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基于Python的短期气候预测与中国夏季降水及环流异常分析图表绘制

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简介：
本研究利用Python进行数据分析与可视化，探讨了中国夏季降水和大气环流异常，并进行了短期气候预测。通过图表清晰呈现关键发现。 包含所需的数据。

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  • 基于Python的短期气候预测与中国夏季降水及环流异常分析图表绘制
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    本研究利用Python进行数据分析与可视化，探讨了中国夏季降水和大气环流异常，并进行了短期气候预测。通过图表清晰呈现关键发现。 包含所需的数据。
     
  • 短期气候预测Python实习.zip
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    本项目为短期气候预测的Python编程实习资料，包含数据处理、模型构建及结果分析等内容，适合学习气象学与Python结合的应用。 短期气候预测的Python代码实现。
     
  • 短期气候实习：大气环流特征的Python代码表征
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    本项目旨在通过Python编程学习和分析大气环流特征，采用短期气候实习的方式，结合实际数据，增强学生对气候变化的理解与研究能力。 计算1991年至2020年（共30年）1月500hPa的平均位势高度场，并绘制环流平均图；然后计算2008年1月500hPa位势高度距平，即相对于气候态的偏差，并制作相应的环流距平图。接下来，还需计算2008年1月500hPa位势高度纬向偏值（指与该月份同层经度平均后的差额），并绘制出对应的环流纬向偏离图。
     
  • 短期气候预测实习-Python实现.rar
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    本资源为短期气候预测的Python编程实践项目，包含数据处理、模型构建及结果分析等内容。适合学习气象学与数据分析的学生使用。 这是一个用Python实现的示例程序，用于进行短期气候预测。压缩包无需解压密码，可以放心使用。
     
  • 基于UNet的短期降水预测模型DeepRain
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    DeepRain是一款创新性的短期降水预测工具，它基于改进的UNet架构，旨在提供更准确、高效的降雨预报服务。 深雨项目是在HTWG康斯坦茨-应用科学大学的课程背景下创建的。该项目的目标是使用机器学习技术对德国康斯坦茨周边地区的35分钟短期降水进行预测。为此，我们在Python 3中利用了Keras和TensorFlow框架，并采用了UNet架构来实现这一目标。 我们的团队成员包括：（此处省略具体姓名）。 在教授的指导下，我们运用UNet模型成功创建了一个用于短期降水预测的应用程序。详细的研究结果可以在我们的英文论文或完整的德语报告中找到。 若想运行此项目中的脚本，请确保您已安装Python发行版，并且还需额外安装以下软件包：Keras、TensorFlow和cv2（OpenCV）。
     
  • 气候变化异常检测
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    气候变化异常检测旨在通过分析历史气象数据和运用先进的统计及机器学习方法来识别与常规气候模式不符的极端事件，以评估全球变暖背景下环境变化的趋势与影响。 异常气候检测是气候变化研究中的重要领域，其主要目的是识别和分析气候系统中出现的异常现象，如极端高温、暴雨及干旱等。这些事件可能对生态系统、人类社会以及经济活动产生重大影响。 在这个主题下，我们有四个MATLAB文件：MK突变检验.m、MKtest1.m、MKTEST.M 和 TTEST.M。它们都是用于统计分析和检测数据变化或突变的常用工具。 1. **Mann-Kendall 突变检验**（简称 MK突变检验）： Mann-Kendall 突变检验是一种非参数方法，通常用来识别时间序列中的单调趋势或突变点。在气候学中，这个方法可以用于检测温度、降雨量等气候变量是否发生了显著变化。由于该方法无需假设数据分布类型，因此特别适用于处理非正态分布的数据集。MK突变检验通过计算S值和τ秩相关系数，并与随机分布进行比较来判断是否存在突变。 2. **MKtest1.m** 和 **MKTEST.M**： 这两个文件可能是Mann-Kendall 突变检验的不同实现版本或扩展功能。其中，MKtest1.m可能包含特定的实施细节，而 MKTEST.M 则可能是更通用或全面的版本，它或许包括了错误检查、结果可视化或其他附加特性。在实际应用中，这两个脚本能够帮助我们对气候数据进行多维度分析，例如趋势分析和突变点定位。 3. **TTEST.M**： TTEST.M 是一个用于执行 t 检验的MATLAB函数。t检验通常用来比较两组数据平均值之间的差异，并判断这种差异是否具有统计显著性意义。在气候研究中，此功能可能被用来对比不同时间段或地点的气候数据，例如评估全球变暖趋势或者比较不同的气候模型预测结果。 综合以上文件，我们可以构建一个完整的异常气候检测流程：首先通过Mann-Kendall突变检验来查找时间序列中的潜在变化；接着使用t检验分析不同时段和位置间的数据差异性。结合这些统计结论，可以更深入地理解气候变化动态，并可能预测未来的气候异常事件。这四个MATLAB脚本为科研人员提供了强大的工具，有助于探究气候异常及其影响，从而支持制定应对气候变化的科学策略。
     
  • NCL绘制站点降水图表
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    本工具利用NCL（NCAR Command Language）软件绘制站点降水数据图表，便于气象学家和研究人员分析气候模式与长期天气趋势。 NCL画站点降水脚本代码，需要的可以看看。
     
  • 【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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    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。
     
  • 中国主要气候分区（非常实用）
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    本资料详细介绍了中国的主要气候区域划分，包括寒温带、中温带、暖温带等，内容实用，适合地理和气象爱好者以及相关专业人员参考学习。 气候分区是指根据特定地区的气候特征进行划分的区域。这种划分有助于更好地理解不同地区之间的气候变化、生态适应性和农业生产等方面的特点。