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TECA:极端气候分析工具包,内含用于极端事件检测与分析的气候算法集锦

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简介:
TECA是一款专业的极端气候分析软件工具包,包含了一系列针对极端天气事件进行检测和深入分析的高效算法。 TECA是一个气候分析工具包,它包含了一系列用于检测和跟踪极端天气事件的算法。这些算法在可扩展并行框架下实现,并且已经在DOE超级计算机上大规模运行过。 TECA的核心代码使用现代C++编写,并结合了MPI + X(X可以是线程、OpenMP或GPU)进行并行处理,同时支持分布式数据并行性和map-reduce等多种设计模式。尽管高性能的现代C++提供了最佳性能表现,但Python绑定使得该工具包更加易于操作。 文档资料涵盖了TECA的工作原理以及如何在大规模环境中运行它等内容。 Subversion存储库中包含了来自先前教程的幻灯片和示例代码,这些内容说明了如何利用TECA进行大规模分析。此外,用户还可以通过PyPi或从源代码安装Python版本的TECA。 持续集成与测试部分提供了最新的回归套件结果。 TECA版权所有(c)。

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客服
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  • TECA
    优质
    TECA是一款专业的极端气候分析软件工具包,包含了一系列针对极端天气事件进行检测和深入分析的高效算法。 TECA是一个气候分析工具包,它包含了一系列用于检测和跟踪极端天气事件的算法。这些算法在可扩展并行框架下实现,并且已经在DOE超级计算机上大规模运行过。 TECA的核心代码使用现代C++编写,并结合了MPI + X(X可以是线程、OpenMP或GPU)进行并行处理,同时支持分布式数据并行性和map-reduce等多种设计模式。尽管高性能的现代C++提供了最佳性能表现,但Python绑定使得该工具包更加易于操作。 文档资料涵盖了TECA的工作原理以及如何在大规模环境中运行它等内容。 Subversion存储库中包含了来自先前教程的幻灯片和示例代码,这些内容说明了如何利用TECA进行大规模分析。此外,用户还可以通过PyPi或从源代码安装Python版本的TECA。 持续集成与测试部分提供了最新的回归套件结果。 TECA版权所有(c)。
  • 变化下全球对GDP影响评估研究.pdf
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    本研究探讨了气候变化导致的全球极端天气事件对各国GDP的影响,通过数据分析和模型预测,评估其经济损失,并提出应对策略。 本段落探讨了在不同碳排放情景下未来70年全球气温上升的可能性,并量化了极端天气事件对全球经济(GDP)可能造成的损失。首先,研究使用DICE模型评估了每十年全球GDP年度损失率的离散概率分布;接着,提出了一种新的广义对数正态分布函数来拟合未来每十年中GDP年损失的概率分布。最后,文章通过计算在极端天气事件发生频率分别为0.5%、1%和5%时对应的GDP损失范围,分析了不同碳排放情景下尾部概率分布的差异,并探讨了温度变化对这些损失的影响。 研究结果显示,在各种不同的碳排放情境中,全球年GDP损失率的概率密度曲线尾端均呈现出小概率事件导致重大经济损失的特点。这项研究成果可为相关机构在气候变化背景下进行巨灾风险量化分析提供参考依据。
  • MapReduce变化.zip
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    本项目利用MapReduce技术对大规模气候数据进行高效处理和分析,旨在揭示气候变化趋势及其影响。通过分布式计算优化算法性能,为环境科学研究提供有力支持。 基于MapReduce的气候数据分析是一个利用大数据处理技术深入研究和分析气候数据的研究课题。该课题采用MapReduce编程模型来处理包括温度、湿度、风速等多种气象参数的数据,并针对传统方法在大规模气候数据处理中的局限性提供解决方案。通过数据收集、预处理、统计分析以及结果可视化等步骤,系统旨在为气候变化的深入了解及识别气候模式和趋势提供支持。 该课题预期成果涵盖高效地处理TB级别的大数据集,对气候变化进行深入分析,提出解决特定气候问题的实际方案,并以直观的方式展示数据分析的结果。此研究适用于对大数据技术和气候科学感兴趣的学术群体,并具有实际应用价值与科研意义。
  • 当前统计เทคโนlogy
