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【气象水文应用】Python分析1961-2020年夏季全层水汽通量数据.zip

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简介:
本资料提供使用Python进行气象数据分析的教学资源,重点在于解析1961至2020年间夏季中国全层水汽通量的数据集。通过该教程,学习者能够掌握如何运用Python及其相关库处理和分析大量气候数据,以支持气象学与气候变化研究。 【气象水文案例】Python计算1961-2020年夏季整层水汽通量 该文档包含了使用Python编程语言来分析从1961年至2020年间夏季的整层水汽通量的数据和方法,适用于气象学与水文学的研究。

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  • Python1961-2020.zip
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    本资料提供使用Python进行气象数据分析的教学资源,重点在于解析1961至2020年间夏季中国全层水汽通量的数据集。通过该教程,学习者能够掌握如何运用Python及其相关库处理和分析大量气候数据,以支持气象学与气候变化研究。 【气象水文案例】Python计算1961-2020年夏季整层水汽通量 该文档包含了使用Python编程语言来分析从1961年至2020年间夏季的整层水汽通量的数据和方法,适用于气象学与水文学的研究。
  • 2019-2020点矢.zip
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    该资料包包含2019至2020年间全球各地逐月降水和气温的数据点矢量文件,适用于气候研究和数据分析。 标题中的“2019-2020降水和气温点矢量.zip”指的是一个包含中国各地在2019至2020年期间降雨及气温数据的压缩文件,其格式为点矢量。这种类型的数据集通常被用于气候研究、环境分析以及气象预测等领域中。点矢量是一种地理信息系统(GIS)常用的数据形式,它将每个观测位置表示成包含地理位置信息的几何点,并附带相应的属性值如降雨量和气温等。 在描述中提到“读者可以对点矢量进行克里金插值生成全国栅格”,这涉及到两种重要的GIS技术:克里金插值(Kriging Interpolation)和栅格数据模型。克里金插值是一种统计方法,用于估计空间变量如降雨量或气温在未测量地点的数值,通过考虑观测点之间的空间相关性来实现这一目标。这种方法特别适用于处理随机分布的数据,并能提供误差评估结果,从而生成连续的空间表面。 1. **克里金插值**: - 原理:基于相邻点之间存在的空间自相关关系,计算变异函数以确定权重,进而预测未知位置的数值。 - 类型:包括普通克里金、简单克里金和泛克里金等不同形式,每种方法适用于特定的应用场景。 - 应用领域:环境科学、地质学及气象学等领域中广泛应用此技术来创建连续的地图如气候图或地质分布图。 2. **栅格数据模型**: - 结构:由一系列大小一致的单元(像素)构成,每个单元代表一定地理位置上的信息。 - 特点:易于进行数学运算和空间分析操作,但需要较大的存储容量来保存所有数据。 - 应用范围:地图渲染、遥感图像处理及气候模型模拟等方面。 通过克里金插值技术将点矢量转换成全国尺度的栅格格式后,可以生成连续分布图展示降水量与气温的变化趋势。这有助于分析气候变化模式、预测灾害风险以及制定水资源管理策略等关键任务。 在实际应用中,可能需要借助GIS软件如ArcGIS或QGIS进行数据预处理、插值计算及结果可视化工作。同时,在数据分析阶段还需要了解降雨量和气温的测量单位、时间分辨率(例如日均值、月平均或者年均数),以及如何有效处理异常值与缺失信息。 结合其他环境因素,比如地形特征和植被覆盖情况等,可以深入探究气候现象与其地理背景之间的关系,并通过时空趋势分析来发现气候变化规律。该压缩包提供的数据是进行气候研究的重要资源之一,借助GIS技术和统计方法能够揭示隐藏在点矢量中的空间分布特点及变化趋势,为决策制定提供科学依据。
  • 学习资料】环境和可视化——团轨迹与环境实践.zip
