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LZW的MATLAB代码-seaice_noaa_indicators:基于NSIDC-0051每日数据计算年度海冰冻结与消融指标...

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简介:
LZW的MATLAB代码seaice_noaa_indicators用于处理NSIDC-0051每日数据,自动计算北极和南极年度海冰冻结及融化周期的关键指标。 该项目旨在根据NSIDC-0051版本001每日时间序列数据估计冻结/分解日期,并提供了在MATLAB中使用LZW编码的代码实现。 以下是运行项目所需的一些步骤: 安装Python:有关如何在SNAP/IARC的Atlas集群上安装python的方法,请参考相关文档。 安装Python包:要将软件包列表安装到激活的虚拟环境中,可以使用以下命令: ``` pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt ``` 预处理NSIDC-0051数据:下载并转换每日海冰浓度的NSIDC-0051数据。这包括从字节平面二进制文件中读取LZW压缩的GeoTIFF,并将其转化为浮点数。 制作NetCDF时间序列: 沿第三维(时间)堆叠2D GeoTIFF,生成“数据立方体”。通过填充缺失的时间片和将不规则的日报告线性插值到规则日报告来处理不规则日报。使用3x3的移动平均窗口进行空间平滑,并用[0.25, 0.5, 0.25]权重进一步暂时平滑数据。

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客服
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  • LZWMATLAB-seaice_noaa_indicatorsNSIDC-0051...
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    LZW的MATLAB代码seaice_noaa_indicators用于处理NSIDC-0051每日数据,自动计算北极和南极年度海冰冻结及融化周期的关键指标。 该项目旨在根据NSIDC-0051版本001每日时间序列数据估计冻结/分解日期,并提供了在MATLAB中使用LZW编码的代码实现。 以下是运行项目所需的一些步骤: 安装Python:有关如何在SNAP/IARC的Atlas集群上安装python的方法,请参考相关文档。 安装Python包:要将软件包列表安装到激活的虚拟环境中,可以使用以下命令: ``` pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt ``` 预处理NSIDC-0051数据:下载并转换每日海冰浓度的NSIDC-0051数据。这包括从字节平面二进制文件中读取LZW压缩的GeoTIFF,并将其转化为浮点数。 制作NetCDF时间序列: 沿第三维(时间)堆叠2D GeoTIFF,生成“数据立方体”。通过填充缺失的时间片和将不规则的日报告线性插值到规则日报告来处理不规则日报。使用3x3的移动平均窗口进行空间平滑,并用[0.25, 0.5, 0.25]权重进一步暂时平滑数据。
  • 2020集.rar
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    该文件包含2020年度北极地区每日海冰厚度的数据集,适用于气候变化、海洋学及生态学研究。 2020年逐日海冰厚度数据集提供了详细的每日海冰厚度观测记录。
  • 南极:下载绘图-MATLAB开发
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    本项目提供了一套详细的指南和MATLAB代码,用于下载每日南极海冰浓度数据,并展示如何使用这些数据进行可视化绘图。 该函数根据 Nimbus-7 SMMR 和 DMSP SSM/I-SSMIS 无源微波数据或近实时 DMSP SSMIS 每日极地网格海冰浓度绘制每日南极海冰浓度。 句法: seaice(日期) seaice(...,xy) seaice(...,label,LabelLocation) ci = seaice(...) [ci,lat,lon,x,y,h] = seaice(...) 描述:函数 seaice 绘制最新的可用海冰浓度图。参数 seaice(Date) 指定从 1978 年 10 月 26 日到现在的日期,可以以字符串输入或 Matlab 的 datenum 格式表示。本年度的任何日期都将使用近实时数据,但可能会导致一年中的第一周出现错误。参数 seaice(...,xy) 可将图形从极坐标转换为直角坐标 (x,y)。
  • 南极集(1999-2019).rar
