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2020年每日海冰厚度数据集.rar

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简介：
该文件包含2020年度北极地区每日海冰厚度的数据集，适用于气候变化、海洋学及生态学研究。 2020年逐日海冰厚度数据集提供了详细的每日海冰厚度观测记录。

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  • 2020年每日海冰厚度数据集.rar
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    该文件包含2020年度北极地区每日海冰厚度的数据集，适用于气候变化、海洋学及生态学研究。 2020年逐日海冰厚度数据集提供了详细的每日海冰厚度观测记录。
     
  • Cryosat-2的海冰厚度数据
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    Cryosat-2卫星通过先进的雷达 altimetry 技术收集全球海冰厚度数据，为研究北极气候变化和海平面上升提供关键信息。 Cryosat-2卫星用于测量海冰厚度。
     
  • 每日南极海冰浓度数据：下载与绘图-MATLAB开发
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    本项目提供了一套详细的指南和MATLAB代码，用于下载每日南极海冰浓度数据，并展示如何使用这些数据进行可视化绘图。 该函数根据 Nimbus-7 SMMR 和 DMSP SSM/I-SSMIS 无源微波数据或近实时 DMSP SSMIS 每日极地网格海冰浓度绘制每日南极海冰浓度。 句法： seaice（日期） seaice(...,xy) seaice(...,label,LabelLocation) ci = seaice(...) [ci,lat,lon,x,y,h] = seaice(...) 描述：函数 seaice 绘制最新的可用海冰浓度图。参数 seaice(Date) 指定从 1978 年 10 月 26 日到现在的日期，可以以字符串输入或 Matlab 的 datenum 格式表示。本年度的任何日期都将使用近实时数据，但可能会导致一年中的第一周出现错误。参数 seaice(...,xy) 可将图形从极坐标转换为直角坐标 (x,y)。
     
  • 1970-2020年海洋温度数据.rar
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    本资源包含从1970年至2020年的全球海洋表面温度年度平均数据，适用于气候变化研究和海洋学分析。 2020年美赛A题数据的Excel版本便于使用，包含了1970年至2020年间北大西洋海面每日的数据，并且这些数据来自官方来源。
     
  • LZW的MATLAB代码-seaice_noaa_indicators：基于NSIDC-0051每日数据计算年度海冰冻结与消融指标...
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    LZW的MATLAB代码seaice_noaa_indicators用于处理NSIDC-0051每日数据，自动计算北极和南极年度海冰冻结及融化周期的关键指标。 该项目旨在根据NSIDC-0051版本001每日时间序列数据估计冻结/分解日期，并提供了在MATLAB中使用LZW编码的代码实现。 以下是运行项目所需的一些步骤： 安装Python：有关如何在SNAP/IARC的Atlas集群上安装python的方法，请参考相关文档。 安装Python包：要将软件包列表安装到激活的虚拟环境中，可以使用以下命令： ``` pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt ``` 预处理NSIDC-0051数据：下载并转换每日海冰浓度的NSIDC-0051数据。这包括从字节平面二进制文件中读取LZW压缩的GeoTIFF，并将其转化为浮点数。 制作NetCDF时间序列： 沿第三维（时间）堆叠2D GeoTIFF，生成“数据立方体”。通过填充缺失的时间片和将不规则的日报告线性插值到规则日报告来处理不规则日报。使用3x3的移动平均窗口进行空间平滑，并用[0.25, 0.5, 0.25]权重进一步暂时平滑数据。
     
  • 2011年至2020年重庆每日天气数据（共十年）
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    本数据集包含重庆市从2011年至2020年间每日详细的气象记录，涵盖温度、湿度、风速等关键指标。 2011年至2020年重庆每日的天气数据记录了这十年间的气象情况。
     
