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Sea Ice Climate Change: 代码用于准备数据集及评估北极海冰变化对其降水与温度影响

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本研究利用代码准备数据集，旨在分析并评估北极地区海冰变化对当地降水平均值和气温的影响，探究气候变化背景下的区域响应机制。 SeaIceClimateChange 该代码用于准备数据集并评估北极海冰的演变及其对降水和温度的影响。

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  • Sea Ice Climate Change: 代码用于准备数据集及评估北极海冰变化对其降水与温度影响
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    本研究利用代码准备数据集，旨在分析并评估北极地区海冰变化对当地降水平均值和气温的影响，探究气候变化背景下的区域响应机制。 SeaIceClimateChange 该代码用于准备数据集并评估北极海冰的演变及其对降水和温度的影响。
     
  • Earth Surface Temperature Data on Climate Change（气候变迁下的地表温度数据）- 数据集
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    本数据集提供了全球各地多年来的地球表面温度记录，旨在研究和分析气候变化对地表温度的影响及变化趋势。 该数据集探索了自1750年以来的全球温度变化，并且其原始数据来自伯克利地球的数据页面。提供的CSV文件包括：GlobalTemperatures.csv、GlobalLandTemperaturesByCountry.csv、GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv、GlobalLandTemperaturesByState.csv 和 GlobalLandTemperaturesByCity.csv。
     
  • 卫星经纬高MATLAB代码-海冰分析脚本(sea-ice-analysis-scripts)
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    这段MATLAB代码集为科研人员提供了用于海冰数据分析的强大工具。通过精确计算卫星数据中的地理坐标和高度信息，有效支持极地海洋环境研究与气候变化监测工作。 海冰数据集来源于Nimbus-7 SMMR（扫描多通道微波辐射计）和DMSP SS M/I-SSMIS（特殊传感器微波/成像仪及微波成像仪/探测器）的无源微波数据，版本为1。该数据集包含了整个北极地区每日海冰浓度的信息，这些信息是基于遥感无源微波信号的亮度温度数据得出的。 处理后的数据集整合了多个无源微波传感器的数据，包括Nimbus-7 SMMR、国防气象卫星计划（DMSP）F8、F11和F13上的SSM/I以及DMSP F17上的SSMIS。这些数据以极地立体投影的形式提供，并且网格尺寸为25x25公里。 海冰浓度被定义为分数，即海洋区域中被海冰覆盖的百分比。多年来，二进制文件从特定位置下载获得。该数据集应按照如下方式引用： Cavalieri, D.J., C.L. Parkinson, P. Gloersen and H.J. Zwally (1996), Sea Ice Concentrations from Nimbus-7 SMMR and DMSP SSM/I-SSMIS Passive Microwave Data, Version 1, Boulder, Colorado USA, NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. 数据集的访问日期为2020年11月11日。
     
  • 北极地区海冰浓度预测
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    简介：本研究聚焦于北极地区海冰变化趋势，运用气候模型与大数据分析技术，旨在提升对未来几年内海冰覆盖率的预测精度，为环境政策制定及科学研究提供数据支持。 海冰预测北极地区北极海冰预报。
     
  • 全球海洋表层温度与海冰覆盖数据集（适用于2020a版本）
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    本数据集提供了全球海洋表面温度及海冰覆盖情况的详尽记录，特别针对2020a版本进行了更新，为气候变化研究提供关键支持。 来自Met Office Hadley Centre观测数据集的全球海水表面温度数据和海冰浓度数据以nc格式提供，并附有入门级处理代码，便于查看变量情况和了解数据构造。这些内容简单易懂。
     
  • SPI与SPI降水及标准化降水指数的Matlab代码.zip
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    本资源包含用于计算和分析SPI（标准降水指数）及其相关降水量数据的MATLAB代码。适用于气候变化研究和水资源管理领域。 SPI（标准化降水指数）是一种广泛应用于气象学和水文学的统计方法，用于评估不同时间尺度上的降水量异常。通过将历史降水量数据转化为标准正态分布，使得不同地点、不同时间尺度的降水数据可以进行有效比较。 这个压缩包文件包含了一系列与SPI计算相关的MATLAB代码和可能的数据文件，旨在帮助用户理解和计算SPI。 1. **SPI的计算原理**： SPI计算首先需要收集目标地点的连续降水量记录。这些记录通常按月或日等时间单位进行。然后对数据进行统计处理，如累积概率分布函数（CDF）转换，以反映降水的丰度或缺乏。使用逆高斯变换将非线性的累积分布转化为标准正态分布，使得SPI值能够表示降水的正常、干燥或湿润状态。 2. **MATLAB在SPI计算中的应用**： MATLAB是一个强大的数值计算和数据可视化工具，非常适合进行此类统计分析。在这个压缩包中，MATLAB代码可能包括数据读取、数据预处理、概率分布拟合、标准化转换以及结果可视化等功能。用户可以通过运行这些代码快速计算出特定地点和时间尺度的SPI值。 3. **SPI的应用**： - **气候监测**：SPI可以帮助识别干旱和洪水等极端气候事件，对农业、水资源管理和灾害预警具有重要意义。 - **气候模型验证**：通过对比模型预测的SPI与观测到的SPI进行校准和验证来评估降水模拟性能。 - **环境研究**：SPI与生态系统健康、农作物生长及病虫害发生有密切关系，在环境科学研究中是重要指标。 4. **MATLAB代码解读**： - 数据处理部分可能涉及读取CSV或TXT格式的数据，处理缺失值，并进行时间序列分析。 - 分布拟合使用了多种概率分布函数，如Kolmogorov-Smirnov检验、最大似然估计等方法来选择最佳的降水量分布模型。 - 标准化转换通过MATLAB中的`norminv`函数实现逆高斯变换，将非标准分布转化为标准正态分布以得到SPI值。 - 结果展示可能包括绘制SPI时间序列图和直方图，直观展示降水状况。 5. **注意事项**： 在使用MATLAB代码时，请确保数据格式正确，并根据实际需求调整参数如时间窗口大小（例如1个月、3个月或12个月）。同时检查并理解错误处理机制以保证计算结果的准确性和可靠性。 此压缩包提供了SPI计算的MATLAB实现，对于气象学者、水文学家及相关领域的研究人员来说是一个宝贵的资源。
     
