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HITRAN氧气数据集

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简介:
HITRAN氧气数据集包含了详细的氧气分子光谱信息,为大气科学、遥感技术及星际物质研究提供了精确的数据支持。 HITRAN数据库用于仿真光谱吸收,并且是测温测浓度的必备工具。

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  • HITRAN
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    HITRAN氧气数据集包含了详细的氧气分子光谱信息,为大气科学、遥感技术及星际物质研究提供了精确的数据支持。 HITRAN数据库用于仿真光谱吸收,并且是测温测浓度的必备工具。
  • 化碳温室体排放-
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    本数据集提供了全球及地区层面详尽的二氧化碳排放记录,涵盖多种行业与活动的数据,旨在支持气候变化研究和政策制定。 该数据集包含自1750年到2017年间各个国家和地区二氧化碳(CO2)及温室气体(GHG)排放量的信息,来源为OurWorldInData平台。数据文件名为co2_emission.csv。
  • 化碳和温室体排放-
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    本数据集收录了全球及各国二氧化碳与主要温室气体排放量的历史记录与预测数据,旨在支持气候变化研究。 该数据集包含1750年至2019年不同国家的温室气体排放数据(以吨为单位)。数据来源是汉娜·里奇(Hannah Ritchie)和马克斯·罗瑟(Max Roser)的“二氧化碳和温室气体排放”项目。
  • Jena-
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    Jena气候数据集记录了德国Jena市自2009年起每分钟详细的气象参数,包括温度、湿度等,为气候研究与模型训练提供了宝贵的资源。 《JENA气候数据集——揭示气候变化的宝贵资源》 JENA气候数据集是科研人员研究气候变化、气象学以及环境科学的重要工具。该数据集基于德国耶拿地区长达八年的连续观测,涵盖了2009年至2016年期间详细的气象参数记录,为科学家们提供了宝贵的长期气候信息,对于深入理解地球气候系统和预测未来趋势具有不可估量的价值。 让我们深入了解JENA气候数据集的核心内容。该数据集以CSV文件格式存储,名为“jena_climate_2009_2016.csv”。这种表格形式的数据易于读取与分析,并且包含了一系列气象观测值,每行代表特定时间点的测量结果,列则对应不同的参数如温度、湿度、气压、风速和辐射等。这样的结构使得数据能够被各种编程语言和数据分析工具轻松处理。 在JENA气候数据集中,我们可以找到以下关键的气象参数: 1. 温度:包括平均值、最高值及最低值,反映了冷暖变化。 2. 湿度:相对湿度测量体现了大气中的水分含量,并影响云层形成与降水频率。 3. 气压:代表了大气压力水平的变化,对天气系统和风向风速具有重要关联性。 4. 风速及方向:揭示空气流动特征,对于研究风暴、飓风等极端气候事件至关重要。 5. 辐射:包括太阳辐射与地表反射辐射量度,是影响地球能量平衡的关键因素之一。 6. 降水量记录了降水总量及其频率变化情况,在水资源管理、洪水预警及干旱预测等方面具有重要意义。 这些数据不仅有助于科学家们分析JENA地区的短期和长期气候模式,还可以通过与其他地区数据的对比研究全球气候变化特征。例如,比较不同纬度或海拔高度下的气候资料可以揭示出地理分布上的差异;而年际间的季节性变化则能够帮助我们探索气候系统的周期性和不稳定性。 此外,JENA气候数据集也是教育和科研的理想素材来源。学生与研究人员通过实际操作学习如何处理及分析此类信息,并掌握构建气候变化模型的方法论技巧。同时这些资料还可以用于气象预报模型的训练以及验证过程之中以提高预测准确性与时效性。 总之,《JENA气候数据集》是一个不可多得的研究资源库,它不仅帮助我们更深入地理解地球上的气候系统和变化趋势,还为制定应对全球环境挑战的战略提供了科学依据。无论是学术研究还是政策决策乃至公众科普教育领域内,该数据库均发挥着极其重要的作用,并推动人类对气候变化的认知不断进步和发展。
  • HITRAN库使用指南说明书
