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GLDAS NOAH 2009-2011年月度解1°x1°数据 V2.1（含GLDAS v2说明书）（免费0积分）

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简介：
本资源提供GLDAS NOAH模型从2009年至2011年的月度分辨率土壤湿度及气象数据，空间分辨率为1°x1°。版本为V2.1，并包含详细的GLDAS v2用户手册，免费下载无需积分。 由于GLDAS的数据获取过程比较繁琐，需要翻墙并注册earthdata账号才能完成。此外，外网经常不稳定，所以我搬运了GLDAS NOAH v2.1版本的2009-2011年数据下来，格式为.nc4文件。这些数据可以与GRACE月解一起使用。如果你已经有账户并且想要获取2000-2020年的全部下载链接，请查看我发布的另一个资源（名称未提及），所有内容都是免费提供的，仅供交流使用，您可以放心使用。

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  • GLDAS NOAH 2009-2011年月度解1°x1°数据 V2.1（含GLDAS v2说明书）（免费0积分）
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    本资源提供GLDAS NOAH模型从2009年至2011年的月度分辨率土壤湿度及气象数据，空间分辨率为1°x1°。版本为V2.1，并包含详细的GLDAS v2用户手册，免费下载无需积分。 由于GLDAS的数据获取过程比较繁琐，需要翻墙并注册earthdata账号才能完成。此外，外网经常不稳定，所以我搬运了GLDAS NOAH v2.1版本的2009-2011年数据下来，格式为.nc4文件。这些数据可以与GRACE月解一起使用。如果你已经有账户并且想要获取2000-2020年的全部下载链接，请查看我发布的另一个资源（名称未提及），所有内容都是免费提供的，仅供交流使用，您可以放心使用。
     
  • IDL打开NC4-GLDAS V2.1数据包RAR版
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    本资源提供IDL语言环境下解压缩并读取NC4格式的GLDAS V2.1气象数据的方法与示例代码，助力科研人员高效处理地球科学数据。 标题中的“IDL读取NC4-GLDAS V2.1.rar”指的是使用IDL（Interactive Data Language）编程语言来解析和处理GLDAS（Global Land Data Assimilation System）V2.1版本的数据，这些数据是以NetCDF4（Network Common Data Form 4）格式存储的。NetCDF4是一种用于科学数据的标准格式，支持大文件、分块压缩以及自描述性元数据，非常适合气候和环境研究。 文中提到“IDL读取GLDAS nc4 数据产品，日常一直在用”，表明作者使用这一技术进行全球陆地数据同化系统的长期监测与分析。GLDAS由NASA开发并提供一系列参数如土壤湿度、气温及降水等的连续记录，对于气候变化模型和灾害预警至关重要。 标签中，“IDL”是Exelis Vis公司的一款强大工具，广泛应用于地球科学等领域。“nc4process.pro”很可能是用于读取、处理NetCDF4格式数据的IDL程序文件。同时，“GLDAS_ref.tif”可能是一个包含地理信息或特定时间步长参数值的地图背景图像。 综合来看，关键知识点包括： 1. IDL：一种专门设计的数据分析和可视化语言。 2. GLDAS：NASA提供的全球陆地表面状态记录系统。 3. NetCDF4：科学数据存储格式，支持高效的大规模文件处理。 4. nc4process.pro：IDL程序代码，用于NetCDF4格式的GLDAS数据处理。 5. TIFF文件：“GLDAS_ref.tif”可能包含地理空间信息或分析结果。 这些知识点覆盖了从获取、处理到展示整个过程的关键要素，在利用GLDAS进行科学研究时具有重要价值。
     
  • 【零成本0积分】GLDAS数据获取指南（附带2000-2020年完整数据下载地址及wget指令）
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    本指南详细介绍了如何免费获取GLDAS数据，并提供从2000年至2020年的完整数据下载链接和使用wget命令进行下载的指导。 集合了从NASA网站上获取的最新数据下载链接以及使用wget for Windows进行下载的相关攻略。如果需要已经下载好的GLDAS数据，请查看我发布的另一个资源（标题为“GLDASNOAH2009-2011”）。所有资料都是免费提供的，希望不要涨价，因为我的以前的程序现在已经贵到没人敢下了。
     
