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HGPT模型:基于ERA5数据,利用MATLAB开发,提供每小时全球气压、温度和相对湿度的信息。

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简介:
hgpt模型建立在ERA5的每小时全球压力和温度模型之上,并整合了HGTP模型,该模型由ECMWF生成的全新ERA5再分析数据,拥有完整的空间和时间分辨率。 这种模型运用时间分段的概念,通过三个周期来代表地表气温,以及两个周期来表示地表压力。 为了更准确地反映季节性和地理上的差异性,我们采用加权平均温度的方法,利用过去20年的月度数据进行计算。此外,我们还引入了一个线性趋势项,旨在解释全球气候变化所呈现的各种情景。 版本2同样沿用了时间分段的策略。 此外,我们进一步纳入了相对湿度(RH, %)、天顶湿延迟(ZWD, m)以及可沉淀水蒸气(PWV, m)等关键参数。 天顶总延迟 (ZTD) 可以简单地通过公式 ZTD = ZHD + ZWD 计算得出,并且可以通过温度和相对湿度来推算水蒸气 (e) 或饱和水蒸气 (es),例如采用Wexler公式进行实现(该公式已集成在编码中)。 该模型的开发由里斯本大学(FCUL)理学院的Dom Luiz研究所(IDL)负责。

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  • HGPT ERA5 湿预测-MATLAB实现
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    本研究采用MATLAB实现基于ERA5数据的HGPT模型,用于进行全球范围内的每小时气压、气温及相对湿度预测,提升气象预报准确性。 HGTP模型基于ECMWF生成的新ERA5再分析数据的完整空间和时间分辨率构建而成。该模型采用时间分段的概念,利用三个周期来表示地表气温,并使用两个周期来表示地表压力。加权平均温度是通过20年的月度数据确定的,以考虑季节性和地理变异性的影响。此外,还引入了一个线性趋势项用于解释全球气候变化的情况。 在版本2中,模型进一步加入了相对湿度(RH, %)、天顶湿延迟(ZWD, m)和可沉淀水蒸气(PWV, m)。通过这些参数可以轻松计算出天顶总延迟(ZTD),公式为 ZTD = ZHD + ZWD。同时,还可以利用温度和相对湿度数据来计算水蒸气(e)或饱和水蒸气(es),例如使用Wexler公式。 该模型由里斯本大学理学院的Dom Luiz研究所开发完成。
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  • [干湿]转换为湿批量估算工具.zip
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  • 通过串口连接显示湿
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    本手册为BME280传感器提供详尽的操作指南,涵盖温度、湿度及气压测量技术细节,适用于各类气象监测与环境控制应用。 这段文字是通过付费翻译服务从英文翻译成中文的BME280手册内容,请在参考此中文版本的同时,务必参照原始英文文档以确保信息准确性。
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    本作品详细介绍了在MATLAB环境下进行湿球温度计算的方法与步骤,结合了气温、露点及大气压力等关键参数,适用于气象学及相关领域的科研人员使用。 使用环境温度、露点温度以及表面压力可以计算出以华氏度为单位的湿球温度。采用二分搜索方法确保了算法的有效性。此外,我还添加了一些用于转换不同温标数值的函数及一个能够处理任意底数对数运算的功能,以便用户可以方便地取某个数字在任何基础上的对数(因为标准库中没有提供这种功能)。文档和内部注释详细解释了代码中的各个部分,确保使用者能正确理解所有内容。
  • STC89C52RC象参检测装置(含AHT10湿BMP180块)
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