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    《HITRAN数据库使用指南说明书》旨在为用户详细解读和指导如何有效利用HITRAN数据库资源,涵盖光谱学数据查询、下载及应用等多方面内容。 此说明书是HITRAN数据库的说明书,记载了三十多种气体的相关信息。
  • import hitran(par_file): 导入高分辨率传输分子吸收库(HITRAN)-MATLAB开发
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    本代码用于在MATLAB环境中导入高分辨率传输分子吸收数据库(HITRAN),便于进行大气科学和光谱学相关研究,支持高效的数据查询与分析。 将高分辨率传输分子吸收数据库(HITRAN)读取到MATLAB工作区中的结构体中。HITRAN包含了与光通过大气传输相关的光谱参数数据的集合,由哈佛-史密森天体物理学中心编制。此功能需要一个HITRAN数据库副本,并可通过填写在线申请表从该中心获得。 结构体包含以下字段:同位素数、过渡波数、线强度、爱因斯坦系数、空中加宽宽度、自加宽宽度、低能态温度依赖性压力转换上振动量子数和下振动量子数,局部上量子号和下本地量错误代码参考代码标志。此外,还包括了有关线混合的信息以及上下统计权重的数据。
  • .rar
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    该资源为《气象数据集》,包含多年全球各地气象观测数据,包括温度、湿度、风速等信息,适用于气候研究与模型训练。 标题中的“天气数据集.rar”表明这是一个包含与天气相关数据的压缩文件,在数据分析、气象研究、环境科学以及需要使用天气信息的各种领域里,这样的数据集是非常宝贵的资源。 接下来,我们将深入探讨天气数据集的一般结构、包含的内容及其分析方法。天气数据集通常包括以下关键元素: 1. **时间序列数据**:由于天气随时间变化,这些数据以日期和时间的形式记录,并且可能按每小时、每天或更长时间间隔进行记录。 2. **地理位置信息**:纬度和经度等位置细节有助于比较分析不同地区的天气状况。 3. **气象参数**: - 温度(最高、最低、平均) - 湿度 - 风速与风向 - 降水量(雨雪冰雹) - 太阳辐射量 - 气压值 - 云层覆盖情况 - 能见度 4. **特殊事件**:记录如雷暴、雾霾及风暴警告等,有助于预测和应对自然灾害。 5. **气候类型**:数据集可能包括观测地点的气候分类信息(热带、温带或极地)。 6. **元数据**:提供关于数据来源、采集方法及其精度的信息,对于理解其质量和应用范围至关重要。 处理天气数据集时可能会经历以下步骤: 1. **预处理阶段**:这一步涉及清理缺失和异常值,并将时间序列转换成易于操作的格式(如日期时间对象)。 2. **数据分析**:通过统计方法探索变量间的关系,例如温度与湿度、降水量随季节变化之间的关联。 3. **数据可视化**:使用图表直观展示趋势及不同变量间的相互作用。这包括折线图来显示趋势和散点图比较关系等。 4. **模型构建**:利用历史数据训练机器学习算法以预测未来天气情况,如温度、降雨概率等预报。 5. **实际应用**:这些数据可用于农业规划、交通管理、能源需求预测及气候变化研究等领域。 了解了天气数据集的基本构成后,你可以根据具体需要选择合适的工具(例如Python的Pandas库或Matplotlib绘图库)进行处理和分析。同时,请确保遵守相关法律法规以合法合理地使用这些数据资源。
  • HITRAN库中的体跃迁矩阵:涵盖各种体的详尽跃迁信息及参详解 - matl...
    优质
    本资料介绍HITRAN数据库中关于气体跃迁矩阵的内容,详细解析了不同气体的光谱跃迁及其相关参数,适用于科研与教学。基于MATLAB的应用程序为使用者提供了便捷的数据访问和分析工具。 以下是来自 HITRAN 数据的参数编号:1. 分子 ID 2. 同位素体ID 3. ν (cm-1) 4. S (cm-1/(molec·cm-2)) 5. A (s-1) 6. γ空气(cm-1·atm-1) 7. γself(cm-1·atm-1) 8. 奈尔 9. δair (cm-1·atm-1) 10.E
  • Hitran软件
    优质
    Hitran是一款专业的光谱数据处理和分析软件,广泛应用于大气科学、天体物理等领域,支持用户进行高效的光谱线数据分析与应用开发。 这是一款由哈佛大学实验室开发的光谱采集软件,功能非常全面,属于行业内的专家级软件。
  • 挖掘
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    本研究聚焦于从庞大的天气数据集中提取有价值的信息和知识,运用先进的数据挖掘技术,旨在改善气象预测与分析。 一个用于Weka使用的天气数据集,旨在帮助初学者熟悉Weka的使用,并进行数据分析。