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    该数据集包含了从1999年至2019年间南极地区冰盖的融化和冻结情况的数据记录,提供了详细的年度变化分析。 南极冰盖冻融数据集(1999-2019)是一个涵盖近二十年来南极洲冰层融化情况的重要资源,适用于气候变化研究、环境监测及地理信息系统分析等多个领域。该数据通过两个子文件——Melt1999_2009.nc和Melt2010_2019.nc分别记录了从1999年至2009年以及从2010年至2019年的冻融情况,帮助研究者分析南极冰盖的变化趋势。 理解这些数据集中的“冻融”概念至关重要。在极地地区,“冻融”指的是冬季积雪或结冰然后夏季融化的过程,这一现象受气温、降水量和风速等多种因素影响。通过记录的冻结与融化状态可以评估气候变暖对南极冰盖的影响,并作为全球气候变化的重要指标。 Melt1999_2009.nc和Melt2010_2019.nc文件以NetCDF(网络通用数据格式)形式存储,这是一种标准的数据格式用于多维科学数据的记录。该格式包括元信息如变量名、单位及维度大小等描述性信息,使得这些数据易于被各种软件工具读取和处理。每个网格点代表特定地理位置上的观测值,并且可以是时间序列数据来反映不同时间点冰盖融化状态。 通过这两个文件,科学家能够分析南极冰盖的年度变化、季节性和月度趋势。例如,他们可以通过比较两个时期内的融化面积观察到冰盖减少的速度是否加快;或者关注某些区域如南极半岛和罗斯冰架等热点地区的动态。此外,这些数据集还能与气候模型结合使用以验证预测准确性并优化未来预测。 冻融数据的应用范围广泛: 1. 气候变化研究:评估全球变暖对南极冰盖的影响以及海平面上升风险。 2. 地质灾害预警系统建立和完善:监测因冰川融化引发的潜在环境威胁,如冰湖溃决等。 3. 生态系统分析:了解冰盖变化如何影响企鹅、海豹等物种生存条件,并为生物多样性研究提供依据。 4. 海洋学研究:探究南极冰层融化对海洋盐度和温度的影响以及其对于全球海洋环流的作用机制的理解。 5. 水资源管理:鉴于南极洲拥有地球上最大的淡水储存库,该数据集有助于确保全球水资源安全。 总而言之,南极冰盖冻融数据集(1999-2019)提供了深入理解南极地区动态的重要信息源,并对于研究气候变化、预测未来环境影响及制定应对策略具有关键作用。
  • 北极:便捷下载网格绘图-MATLAB开发
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    这是一个MATLAB项目,提供方便快捷地下载和处理北极海冰数据的功能,并支持生成每日网格化图形,便于科研人员进行数据分析和研究。 在MATLAB环境中处理科学数据是一项常见的任务,在气候学和环境研究领域尤其重要。本段落将详细介绍如何使用两个特定的MATLAB函数——`arcticseaice` 和 `arcticborders`,来下载并绘制每日北极海冰浓度网格数据。 理解北极海冰浓度的重要性是关键。北极海冰作为地球气候系统的重要组成部分,对全球气候变化产生显著影响。它不仅调节海洋环流和全球气温,还与海平面上升及生态系统平衡密切相关。因此,定期监测其变化对于科学研究和政策制定至关重要。 `arcticseaice` 函数用于从特定数据源下载每日北极的海冰浓度数据。此功能允许用户获取最新或历史的数据以进行长期分析。在使用该函数时,需指定日期范围或具体日期;它将自动下载相应的数据文件,并可能将其存储为MATLAB可读格式(如`.mat` 文件)。这些数据通常呈网格形式存在,每个点代表特定区域的海冰覆盖情况。 接下来,`arcticborders` 函数用于绘制北极地区的地理边界,包括陆地和海岸线。此函数帮助用户更好地理解海冰数据的空间分布。通过调用该函数生成包含海冰数据的基础地图背景图,在分析变化趋势、比较不同时间段的覆盖范围或解释特定事件(如极端天气)对海冰的影响时非常有用。 在实际操作中,首先确保已正确安装MATLAB,并可能需要额外的地图工具箱来支持地理数据处理和可视化。然后解压缩下载文件并将其中包含的脚本添加到MATLAB的工作路径下。接下来进行以下步骤: 1. 使用`arcticseaice`函数下载所需日期范围内的海冰浓度数据。 2. 将获取的数据加载至MATLAB工作空间中。 3. 调用`arcticborders`函数创建地理背景图。 4. 在背景图上叠加海冰浓度数据,形成可视化图像。 5. 分析和解释可视化结果,如计算平均海冰覆盖度、识别异常值或观察长期趋势。 为了进一步提升分析能力,可以结合其他MATLAB功能(例如时间序列分析、统计学方法及图像处理技术),以挖掘更多模式与趋势。比如可计算海冰面积变化率或者使用颜色映射突出显示不同厚度的差异。 `arcticseaice` 和 `arcticborders` 这两个函数为科学家和研究人员提供了便捷工具,使他们能够快速获取并展示北极地区的海冰数据信息。通过熟练掌握这些工具,我们可以更好地理解和应对全球气候变化带来的挑战。
  • (PIC)
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    多年冻土指数的计算(PIC)探讨了评估多年冻土分布和变化的方法与模型,为气候变化下的生态系统研究提供了重要工具。 PIC(多年冻土指数计算)0.简介 图1展示了QTP上的数据位置。 目前存在数十种不同的指标用于评估多年冻土的存在与否及其特征与动力学变化,包括: - 空气和地面的融化/冻结天数(DDTa / DDTs / DDFa / DDFs) - 季节性融化/冻结n因子(nt / nf) - 年平均气温(MAAT) - 年平均地表温度(MAGT) - 15米深度处年平均地温 (MAGST) - 永久冻土顶部的温度(TTOP) - 活动层厚度(ALT) - 最大冻结深度(FD) 图2展示了PIC的结构。 图表1列出了PIC中最重要的用户功能。以下是R函数说明和参考单元方程: **温度相关指标** - 冻结指数:空气和地面冻结天数,单位为℃ - 解冻指数:空气和地面解冻度,单位为-天℃ - 年平均气温(MAAT),单位为℃ - 5厘米深度处年平均地表温度(MAGT),单位为℃ - 15米深度处年平均地温 (MAGST),单位为℃