  • GRACE水储量计算_读取GLDAS数据_IWant!IWant_use.zip
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    本资料包提供了一个利用GRACE卫星数据进行全球陆地水储量变化分析的方法，并包含如何从GLDAS模型获取必要输入数据的具体步骤和示例代码。 GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）是NASA进行的一项关于地球表面重力场变化的精确测量实验，它能够提供全球水储量的变化数据。本教程将详细介绍如何利用GLDAS（Global Land Data Assimilation System，全球陆地数据同化系统）的数据来解算GRACE中的水储量。 GLDAS是由NASA开发的一个综合数据同化系统，旨在为研究气候变化、水文循环和生态系统提供连续一致的气象与土地表面状态变量。它结合了模型模拟与观测数据，并提供了包括土壤湿度、降水及蒸散发等关键参数的数据集，这些对于理解GRACE所测量到的重力变化至关重要。 要解算GRACE中的水储量，可以遵循以下步骤： 1. **获取GLDAS数据**：从NASA或其他相关机构下载GLDAS数据。通常以净CDF或HDF5格式提供，并包含多层时间和空间信息。 2. **预处理数据**：对下载的数据进行必要的转换、裁剪和重采样，例如将原始网格的GLDAS数据转换成与GRACE数据相匹配的地理坐标系。 3. **整合数据**：由于GRACE提供的通常是月度或季度的变化值而GLDAS则提供每日甚至更高频率的信息，因此需要对GLDAS的数据进行积分处理以计算出相应时间段内的水储量变化情况。 4. **估算水储量**：通过使用土壤湿度、雪水当量、地下水位及湖泊河流水平等信息来估计不同储水类型的累积变化。这通常涉及复杂的数学模型和算法，例如水平衡模型。 5. **对比与校正**：将GLDAS中计算出的水储量值与GRACE观测到的变化进行比较，并对可能存在的误差进行修正以提高解算精度并理解潜在偏差来源。 6. **应用分析结果**：所得到的结果可用于水资源管理、气候变化研究及干旱监测等领域。例如，可以评估特定区域长期水存储趋势或极端事件的影响。 7. **使用GIS软件和编程语言处理数据**：在实际操作中可能会用到GDAL/OGR地理空间库或者QGIS、ArcGIS等专业GIS工具进行数据可视化与分析；同时Python因其科学计算能力也常被用于此类任务，比如xarray库可以用来处理多维数据集。 通过这些步骤的学习和实践，你可以更好地理解和应用GRACE及GLDAS的数据来深入研究全球水循环以及气候变化。
     
  • SB-20R 型G 操作说明书 (1-0)-1.pdf
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    这份文档是针对型号为SB-20R的产品的操作指南，详细介绍了其功能和使用方法，旨在帮助用户更好地理解和操作该设备。 斯大走心机机床说明书内容详尽全面，资料非常齐全，《SB-20R type G 操作说明书 (1-0)-1.pdf》是一份详细的操作指南。
     
  • IEEE PHM 2009年竞赛数据集；包含视频与说明
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    该数据集为2009年IEEE预测性维护会议竞赛专用，涵盖全面的机器状态视频及详细的文字说明，旨在促进故障诊断技术的研究与发展。 这是PHM2009的数据集，文件中的csv第一列似乎是电压数据，第二列也是电压数据，第三列是转速数据。赛事官方并没有提供对应的标签信息，可能需要查阅2009年的比赛结果来获取更多信息。实验很有意义，但遗憾的是这个数据集似乎不太适用。积分较低的版本大家可以下载看看，并分享新的发现进行探讨。
     
  • 云南省GRACE陆地水储量数据及GLDAS数据、NDVI、降水量和地表温度(LST)
    优质
    本研究提供云南省基于GRACE卫星观测的陆地水储量变化分析，并结合GLDAS模型数据、NDVI植被指数、降水量与地表温度（LST）等多源信息，综合评估区域水资源动态及其环境响应。 云南省的GRACE陆地水储量数据、GLDAS数据、NDVI（归一化植被指数）、降水以及LST（地表温度）等相关资料。
     
  • 烟火数据集：标签说明 0：fire 1:smoke
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    本数据集包含火灾相关的图像，旨在通过标注（火：0，烟：1）来训练和测试识别算法，提升火灾预警系统的准确性。 该数据集包含6900多张图片，用于各种算法的训练。
     
  • 新疆2011-2021年逐月1公里NDVI数据集.zip
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    该数据集包含新疆地区从2011年至2021年间每月的植被指数（NDVI）信息，以1公里分辨率提供，适用于生态变化、土地利用及气候变化研究。 该植被指数（NDVI）数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到逐月的NDVI数据。 投影坐标系：WGS 1984 UTM分带 时间分辨率：每月一次 空间分辨率：1 km 引用文献： Didan, K. (2015). MODISTerra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC. 下载的数据版权归原作者所有，基于开放数据进行二次处理加工得到的成果仅供学习使用，请支持正版。