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全球70-00年生物气象数据（WorldClimte）.zip

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简介：
该资料包提供全球1970年至2000年的生物气象数据，涵盖温度、降水等关键指标，适用于生态学和气候变化研究。文件格式为.zip，内含WorldClim数据库提取内容。 WorldClim版本2包括19个生物气候变量的标准数据集（1970-2000年的平均值）。每次下载都会获得一个“zip”文件，其中包含19个GeoTiff（.tif）文件，每个月使用一种不同的变量。

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  • 全球70-00年生物气象数据（WorldClimte）.zip
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    该资料包提供全球1970年至2000年的生物气象数据，涵盖温度、降水等关键指标，适用于生态学和气候变化研究。文件格式为.zip，内含WorldClim数据库提取内容。 WorldClim版本2包括19个生物气候变量的标准数据集（1970-2000年的平均值）。每次下载都会获得一个“zip”文件，其中包含19个GeoTiff（.tif）文件，每个月使用一种不同的变量。
     
  • 00年至18年气象数据，尚未处理
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    这段资料包含了从2000年至2018年间未经处理的全面气象数据，为研究气候变化与天气模式提供了宝贵的信息资源。 本段落将详细解析标题“00年到18年的气象数据但未经处理”以及相关描述中的IT知识要点，主要围绕气象数据分析与GIS（地理信息系统）的应用展开。 首先，该标题表明这是一份包含2000年至2018年间收集的大量原始气象观测记录的数据集。这些数据通常包括气温、湿度、风速和降水量等参数，并对多个领域如气象学研究、环境分析、农业规划及灾害预警具有重要价值。 未经处理的数据通常是直接从仪器或传感器获取，且未经过任何整理或转换。这种形式的数据可能以CSV（逗号分隔值）、TXT（文本段落件）或NETCDF（科学数据格式）等常见存储方式保存下来。为了有效利用这些原始记录，通常需要借助特定的软件工具或者编程语言进行读取和分析。 描述中提到若需已处理过的气象数据，则可以在其他资源处获取，不过这可能是付费内容。对于Excel和SHP文件这两种常见的处理后的数据格式进行了特别说明：前者适用于小规模的数据管理和初步可视化；后者是ESRI公司的GIS软件ArcGIS的标准空间数据格式之一，用于存储地理位置信息及其属性。 文中还提到Python代码的应用场景，表明该气象数据分析工作可能涉及编程技术。作为广泛应用于大数据领域的语言，Python提供了诸如Pandas和NumPy等强大的库支持高效的数据处理任务，并且还有Geopandas与Shapely专门针对GIS操作的需求而设计的库。利用这些工具可以轻松地清洗、转换及分析原始数据并生成可视化结果。 在ArcGIS中，用户能够加载气象数据执行一系列空间分析工作如计算气温变化趋势、识别极端天气事件以及建立气候模型等任务。此外，该软件还支持与其他技术结合使用以实现自动化处理流程的构建——例如通过Python脚本进行的数据预处理或后处理操作。 考虑到实际应用需求，可能需要对各个年度组织好的文件集合执行合并、校正时间戳及单位标准化等一系列步骤以便于后续统计分析工作的开展。因此总结起来这个资源包涵盖了以下IT知识点： 1. 气象数据的采集与存储格式； 2. 使用Excel进行简单的管理和初步数据分析； 3. ArcGIS在地理空间数据分析中的作用和应用范围； 4. Python编程语言及其在气象数据处理及GIS技术结合使用时的重要性； 5. 数据处理流程，包括清洗、转换以及分析三个环节的具体操作方法； 6. 对SHP文件等常见空间数据格式的理解与运用。 掌握上述知识有助于更有效地管理和解析这类原始的气象记录，并为进一步科研活动、政策制定或是商业决策提供有力支持。
     
  • 全球气象站年均降水平均数据集.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。
     
  • 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。
     
  • 1880-2019年全球平均气温数据.zip
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    本资料集包含了从1880年至2019年间全球及各大陆和主要地区的年度与月度平均气温数据，来源于多个权威气象机构。 该资源包含了从1880年到2019年的全球平均气温数据，共计140年，对于气象研究领域的工作人员具有一定的参考价值。
     
  • 全球农业气象数据查询系统
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    全球农业气象数据查询系统是一款集成了全球范围内的气候、土壤和农作物生长等信息的专业软件。该平台提供精准的天气预报与历史数据分析，帮助农民优化种植决策，提高农业生产效率及可持续性。 这是一款免费且简洁易用的大数据系统，整合了农业生产、气候环境及金融市场等多个板块的内容。它涵盖了近五十年来各国的农业统计数据，以及过去十年全球每日气象信息与环境监测资料，并包括五年内全国期现货报价的数据。用户只需简单的鼠标操作即可轻松管理和分析海量数据。
     
  • BioVars生物气象数据处理代码
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    BioVars是一款专为生物学研究设计的数据处理软件，专注于解析和分析复杂的生物气象数据。它提供了一系列先进的算法和工具，帮助研究人员更好地理解环境因素对生物体的影响。通过简便易用的界面以及强大的功能集，BioVars在生态学、气候科学等多个领域中被广泛应用。 本程序采用R语言编写，可以处理从WorldClimate网站下载的2000年至2018年的气候数据。根据每月最高气温、最低气温及降水量三个指标，计算出包括年平均温度、年降水量、降水季节性和最冷和最暖月份的温度以及干湿地区的降水量在内的19个生物气象变量（Bio1至Bio19）。
     
  • 全球地面气象站观测数据站点列表.pdf
    优质
    本PDF文件提供了全球各地面气象站的详细观测站点列表，包括各站点的位置、经纬度和海拔高度等信息，是进行气候研究与分析的重要资源。 全球地面气象站观测资料台站表提供了最全面的全球气象站分布情况。