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地表温度数据,属于气候变化相关数据集。

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简介:
该数据集能够追踪自1750年至今的全球温度变化趋势,并且其所包含的原始数据来源于“伯克利地球”项目提供的公开数据页面。具体来说,该数据集包含了以下多个CSV文件:GlobalTemperatures.csv(全球温度)、GlobalLandTemperaturesByCountry.csv(按国家划分的陆地温度)、GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv(按主要城市划分的陆地温度)、GlobalLandTemperaturesByState.csv(按州划分的陆地温度)、以及GlobalLandTemperaturesByCity.csv(按城市划分的陆地温度)。

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  • :应对键.zip
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    本数据集包含全球各地的地表温度记录,旨在帮助研究者分析和预测气候变化趋势,支持相关领域的科学决策。 气候变化与地表温度数据集包含多个文件: 1. **全球陆地和海洋及陆地温度(GlobalTemperatures.csv)**: - Date:从1750年开始记录平均陆地温度,而最高和最低陆地温度以及全球海洋和陆地的综合温度则自1850年起开始计算。 - LandAverageTemperature:表示全球平均陆地气温(以摄氏度为单位)。 - LandAverageTemperatureUncertainty:围绕上述平均值的95%置信区间。 - LandMaxTemperature:代表全球最高陆地温度(同样使用摄氏度作为测量标准)。 - LandMaxTemperatureUncertainty:给出最高的陆地气温附近的95%置信区间的范围。 - LandMinTemperature:表示全球最低平均陆地温度(以摄氏度为单位)。 - LandMinTemperatureUncertainty:提供最低地面温度的95%置信区间。 - LandAndOceanAverageTemperature:代表全球综合平均陆地和海洋气温,同样使用摄氏度作为测量标准。 - LandAndOceanAverageTemperatureUncertainty:给出全球平均陆地与海洋温度的95%置信区间的范围。 其他相关的数据文件包括: - 按国家/地区划分的全球平均陆地温度(GlobalLandTemperaturesByCountry.csv) - 各州的全球平均陆地温度(GlobalLandTemperaturesByState.csv) - 主要城市的全球陆地温度(GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv) - 按城市分类的全球陆地气温数据集(GlobalLandTemperaturesByCity.csv)
  • Earth Surface Temperature Data on Climate Change(迁下的)-
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    本数据集提供了全球各地多年来的地球表面温度记录,旨在研究和分析气候变化对地表温度的影响及变化趋势。 该数据集探索了自1750年以来的全球温度变化,并且其原始数据来自伯克利地球的数据页面。提供的CSV文件包括:GlobalTemperatures.csv、GlobalLandTemperaturesByCountry.csv、GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv、GlobalLandTemperaturesByState.csv 和 GlobalLandTemperaturesByCity.csv。
  • Jena-
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    Jena气候数据集记录了德国Jena市自2009年起每分钟详细的气象参数,包括温度、湿度等,为气候研究与模型训练提供了宝贵的资源。 《JENA气候数据集——揭示气候变化的宝贵资源》 JENA气候数据集是科研人员研究气候变化、气象学以及环境科学的重要工具。该数据集基于德国耶拿地区长达八年的连续观测,涵盖了2009年至2016年期间详细的气象参数记录,为科学家们提供了宝贵的长期气候信息,对于深入理解地球气候系统和预测未来趋势具有不可估量的价值。 让我们深入了解JENA气候数据集的核心内容。该数据集以CSV文件格式存储,名为“jena_climate_2009_2016.csv”。这种表格形式的数据易于读取与分析,并且包含了一系列气象观测值,每行代表特定时间点的测量结果,列则对应不同的参数如温度、湿度、气压、风速和辐射等。这样的结构使得数据能够被各种编程语言和数据分析工具轻松处理。 在JENA气候数据集中,我们可以找到以下关键的气象参数: 1. 温度:包括平均值、最高值及最低值,反映了冷暖变化。 2. 湿度:相对湿度测量体现了大气中的水分含量,并影响云层形成与降水频率。 3. 气压:代表了大气压力水平的变化,对天气系统和风向风速具有重要关联性。 4. 风速及方向:揭示空气流动特征,对于研究风暴、飓风等极端气候事件至关重要。 5. 辐射:包括太阳辐射与地表反射辐射量度,是影响地球能量平衡的关键因素之一。 6. 降水量记录了降水总量及其频率变化情况,在水资源管理、洪水预警及干旱预测等方面具有重要意义。 这些数据不仅有助于科学家们分析JENA地区的短期和长期气候模式,还可以通过与其他地区数据的对比研究全球气候变化特征。例如,比较不同纬度或海拔高度下的气候资料可以揭示出地理分布上的差异;而年际间的季节性变化则能够帮助我们探索气候系统的周期性和不稳定性。 此外,JENA气候数据集也是教育和科研的理想素材来源。学生与研究人员通过实际操作学习如何处理及分析此类信息,并掌握构建气候变化模型的方法论技巧。同时这些资料还可以用于气象预报模型的训练以及验证过程之中以提高预测准确性与时效性。 总之,《JENA气候数据集》是一个不可多得的研究资源库,它不仅帮助我们更深入地理解地球上的气候系统和变化趋势,还为制定应对全球环境挑战的战略提供了科学依据。无论是学术研究还是政策决策乃至公众科普教育领域内,该数据库均发挥着极其重要的作用,并推动人类对气候变化的认知不断进步和发展。
