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MATLAB中对中国地面气候资料日值数据集的批量处理

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简介：
本研究利用MATLAB软件，开发了一套针对中国地面气候资料日值数据集的高效批量处理程序，实现了对大规模气象数据的自动化分析与管理。 数据集：中国地面气候资料日值数据集 数据集代码：SURF_CLI_CHN_MUL_DAY 此 MATLAB 代码旨在将根据时间分隔开的数据集文件整理成根据站点划分的数据集文件。 处理前状态：多个 txt 文件，每个 txt 文件存储了多个站点不同时间段的气候数据。 处理后状态：一个站点对应一个 xlsx 文件，内容为该站点完整时间段内的气候数据。总共生成多个这样的站点文件。

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  • MATLAB中对中国地面气候资料日值数据集的批量处理
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    本研究利用MATLAB软件，开发了一套针对中国地面气候资料日值数据集的高效批量处理程序，实现了对大规模气象数据的自动化分析与管理。 数据集：中国地面气候资料日值数据集 数据集代码：SURF_CLI_CHN_MUL_DAY 此 MATLAB 代码旨在将根据时间分隔开的数据集文件整理成根据站点划分的数据集文件。 处理前状态：多个 txt 文件，每个 txt 文件存储了多个站点不同时间段的气候数据。 处理后状态：一个站点对应一个 xlsx 文件，内容为该站点完整时间段内的气候数据。总共生成多个这样的站点文件。
     
  • 中国地面气候资料日值数据集（V3.0）2014-2019年
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    《中国地面气候资料日值数据集（V3.0）2014-2019年》收录了2014年至2019年中国各地气象观测站的日平均气温、降水量等关键气候参数，为气候变化研究和气象预报提供了宝贵的资源。 中国地面气候资料日值数据集（V3.0）包含了699个基准及基本气象站自1951年1月以来的本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和地温等要素的日值记录。该数据集中涵盖的时间范围为2014年5月至2019年12月。
     
  • 1951-2019年海南省地面气象气候日值数据集（含蒸发量、气温、降水、气压、湿度、日照、风速等）
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    本数据集涵盖了1951年至2019年间海南省各站点的详细地面气象与气候记录，包括蒸发量、气温、降水量、气压、湿度、日照时长及风速等关键指标。 1951-2019年海南省地面气象气候资料日值数据集 **数据说明：** 包含站点： - 59758 海南海口 - 59838 海南东方 - 59845 海南儋州 - 59849 海南琼中 - 59855 海南琼海 - 59948 海南三亚 - 59954 海南陵水 - 59981 海南海口西沙 注意：较早年份站点不全，或者后期年份站点取消，并非每个年份都包含这些站点。气象数据往往存在着一定时间的缺失，可能是观测仪器暂时故障，也可能是人为原因造成的。 **数据来源：** 国家气象信息中心实时库数据 **数据时间范围：** 1951-2019 年 **数据指标及展示形式：** - 时间分辨率：日值 - 区站号 - 纬度（度、分） - 经度（度、分） - 观测场海拔高度 (0.1 米) - 小型蒸发量（0.1 mm） - 大型蒸发量（0.1 mm） - 小型蒸发量质量控制码 - 大型蒸发量质量控制码 - 平均地表气温（0.1℃） - 日最高地表气温（0.1℃） - 日最低地表气温（0.1℃） - 平均地表气温质量控制码 - 日最高地表气温质量控制码
     
  • 气候查询工具：利用API访问国家气候数据中心的历史资料
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    本工具通过API接口连接国家气候数据中心，提供便捷的历史气象数据查询服务，助力用户轻松获取所需天气信息。 我开发了一个气象查询工具来从NCDC的气象数据库中获取气候数据。由于我发现很难找到一个API来查询特定日期和区域的详细天气资料，因此创建了这个简约网络API，它允许用户检索自30年前至今美国范围内的所有气象数据。 该工具的目标受众主要是那些需要特殊且难以在其他地方获得的数据的研究人员。 此工具的功能包括： - 查询国家气候数据中心的数据库，并以表格形式呈现给用户所需的信息。 - 由于采用了SQL索引技术，查询时间仅为log（n）级别，因此应用程序具有非常快的响应速度。 构建这个应用时我使用了以下技术和框架： - Flask和Python：用于后端开发 - jQuery和JavaScript：实现网站异步更新功能 - Bootstrap框架：快速完成CSS布局设计 在项目过程中面临的挑战主要是专注于Web开发的学习过程。
     
  • MATLAB中的气象数据异常值处理
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    本文章介绍了在MATLAB环境下对气象数据进行异常值检测与处理的方法，帮助读者掌握如何利用编程手段提高气象数据分析质量。 空值和异常值的判别及处理：识别出数据中的空值和异常值后，对空值进行填充，将疑似错误或不合理的异常值标记为空。通过这种方式可以实现整体平滑的数据集构建过程。
     
  • Python：批量转换气象数据中的日照时数为日总辐射值
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    本教程介绍如何使用Python编程语言处理大规模气象数据集，具体步骤包括读取原始日照时数数据、应用太阳辐射计算模型，并输出相应的日总辐射量。适合熟悉基础Python语法的数据科学家或气象研究人员学习实践。 Photosynthetically active radiation (PAR) was calculated from sunshine hours using the FAO method and the Penman-Monteith formula.
     
  • 中国气象数据网的资料
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    中国气象数据网提供全面、权威的气象信息和历史气候数据，涵盖天气实况、预报预警及专业领域数据服务。 将中国气象数据网站上的PDF格式数据转换为Excel版本的。
     
  • MATLAB中的Excel批量数据处理示例
    优质
    本示例展示如何使用MATLAB读取、处理及写入多个Excel文件的数据，涵盖常用的数据分析和可视化技术。 这段文字描述了一个用于处理多批次Excel文件的MATLAB代码示例。该代码适用于批量处理格式相同的多个Excel文件，并生成符合论文要求的MATLAB曲线图。
     
  • 国际地面气象观测站的日间数据集
    优质
    本数据集涵盖了全球范围内多个国际地面气象观测站的日间观测记录，包括温度、湿度、风速等关键参数。 气象数据国际地面交换站日间数据包括降水、温度、湿度、压力、风向、风速等气象信息。
     
  • Matlab中降水数据求阈值批量处理的修正方法
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    本文提出了一种改进的方法，用于在MATLAB环境中对大量降水数据进行阈值自动计算和批量化处理，提高数据分析效率与准确性。 在这里，我使用 HDL 编码器在灰度图像上实现了称为“扩张”的基本形态算子。这项工作的主要动机是生成 VHDL 代码，该代码可用于将包含图像扩张的 MATLAB 算法编程到 FPGA 中。这里我采用了一个简单的 3x3 结构元素。膨胀操作的主要概念是在相邻像素中找到最大像素值。