理信息数据，特别是基于点兴趣点（Points of Interest, POI）的数据库。POI是地理信息系统中的一个重要概念，它通常包括各类实体的位置信息，如餐馆、酒店、公园、医院等，这些地点对于导航、旅游规划和商业分析等领域具有重要意义。 描述中提到的数据来源于2018年的高德地图，高德是中国领先的数字地图提供商之一，其数据准确性和覆盖范围广受认可。该数据集包含了超过50万条记录，并涵盖了包括但不限于以下类别： 1. 餐饮：如餐馆、咖啡厅和甜品店。 2. 风景名胜：如公园、景区和历史遗迹。 3. 公共设施：如图书馆、体育场馆、公交站和地铁站。 4. 商业服务：如购物中心、银行和加油站等。 5. 住宿：包括酒店、旅馆以及民宿。 6. 医疗健康：例如医院、诊所及药店。 7. 教育机构：涵盖学校与培训机构等场所。 8. 办公场所：诸如办公楼或政府机关的地点信息。 9. 娱乐休闲：如电影院、KTV和酒吧等娱乐设施的位置数据。 10. 交通设施：包括机场、火车站及长途汽车站等地标位置。 11. 居民区：例如小区与公寓的具体地址详情。 12. 其他公共服务场所，比如邮局或派出所的地点信息。 13. 自然环境特征：如湖泊、山川和森林等自然景观的位置数据。 14. 工业区域：包括工厂及工业园区等地标位置。 此数据集以.xlsx文件格式提供。用户可以利用这个文件进行各种分析，例如： - 地理空间分析：通过地图软件或GIS工具展示POI分布情况，并对城市的空间结构和人口活动热点进行深入研究。 - 商业智能应用：商家可以根据POI信息来确定市场定位、寻找潜在客户群体并优化店铺布局策略。 - 旅游规划服务：为游客提供旅行路线建议，帮助他们找到周边的住宿设施、景点及餐饮地点等资源。 - 城市发展规划支持：政府和研究机构可以利用这些数据了解城市功能区的变化趋势，并据此调整公共服务设施配置方案。 标签“POI 北京市 2018年”明确了该数据集的主要内容及其时间范围，方便用户快速理解和使用。文件名为“北京POI”，这很可能是指包含所有上述信息的Excel文件。 此数据集是研究北京市的城市特征、进行市场分析或开发相关应用的重要资源之一。通过对超过50万条POI记录的数据深入挖掘，我们可以获得丰富的城市生活与商业信息，并为决策提供有力支持。
     
  • 印度高光谱数据集
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    印度高光谱数据集是一套针对印度地区采集的高分辨率地物反射率数据集合，适用于环境监测、地质勘探及农业研究等多个领域。 主要提供了高光谱数据集，包括两幅高光谱图像：Pavia University 和 Indian Pines。
     
  • 2018年高德POI数据（2018版）
    优质
    2018年高德POI数据集收录了全面、详实的城市地理信息点位，涵盖餐饮、住宿、交通等众多领域，为用户出行提供精准导航服务。 2005年到2020年间最专业的科研POI数据。
     
  • 印度松树高光谱数据集
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    印度松树高光谱数据集是由高分辨率光谱图像组成，专门用于印度地区的松树研究。该数据集为生态学、林学及遥感技术的研究提供了宝贵资源。 Indian pines印第安农场高光谱数据集包含200个波段，尺寸为145*145*200。
     
  • 基于Gerstner波的海洋卷浪实时仿真（2009年）
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    本文于2009年提出了一种基于Gerstner波的算法，用于高效生成逼真的海洋卷浪效果，适用于实时渲染和模拟。 基于Gerstner波海浪模型，并引入Perlin噪音扰动来构建海浪的基本形态；采用一种基于梯度的波峰搜索算法，动态地找到波峰网格点；通过超前预测的波峰生成算法创建一个卷曲的波峰表面，将其替换原有的波峰表面，从而实现不同情况下的大规模实时卷浪效果。
     
  • 有效波高：用于计算波高的MATLAB函数
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    本文章提供了一个基于MATLAB编写的函数，专门用于海洋工程中有效波高的精确计算，帮助研究人员和工程师简化数据处理流程。 该程序用于计算有效波高、Hmax（最大波高）、Hrms（均方根波高）、H1/2（半数概率波高）、H1/10（十分位波高）以及 H/100（百分之一的极端值），同样也包括了有效波周期，Taverage（平均周期）、T1/2、T1/10 和 T1/100。 使用说明如下： - 语法：只需运行 StaWave.m 文件。 - 输入要求：数据应以.txt格式提供，并且在文件中，第一列记录的是波高值，第二列为对应的波周期数值。 - 输出结果：程序将生成两个输出文件——hw.txt和Pw.txt。前者包含最大、平均及不同概率水平的波高信息；后者则包括相应的周期统计。 注意，请确保使用 datwaves.txt 文件作为输入数据源。 参考文献： 席尔瓦，R.（2005）。《海洋波浪分析与描述》，SD/49号出版物。工程学院，UNAM出版社，墨西哥。 加布里埃尔·鲁伊斯，2006年6月。
     
  • 海洋波浪的MATLAB模拟.zip
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    本项目提供了一个基于MATLAB的工具包，用于模拟和分析不同条件下的海洋波浪。通过精确建模，帮助研究人员及工程师更深入地理解海况特性与行为模式。 文中提到的两个程序分别用于生成二维和三维下的海浪波形图（由提供的Matlab源程序生成）。bopu.m是标准的p-m谱计算程序，输入风级数和频率数即可得到对应风级下的p-m谱；erweihailangboxing.m是生成三维海浪波形的程序，通过输入风级数、频率数及角度数来获得该条件下的海浪波形；hailangboxing.m则是用于生成二维海浪波形的程序，只需提供风级数和频率数即可得到对应情况下的海浪波形。