  • .zip
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    本数据集包含全球各地多年来的地表温度观测记录,适用于气候变化研究与环境科学分析。 数据集包含以下内容: 全球陆地及海洋温度(GlobalTemperatures.csv): - Date:记录了自1750年起的平均陆地气温以及从1850年开始的最高、最低陆地气温与全球海洋及陆地综合气温。 - LandAverageTemperature:表示摄氏度下的全球平均气温。 - LandAverageTemperatureUncertainty:围绕平均值的95%置信区间。 - LandMaxTemperature:表示摄氏度下全球最高的平均温度记录。 - LandMaxTemperatureUncertainty:代表最高地面温度附近的95%置信区间。 - LandMinTemperature:显示摄氏度下的最低全球平均气温数据。 - LandMinTemperatureUncertainty:最低地表温度的95%置信范围。 - LandAndOceanAverageTemperature:表示以摄氏为单位记录的全球陆海综合平均气温。 - LandAndOceanAverageTemperatureUncertainty:代表全球陆海平均温度的95%置信区间。 其他文件包括: - 按国家和地区划分的全球平均地表温度(GlobalLandTemperaturesByCountry.csv) - 各州范围内的全球平均地表温度数据(GlobalLandTemperaturesByState.csv) - 主要城市的全球陆地气温记录(GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv) - 按城市分类的全球陆地气温信息(GlobalLandTemperaturesByCity.csv)。
  • (1) 时间序列挖掘模板:墨尔本十年(CSV格式) (2) 墨尔本十年挖掘代码
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    简介:提供墨尔本过去十年的气候变迁数据,以CSV格式存储的时间序列数据集。附带的数据挖掘相关代码帮助用户深入分析和探索气象模式与趋势。 使用Jupyter平台,并通过Python对墨尔本10年气候变化数据集进行特征处理。然后利用机器学习模型训练并拟合原始数据集,最后评估哪种模型的拟合效果最佳。(提供了相关数据集)
  • 操作员(CDO)文档
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    气候数据操作员(CDO)相关文档提供了关于管理、处理和分析气候数据的专业指导和技术说明,旨在帮助用户高效地使用特定工具和资源。 内容涉及:CDO(Climate Data Operators)的说明书、指令卡片、图形使用文档以及Py和RB对CDO的使用方法。最近还找到了一个大佬的相关PPT。之前分享过一份链接,其中包含了关于Py和RB对CDO使用的相关内容,这次提供的资料则涵盖了我近期找到的所有参考文档。
  • 全球分区矢量
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    全球气候变化分区矢量数据提供了不同区域未来气候预测的详细空间信息,包括温度和降水变化趋势,助力科学研究与决策制定。 全球气候类型划分矢量数据格式为shp,数据精度为1km。
  • 分析:基球系统模型(如CMIP)的加载与绘图入门指南
    优质
    本指南为初学者提供基于地球系统气候模型(如CMIP)的数据分析入门教程,涵盖数据加载、处理及可视化技术。 本教程是一个非常基础的入门指南,旨在帮助学生从地球系统气候模型(如第六次耦合模型比较项目CMIP6)入手进行气候数据分析。适合没有任何气候数据分析经验及编程背景的学生使用。 学习目标包括: - 学会读取CMIP气候模式数据(netcdf格式) - 了解数据的时空结构 - 绘制一个模型的绝对温度(相对于给定基线) - 计算并绘制温度变化异常 - 在指定时间段内为多个模型创建图表 此外,还提供了进一步进行探索性数据分析的方向。
  • 全球分区图栅格.zip
    优质
    本资源提供全球气候变化分区的栅格数据集,以高分辨率网格形式呈现不同区域的气候变迁情况,适用于气候研究和环境分析。 全球气候分带图栅格数据(shp格式)在开发过程中需要用到。
  • 全球(1980-2022)NOAAGlobalTemp
    优质
    NOAAGlobalTemp提供自1980年至2022年详尽的全球地表温度月度数据,涵盖陆地与海洋区域,为气候变化研究和监测提供了关键资料。 全球地表温度数据集NOAAGlobalTemp由全球海洋表面(水)温度(SST)数据集与全球陆地表面空气温度数据集组成。时间分辨率为1880年1月至2022年2月的月值数据,空间分辨率5°×5°。数据保存格式为.nc文件,可使用ArcGIS软件中的“创建NetCDF栅格图层”工具打开。 在尝试打开数据时可能会遇到一些问题,例如无法正常读取,请参考以下参数设置: 通常选中文件后相关参数会自动填充;如不显示相关参数,请将.nc文件放到非中文字符的相对浅一点的路径下(比如放在桌面)。具体输入如下: - netCDF 文件:C:\Wsers\PZL\Desktop\air.mon.anom.v4.ne - 变量:alrX - 维度:lon - Y维度:lat - 输出栅格图层:air_Layer 可选参数包括波段维度、尺寸值和时间值选择方法,像元配准设置为CENTER。