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TRMM3B43月平均降水Matlab读取

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简介：
本资源提供MATLAB代码用于读取和分析NASA TRMM 3B43版本的全球月平均降水数据集，帮助用户轻松获取气象科研所需的数据。 TRMM 3B43月平均降水量的Matlab读取方法同样适用于3B42数据。对于3B42数据的读取，不需要转换降雨量，只需删除相关转换代码即可。代码中包含详细注释以帮助理解。

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  • TRMM3B43月平均降水Matlab读取
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    本资源提供MATLAB代码用于读取和分析NASA TRMM 3B43版本的全球月平均降水数据集，帮助用户轻松获取气象科研所需的数据。 TRMM 3B43月平均降水量的Matlab读取方法同样适用于3B42数据。对于3B42数据的读取，不需要转换降雨量，只需删除相关转换代码即可。代码中包含详细注释以帮助理解。
     
  • 全球气象站年均降水平均数据集.txt
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    本数据集包含全球范围内各气象站点多年观测所得年均降水记录，旨在提供气候变化与降水模式研究的基础资料。 因文件较多，数据存放于网盘中，txt文件内包含下载链接及提取码，永久有效。如失效会第一时间进行补充。样例数据及详细介绍参见相关文章。
     
  • （资料公开整理）1950年1月至2022年12月全国省市县三级逐月平均降水平面图数据（shp）.zip
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    该压缩包包含自1950年至2022年间，中国各省市县级每月的平均降水平面图矢量数据，以Shapefile格式提供。 数据来源为欧盟及欧洲中期天气预报中心发布的ERA5-Land数据集，涵盖全国范围，单位为米，时间跨度从1950年1月至2022年12月。文件格式为面要素shp文件，在查询时可以导入ArcGIS中打开属性表进行查看。地理坐标系采用GCS_WGS_1984。
     
  • 1950-2022年全国各省市区县逐年平均降水平均数据
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    本资料集汇总了自1950年至2022年间中国各省份、直辖市、自治区及各县市的年度平均降雨量，为气候研究与水资源管理提供详实的数据支持。 全国各省份、各地级市及各区县的逐年平均降水数据是指当年的日降水量年平均值，并非累计值，单位为米（m）。这项指标对于了解各地降水情况、气候变化以及制定农业政策、水资源管理措施和城市规划等方面具有重要意义。 数据名称：全国各省份、各地级市、各区县逐年平均降水数据 相关数据包括： - PR - PR_ID - PR_TYPE - CITY - CITY_ID - CITY_TYPE 涉及时间范围为1950年至2022年。
     
  • 1950-2022年中国各地区级市年度平均降水平均数据.xlsx
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    该文件包含了从1950年至2022年间中国所有地级市的年平均降雨量的数据记录，适用于气候研究与分析。 1950-2022年各地级市逐年平均降水数据 时间范围：1950年至2022年 指标描述：地级市逐年平均降水量 研究对象：360多个地级市 逐年的平均降水量是指当年的日降水量的年度均值，单位为米。这一气象参数对于评估各地水资源状况、农业灌溉需求以及制定防洪措施具有重要意义。 不同城市的年降水量会受到地理位置、地形特征和气候条件等因素的影响而产生显著差异。该数据可以用于地理研究及经济管理中的工具变量分析。
     
  • 批量读取TRMM降水数据（NC格式）
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    本项目提供了一种高效方法，用于从NASA TRMM卫星获取并处理降水观测数据（NetCDF格式），便于气候学和水文学研究。 使用Matlab对NC格式的TRMM遥感降水数据进行批量处理，并将结果按行排列。
     
  • 2018年worldclim月度降水数据.zip
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    本资料包包含2018年度全球范围内的月度降水平均值数据，以高分辨率栅格形式展现世界各地区的降水分布情况。 《全球气候数据：WorldClim 2018年月降水量分析》 世界气候数据库 WorldClim 提供了宝贵的资源——2018年的全球月降水量数据。这些高分辨率的降水量数据以 .tif 文件格式呈现，覆盖每个月份，并为气候变化研究、环境规划、农业规划以及自然灾害风险评估等领域提供了重要支持。 我们首先需要理解 wc2.1_2.5m_prec 这个命名规则。“wc2.1” 表示这是 WorldClim 数据库的第二版的第一个更新，“2.5m” 则代表数据的空间分辨率，每个像素对应地球表面约4公里的距离。prec是降水（precipitation）的缩写，明确这些数据记录的是降水量。 接下来，我们逐一解析文件名中的月份部分。“2018-03.tif”，例如，表示该文件包含了2018年3月的全球降水量分布情况。通过分析每个月的数据，我们可以详细了解当年气候变化模式及其对环境的影响。 WorldClim 数据库还包含温度、降水等多种气候参数，并覆盖了从过去几十年到未来预测的时间尺度。这些数据帮助科学家们研究和比较特定年度如2018年的极端天气事件（例如洪水或干旱）与历史记录之间的关系，从而更好地理解气候变化趋势。 在实际应用中，WorldClim 数据同样具有广泛用途：农业领域可以利用降水量数据优化农作物种植策略；城市规划者可以通过这些数据评估排水系统的合理性以预防洪涝灾害；生态学家可借此研究物种分布和气候条件的关系；旅游业也可以根据天气情况制定更加合理的旅游计划。 总之，WorldClim 提供的2018年月度降水数据是一份详尽且重要的全球气候变化资源。其高分辨率的空间信息与时间序列特性使其在科学研究及实际应用中都扮演着关键角色，为环境保护和可持续发展提供了强有力的支持。
     
  • ABCD月水文模型：ABCD月水量平衡模型的MATLAB代码开发
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    简介：本文介绍了ABCD月水文模型的MATLAB实现方法，该模型是基于ABCD月水量平衡理论构建的一种高效水资源管理工具。通过详细阐述其算法和应用案例，为读者提供了理解和使用该模型的实用指南。 ABCD模型是一种广泛应用的水量平衡模型，可用于模拟月径流时间序列，并且对数据需求较少。
     
  • 1950-2022年中国各省逐年平均降水量数据分析
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    本数据报告分析了自1950年至2022年期间中国各省份每年的平均降水量变化趋势，旨在揭示气候变化对中国降水模式的影响。 1950年至2022年全国各省份逐年平均降水数据。