  • Cryosat-2
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    Cryosat-2卫星通过先进的雷达 altimetry 技术收集全球海冰厚度数据,为研究北极气候变化和海平面上升提供关键信息。 Cryosat-2卫星用于测量海冰厚度。
  • :城市照时
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    日照指数:城市每年的日照时数旨在分析和评估不同城市的年均日照时间,帮助人们了解各地气候特点及适宜居住度,为旅游、健康生活等提供参考。 阳光指数是衡量一个地区日照情况的重要指标,它通常指的是城市在一年内接收到的日照时间长度。这个数据对于理解地理环境、气候特征以及人们的生活方式都有着深远的影响。 本段落将深入探讨阳光指数的概念、计算方法及其在多个领域的应用价值。阳光指数基于气象观测数据进行计算,通过统计一段时间内的日照时长来得出平均每年的数值。这一指标有助于我们了解不同地区的光照强度和持续时间,并为科学研究与实际应用提供依据。“sunshine-index”项目就是一个很好的例子,它收集并分析全球各城市的阳光数据,绘制出详细的日照分布图供公众查询研究。 在城市规划方面,阳光指数具有重要意义。建筑设计时需考虑充足的日照条件以实现绿色建筑理念,例如太阳能发电和自然采光等。此外,在公园、绿地布局及城市绿化策略制定中也需要参考这一因素来提升生态环境质量。 对于能源产业而言,尤其是太阳能发电领域,阳光指数显得尤为重要。它直接影响到太阳能电池板的效能表现:光照充足的地区更适合建设大型电站以提供可再生能源支持,并且对相关领域的政策规划和电力市场产生影响。 从居民健康角度出发,充足日照有助于人体合成维生素D、促进骨骼健康;相反,则可能引发季节性情感障碍等问题。因此了解所在城市的阳光指数有利于指导合理安排户外活动,提升生活质量。 总之,“sunshine-index”项目的数据以HTML形式展示给用户查看使用,使得信息更加直观易懂且便于开发者进一步开发与数据挖掘工作。 综上所述,阳光指数是一个反映城市日照状况的关键指标,在多个领域发挥着重要作用。通过此类项目的帮助,我们能够更好地理解地球表面的光照分布情况,并为可持续发展及居民福祉提供科学依据。
  • 机构系统性金风险及2007-2022原始
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    本项目提供金融机构系统性金融风险的计算代码、自2007年至2022年详细的计算结果以及相关原始数据,旨在帮助研究者分析和理解全球金融危机及其后续影响。 一、数据简介:本数据集包含四个系统性极值风险指标——通过DCC方法计算的Δcovar、分位数法计算的Δcovar、分位数法计算的covar以及MES,涵盖上市金融机构(包括银行、证券和保险等)从2007年至2022年的数据。这些数据为非平衡型,即并非所有机构的数据都始于2007年,但自2010年后大部分都有记录,并且能够很好地描述金融危机、股市崩盘以及新冠疫情的影响。 二、指标说明:金融系统性风险是指在金融市场中由于各种关联因素的存在,导致风险传播并逐渐形成内在不确定性的损失。这些内部机制包括但不限于Acemoglu等人提出的观点。 三、参考文献: [1] 王剑, 杜红军. 非对称尾部相依视角下的金融机构系统性风险研究[J]. 金融经济,2023,No.561(03):54-69. [2] 朱子言, 刘晓星. 系统性风险溢出与脆弱度——基于中国上市金融机构尾部风险感知的研究[J]. 金融经济学研究,2023,38(02):20-34.
  • 2000-2019资源金错配分享(金错配
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    本研究提供了一个详细的框架来衡量2000至2019年间全球范围内资源与金融之间的错配情况,并公开了用于计算相关错配指数的代码,为经济学和金融学的研究者们提供了宝贵的分析工具。 资源错配指数计算 1. 数据来源:各省级统计年鉴/中国统计年鉴 2. 时间跨度:2000-2019年 3. 区域范围:全国 指标说明: 资源配置是经济学研究的基本问题之一,如何利用有限的资源实现社会福利的最大化一直受到国内外学者的关注。在经济全球化的背景下,国际间的贸易往来日益频繁,资本在全球市场的流动加速了这一进程。经济增长成为持续的研究主题。为了优化资源配置,必须明确资源错配导致效率损失的作用机制,并评估这种错配有造成多大程度上的效率损失,进而分析哪些层面可以实现重新的配置优化。只有全面了解这些问题,在实际操作中才可能制定出有针对性的政策。因此需要对资源错配的程度进行估算。 金融错配指标 1. 数据来源:国泰安数据库 2. 时间跨度:2003-2020年 3. 区域范围:全国 计算公式: \[ 金融错配 = \frac{利息支出 / (负债 - 应付账款) - 行业平均利率}{行业平均利率} \] 参考文献: 张庆君, 李萌. 金融错配与企业资本. 以上信息提供了资源和金融错配指数计算的基础数据、公式以及相关研究背景。