  • 关于气候变化下全球极端天气事件对GDP影响的评估研究.pdf
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    本研究探讨了气候变化导致的全球极端天气事件对各国GDP的影响，通过数据分析和模型预测，评估其经济损失，并提出应对策略。 本段落探讨了在不同碳排放情景下未来70年全球气温上升的可能性，并量化了极端天气事件对全球经济（GDP）可能造成的损失。首先，研究使用DICE模型评估了每十年全球GDP年度损失率的离散概率分布；接着，提出了一种新的广义对数正态分布函数来拟合未来每十年中GDP年损失的概率分布。最后，文章通过计算在极端天气事件发生频率分别为0.5%、1%和5%时对应的GDP损失范围，分析了不同碳排放情景下尾部概率分布的差异，并探讨了温度变化对这些损失的影响。 研究结果显示，在各种不同的碳排放情境中，全球年GDP损失率的概率密度曲线尾端均呈现出小概率事件导致重大经济损失的特点。这项研究成果可为相关机构在气候变化背景下进行巨灾风险量化分析提供参考依据。
     
  • climate-change-analysis-DS-project: 气候变化情况分析
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    本项目为气候变化情况分析的数据科学实践，通过收集和处理全球气温、海平面上升等数据，应用统计模型与机器学习算法预测未来气候趋势。 气候变化DS项目介绍：该项目旨在创建一个网站，以流畅的方式向感兴趣的观众展示有关气候变化的数据。我们重点关注二氧化碳排放量上升、冰盖融化、海平面上升以及温度升高这些关键指标，并且进行了相关计算来探讨火山活动、厄尔尼诺现象等因素是否是导致大气中二氧化碳浓度增加的主要原因，而人类活动显然是主要驱动力之一。此外，利用多种模型对上述各项指标在未来一段时间内的变化趋势做出了预测。 该项目在2020年12月的CS-C3250数据科学项目课程期间进行了展示，并得到了Aalto大学Jorma Laaksonen教授以及Reaktor公司Janne Sinkkonen先生的专业指导。
     
  • 温度及温度梯度对非饱和土壤中水分迁移的影响
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    本文研究了温度及其变化对非饱和土壤中水分运动的影响机制，探讨温度与温度梯度如何改变土壤含水量和水分传输路径。通过实验分析，揭示不同条件下土壤水热耦合效应的规律，为精确农业灌溉提供理论依据。 刘炳成和刘伟根据非平衡态热力学理论并考虑Soret 效应，建立了描述存在干饱和层的土壤中热、湿传递的数学模型，并对水、热的耦合迁移进行了数值研究。该研究探讨了温度与温度梯度在非饱和土壤中的水分迁移影响。
     
  • MATLAB代码影响-Air2Stream：基于空气温流数据预测河水温度(RWT)的模型
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    Air2Stream是一个利用MATLAB开发的数据驱动模型，专注于通过分析空气温流信息来精确预测河流水温(RWT)，为水资源管理和气候变化研究提供支持。 标题“MATLAB代码影响-air2stream：利用空气温度和流量预测河水温度（RWT）的模型”表明我们关注的是一个使用MATLAB编程语言开发的环境科学模型，该模型专注于通过分析空气温度和流量这两个关键参数来预测河流水温（River Water Temperature, RWT）。air2stream可能是这个模型或程序的名字。标题中的“影响”一词可能指的是代码对预测结果或者模拟效果的影响。 描述部分强调了MATLAB代码在这个过程中的作用及其潜在影响，包括效率、准确性以及可扩展性等方面的表现和贡献。作为强大的数值计算工具，MATLAB在构建此类环境科学的预测模型中尤其有用。 标签“系统开源”表明该模型或相关代码是开放源码的，这意味着公众可以访问并查看代码内容，并且能够进行学习甚至修改以适应不同的需求。这种做法促进了技术共享和协作，使其他研究人员或者开发者可以根据现有的工作进一步改进或应用于自己的项目中。 详细内容部分描述了MATLAB环境中air2stream模型的工作流程：从读取空气温度和流量数据开始，经过预处理、特征工程以及使用适当的统计或机器学习算法（如线性回归、决策树、神经网络等）训练模型以预测河水温度。代码的结构可能包括数据导入、清洗与转换非数值型数据为数值形式的过程；创建新的输入变量，例如空气温度的日平均值和最高最低温差，或者流量的变化趋势。 选择合适的算法是关键步骤之一，因为它直接影响到最终结果的质量及模型的理解程度。开源特性使得其他科学家能够检查内部运作机制，并验证其准确性或用于不同地区的河水温度预测任务中；此外还能通过优化代码、添加新功能等方式来改进现有模型。“air2stream”作为基于MATLAB的开源环境科学模型，在利用空气和水流数据进行河流水温预测方面具有重要意义，同时也鼓励了科研领域的合作与创新。