Advertisement

18种全国地面气象要素的日间汇总统计结果整理成表（csv格式），涵盖从1942年到2025年的3月数据分析，并附有详细的数据格式说明；所有原始数据均来源于noaa的全球逐日数据分析平台

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
以下是数据格式：字段描述STATION - 气象站代码（WMO/DATSAV3可能合并W/WBAR号）DATE - 日期LATITUDE - 地理纬度LONGITUDE - 地理经度ELEVATION - 海拔高度NAME - 基站名称TEMP - 平均气温（华氏度至小数点后一位）TEMP_ATTRIBUTES - 计算平均气温时使用的观测次数DEWP - 平均露点（华氏度至小数点后一位）DEWP_ATTRIBUTES - 计算平均露点时使用的观测次数SLP - 每十英寸汞柱的海平面气压SLP_ATTRIBUTES - 计算海平面气压时使用的观测次数STP - 每分钟毫米为单位记录的最大持续风速STP_ATTRIBUTES - 计算最大持续风速时使用的观测次数GUSTS (M/S) - 最大瞬时风速（米/秒）GUST_ATTRIBUTES (M/S) - 计算最大瞬时风速时使用的观测次数MAX sustained windspeed in mph (1/10th of a mph) GUSTS (M/S) gusts in the direction of the wind gusts in the direction of the wind gusts in the direction of the wind gusts in the direction of the wind gusts in the direction of the wind PRCP (IN) 24H PRCP_ATTRIBUTES

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 从逐日数据到逐月数据分析
    优质
    本研究探讨了从每日数据过渡到每月数据分析的方法与挑战，旨在提供一种有效整合和解析大量时间序列数据的技术框架。 使用MATLAB实现日数据转化为月数据的源代码示例：可以从.mat或Excel文件读取数据到MATLAB环境中进行处理。
  • 2018年9月10日更新的全球IP数据库（CSV格式）
    优质
    本数据库为2018年9月份更新的全球IP地址信息集合，以CSV文件形式提供，便于用户进行地理定位、网络安全分析及网站优化等工作。 我们拥有一份包含1120万个网段的IP数据库，数据格式为CSV。每个记录包括开始地址、结束地址、国家代码以及省份和城市的信息。值得注意的是，不同地区的省份和城市名称以该国的语言或拼音形式表示：例如韩国地区使用韩文，中国地区则采用汉语拼音或其他相应语言的形式。
  • 最新整理的1km分辨率全国逐年平均气温栅格数据（1901-2023年）
    优质
    本数据集提供了从1901年至2023年全国范围内每年的平均气温信息，空间分辨率为1公里。适合气候变化与环境研究。 该资源内容为今年全新整理的手工数据集，可放心引用。数据来源权威，并且每条记录都标明了《数据来源》，确保相对于其他控制变量而言更加准确，适合用于撰写论文进行实证研究，避免出现数据造假问题。 适用对象包括大学生、本科生及研究生等初学者，便于上手使用。 该资源适用于经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理以及社会学和商业与管理等多个课程。
  • 2000~2019年中国平均气温数据（CSV格式）
    优质
    该文档提供了中国从2000年至2019年间每年的平均气温数据，以CSV格式存储，便于数据分析和研究。 数据包含全国33个省、市、县（区）级的平均气温年、月、日度数据，格式为CSV。
  • (最新整理)1901-2023年1km分辨率全国逐年平均气象数据
    优质
    本资料集涵盖了从1901年至2023年的全国逐年平均气象数据，以1公里分辨率详细记录了气温、降水等关键指标的变化趋势。 该资源包含了今年全新整理的数据内容，数据来源权威且已标明《数据来源》，确保不会出现数据造假的问题，并且相对于其他控制变量而言准确性更高。这些资料非常适合用于经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理以及社会学等领域的论文写作和实证分析。 该资源易于理解和使用，特别适合大学生、本科生及研究生初学者上手操作。
  • 原创2025年节假日数据（JSON格式）
    优质
    这段文档包含了从2025年起一年内所有法定假日的具体日期信息，以易于计算机处理的JSON格式呈现，便于开发者和日历应用用户快速获取与解析。 2025年国家节假日的数据包括全年的上班日、周末以及法定节假日。其中，“type”字段的值为0表示工作日，1表示周末休息日，2表示法定节假日。 以下是关于2025年的一些具体信息： - 2025年的所有节假日数据 - 用于描述这些节日情况的JSON格式文件 - 关于特定日期是否属于国家法定假日的信息 如果需要获取具体的“2025年法定假日”的详细日程安排或相应的JSON格式数据，可以寻找相关的官方公告或者权威发布渠道。
  • BUFR格式地面数据解析-气象数据
    优质
    本资料深入讲解BUFR格式在气象领域中地面数据解析的应用与实践，旨在帮助用户掌握高效处理和分析复杂气象信息的关键技能。 在气象领域，BUFR（Binary Universal Form for the Representation of Meteorological Data）是一种国际标准的数据格式，用于存储和传输气象观测和预报数据。这种格式由世界气象组织（WMO）制定，能够有效地处理大量复杂的气象信息，包括数值、分类、文本等多种类型的数据。本主题将深入探讨如何使用Python进行BUFR地面数据的解析。 Python是数据科学领域广泛使用的编程语言，拥有丰富的库和工具，可以方便地处理和分析各种数据，包括气象BUFR数据。对于BUFR数据的解析，Python中有一个名为`pybufrkit`的库，它是专门用于处理BUFR文件的工具。要使用这个库，你需要先安装它，可以通过Python的包管理器pip来完成： ```bash pip install pybufrkit ``` 安装完成后，你可以通过以下步骤解析BUFR文件： 1. **读取BUFR文件**：使用`pybufrkit`的`Reader`类打开并读取BUFR文件。例如： ```python from pybufrkit import Reader with Reader(path_to_your_BUFR_file) as reader: bufr_messages = reader.messages ``` 这里，`bufr_messages`是一个包含所有BUFR消息的列表。 2. **解析消息**：每个BUFR消息都是一个独立的数据单元，可能包含多个观测或预报值。你可以遍历`bufr_messages`，对每个消息进行解码。例如： ```python for message in bufr_messages: decoded_message = message.decode() # 这里可以对解码后的数据进行处理 ``` 解码后，数据会被转换为Python字典结构，便于进一步处理。 3. **提取数据**：根据需求，你可以从解码后的消息中提取所需的信息。这些信息通常包括观测时间、地点、气象参数（如温度、湿度、风速等）、单位等。例如，提取温度数据： ```python temperature_data = [] for obs in decoded_message[observations]: if temperature in obs: temperature_data.append(obs[temperature]) ``` 4. **处理和可视化数据**：根据你的需求，你可以进一步处理这些数据，比如计算平均值、绘制图表或者与其他数据源合并。Python的`pandas`库非常适合处理表格数据，而`matplotlib`或`seaborn`则可以用于数据可视化。 理解和解析BUFR数据需要对气象学和数据编码有一定的了解，但借助Python和相关的库，这个过程可以变得相对简单。通过`pybufrkit`，你可以高效地访问和处理气象数据，为气象研究和应用提供有力支持。
  • 2022年4月1日至15日全球新冠疫情数据汇总分析RAR版
    优质
    本资源提供2022年4月1日至15日期间全球新冠疫情详细数据汇总与深入分析报告，涵盖新增病例、死亡人数及疫苗接种情况等关键信息。以RAR格式打包，方便下载和查阅。 Python数据爬取分析可视化大作业，包含图表和源码，可以直接运行。