  • 北极海冰数据：便捷下载与每日网格绘图-MATLAB开发
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    这是一个MATLAB项目，提供方便快捷地下载和处理北极海冰数据的功能，并支持生成每日网格化图形，便于科研人员进行数据分析和研究。 在MATLAB环境中处理科学数据是一项常见的任务，在气候学和环境研究领域尤其重要。本段落将详细介绍如何使用两个特定的MATLAB函数——`arcticseaice` 和 `arcticborders`，来下载并绘制每日北极海冰浓度网格数据。 理解北极海冰浓度的重要性是关键。北极海冰作为地球气候系统的重要组成部分，对全球气候变化产生显著影响。它不仅调节海洋环流和全球气温，还与海平面上升及生态系统平衡密切相关。因此，定期监测其变化对于科学研究和政策制定至关重要。 `arcticseaice` 函数用于从特定数据源下载每日北极的海冰浓度数据。此功能允许用户获取最新或历史的数据以进行长期分析。在使用该函数时，需指定日期范围或具体日期；它将自动下载相应的数据文件，并可能将其存储为MATLAB可读格式（如`.mat` 文件）。这些数据通常呈网格形式存在，每个点代表特定区域的海冰覆盖情况。 接下来，`arcticborders` 函数用于绘制北极地区的地理边界，包括陆地和海岸线。此函数帮助用户更好地理解海冰数据的空间分布。通过调用该函数生成包含海冰数据的基础地图背景图，在分析变化趋势、比较不同时间段的覆盖范围或解释特定事件（如极端天气）对海冰的影响时非常有用。 在实际操作中，首先确保已正确安装MATLAB，并可能需要额外的地图工具箱来支持地理数据处理和可视化。然后解压缩下载文件并将其中包含的脚本添加到MATLAB的工作路径下。接下来进行以下步骤： 1. 使用`arcticseaice`函数下载所需日期范围内的海冰浓度数据。 2. 将获取的数据加载至MATLAB工作空间中。 3. 调用`arcticborders`函数创建地理背景图。 4. 在背景图上叠加海冰浓度数据，形成可视化图像。 5. 分析和解释可视化结果，如计算平均海冰覆盖度、识别异常值或观察长期趋势。 为了进一步提升分析能力，可以结合其他MATLAB功能（例如时间序列分析、统计学方法及图像处理技术），以挖掘更多模式与趋势。比如可计算海冰面积变化率或者使用颜色映射突出显示不同厚度的差异。 `arcticseaice` 和 `arcticborders` 这两个函数为科学家和研究人员提供了便捷工具，使他们能够快速获取并展示北极地区的海冰数据信息。通过熟练掌握这些工具，我们可以更好地理解和应对全球气候变化带来的挑战。
     
  • 2019至2022年全球海洋热浪的日度数据集
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    该数据集提供了2019年至2022年间全球海洋热浪的日度记录，详细展示了各海域温度异常情况，为研究气候变化影响提供重要依据。 海洋热浪（MHW）是指在海洋中持续五天或更长时间的极端高温事件，会对海洋生物造成严重破坏，并对气候系统和社会经济产生重大影响。根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）发布的2019年至2020年的全球遥感最佳插值（OI）SST V4高分辨率数据，并参考先前的研究成果，MHW被定义为海表温度超过过去90年历史记录中的第90个百分位数至少连续五天的事件。该数据集展示了从2019年至2022年间全球海洋热浪的日强度情况，以NETCDF格式存储，水平分辨率为0.25°×0.25°，时间步长为一天，在没有发生海洋热浪的时间段内，则数据被记录为零。该数据集可以作为研究过去近40年中海洋极端事件季节性到年代际变化的基础资料，并探讨全球变暖对海表温度的影响。
     
  • 帕隆藏布流域1968-2016年冰川与冰湖数据集.rar
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    本资料集包含帕隆藏布流域自1968年至2016年间冰川及冰湖变化的数据，提供高精度的遥感影像解译成果，旨在支持气候变化研究和水资源管理。 帕隆藏布流域冰川及冰湖数据集（1968-2016）.rar
     
  • 1996-2020年制度差距数据.rar
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    该资料档包含从1996年至2020年间各年度的制度差异统计数据，涵盖了不同国家或地区在经济、政治和社会领域的制度变迁与比较分析。 制度距离计算数据已更新至2020年，原始数据及计算结果请参见分享文件。