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    本研究聚焦于现代气候变化,深入探讨并评估现有的气候统计分析及预测技术。通过整合最新科技手段,旨在提升未来天气事件预测的精确度和可靠性。 本书主要介绍了近年来发展的气候统计诊断与预测新方法和技术。内容涵盖了气候变化趋势及突变检测、气候周期识别、分离气候变化的时空结构、两变量场耦合特征分析以及气候预测等方面的技术。书中还详细阐述了作者开发的新一代气候预测技术,不仅解释了这些方法的基本原理和数学公式,也提供了详细的计算步骤指导,并通过实例展示了如何进行结果分析及实际应用。
  • MASH资料均一性
    优质
    MASH是一款专业的气候资料均一性分析软件,用于检测和修正气象记录中的不连续性,确保气候变化研究的数据准确可靠。 气候资料在科学研究与政策制定中的重要性不容忽视,其准确性和可靠性直接影响气候变化研究的深度及广度。均一性是气候学领域的一个关键概念,指的是同一地点、同一气象要素的数据变化反映了真实的气候状态,并非观测方法、仪器更换或环境变化等因素的影响。为了确保数据的有效性,科学家们发展了多种方法进行气候资料的均一性分析和订正,“MASH”(Meaningful Adjustment for Homogeneity in Series)便是其中之一。 “MASH”,即气候资料均一性分析软件,专为气候学家设计,用于检测并修正时间序列中的不一致性。该工具通过识别由于站点迁移、仪器变更或观测方法改变等非气候因素引起的异常,并采取措施提升数据的均一性和质量。其应用范围广泛,对全球气候变化的研究贡献巨大。 MASH的核心功能包括: 1. **异常检测**:利用多种统计模型(如滑动t检验和线性趋势检验)来识别时间序列中的异常点。 2. **订正算法**:一旦发现异常,会使用Tukeys HSD测试、breakpoint分析等方法进行处理,以消除非气候因素的影响。 3. **多变量分析**:考虑周边站点的气候数据,并通过比较和相关性分析判断异常是由全球气候变化还是局部影响引起的。 4. **可视化工具**:提供图表和图像帮助用户直观理解数据变化,评估订正效果的合理性。 5. **结果评估**:使用统计检验、均一性指数等方法量化订正的效果。 实际应用中,“MASH2000”是该软件的一个版本,可能包含优化算法及增强用户体验。利用此工具可对气候资料进行深入分析,提高研究科学性和准确性。“MASH”作为气候数据处理的利器,在简化复杂的数据处理过程的同时提升了数据可信度,对于气候变化监测和政策制定具有重要意义。 通过对历史气候数据的均一性订正,科学家能更好地理解过去的气候变化模式,并为预测未来的趋势及提供可靠的决策依据。
  • 全球数据预处理-数据
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    本数据集包含全球各地多年气象观测记录,经标准化清洗和格式化后可供进一步气候变化研究使用。 您提到的“世界气候 ClimateChange.xlsx”文档似乎与气候变化相关。如果您需要帮助处理或解读这个文件的内容,请提供更多细节或者具体问题,我会尽力提供帮助。
  • TIMESAT3.3物
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    TIMESAT3.3是一款专业的物候分析软件工具,用于时间序列数据分析,特别适用于植被动态监测和气候变化研究。 植被物候处理软件包含三种主流平滑方法及几种阈值法:AG、SG和DL。
  • daily_translation.rar_daily_translation_matlab 变化下降尺度
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    本资源包提供气候变化背景下进行降尺度分析的日译资料及MATLAB代码,旨在帮助研究者更好地理解和预测局部气候趋势。 Matlab程序是统计降尺度方法的一种应用,可用于气候变化分析。
  • 变化异常
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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。
  • 数据
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    《气候数据工具箱》是一款集成了多种气候数据分析与可视化功能的应用程序,为科研人员、学生及气象爱好者提供便捷的数据处理解决方案。 ClimateDataToolbox 是一个用于处理气候数据的工具箱。它提供了多种功能来帮助用户分析、可视化和管理气候相关的数据集。这个工具箱设计旨在为研究人员、学生以及任何对气候变化感兴趣的人提供便利,使其能够高效地进行科学研究或学习活动。