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    本资料为气象水文学习者提供环境气象数据的深入分析方法及可视化技术指导。内容涵盖气团轨迹分析理论及其在实际环境监测中的应用案例,助力提升气象科研水平。 【气象水文学习资料】环境气象数据分析及可视化应用-气团轨迹分析与环境气象应用.zip 这段文字描述的是一份关于气象学与水文学的学习资源,内容涉及环境气象数据的分析方法以及如何通过可视化技术来更好地理解这些数据,并具体探讨了气团运动路径在实际环境保护和预报中的作用。
  • 实例】MATLAB可视化实战——基于Matlab的与散度计算实例.zip
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    本资源提供了一个详细的教程和代码示例,利用MATLAB进行水汽通量及散度的计算与可视化。通过具体案例解析,帮助用户掌握气象水文分析中数据处理的关键技能。适合科研人员和技术爱好者学习实践。 【气象水文案例】MATLAB可视化应用实战案例-Matlab计算水汽通量和散度.zip
  • 玛曲地区20115-10月与强降来源
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    本研究聚焦于2011年5月至10月期间,对玛曲地区的水汽通量进行详细分析,并探讨该时期内强降水事件的水汽来源及其影响机制。 通过使用玛曲常规站1967年至2008年的每日降水数据以及NCAR/NCEP的月平均再分析资料,并借助NOAA HYSPLIT_4水汽轨迹模型,我们对玛曲地区5月至10月期间的平均水汽输送通量和强降水事件中的主要水汽来源路径进行了统计分析。研究结果显示,在该时间段内,玛曲地区的水汽主要集中于400hPa以下的大气层中;而在各个层次之间,700hPa层面拥有最多的水汽含量,其次是500hPa的水平面。 此外,我们还发现影响玛曲地区强降水事件的主要水汽输送路径有两条:一条是西南向的水汽传输带;另一条则是东南方向上的水汽通道。同时值得注意的是,在这个时间段内逐月追踪到的不同月份中的具体水汽来源变化情况,间接反映了青藏高原地区的气候特征和动态影响。
  • 均降平均集.txt
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    本数据集包含全球范围内各气象站点多年观测所得年均降水记录,旨在提供气候变化与降水模式研究的基础资料。 因文件较多,数据存放于网盘中,txt文件内包含下载链接及提取码,永久有效。如失效会第一时间进行补充。样例数据及详细介绍参见相关文章。
  • 1961-2022)中国2839个站逐日降记录(辨率0.1°-0.25°/0.5°)
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    这段数据集包含了从1961年至2022年间,中国2839个气象站点每日的降水量观测值,空间分辨率分别为0.1度、0.25度和0.5度。 【数据集摘要】 CHM_PRE 数据集基于中国境内及周边自1961年起至今共2839个站点的日降水观测记录,在传统“降水背景场 + 降水比值场”的构建思路基础上,尝试引入月度降水量的约束和地形特征校正,并通过使用约4万个高密度站点在2015至2019年间插值得到的日降水量数据进行精度评估。经过验证,CHM_PRE 能够较好地反映降水的空间变化特性;其日值时间序列与高密度观测站的对应结果之间的相关系数中位数为0.78,均方根误差中位数为8.8 mm/d,KGE(综合评价指标)值中位数为0.69。该数据集在一致性方面表现出色,与目前广泛使用的降水数据集如CGDPA、CN05.1和CMA V2.0具有良好的一致性。 CHM_PRE 数据的时间跨度从1961年至今,空间分辨率分别为0.1°、0.25° 和 0.5° ,地理范围覆盖了北纬18°至54°以及东经72°至136°区域。
  • 2021体矢.zip
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    本资源为2021年全国水体矢量数据集,包含河流、湖泊等各类水域的精确位置与边界信息,适用于地理信息系统(GIS)分析及环境研究。 数据为全国水体矢量数据,最后更新时间为2021年4月21日。
  • -利Spark处理和解国历史.zip
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    本资料包提供使用Apache Spark技术处理与解析中国历史气象数据的方法,涵盖数据清洗、转换及分析等内容,适用于气象学研究和大数据技术学习。 基于Spark实现对全国历史气象数据进行分析。