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2018年worldclim月度降水数据.zip

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简介:
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。

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客服
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  • 2018worldclim.zip
    优质
    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。
  • 2006-2022吉林省各城市
    优质
    本数据集收录了2006年至2022年间吉林省主要城市每月的降水量记录,为气候研究和水资源管理提供详实资料。 数据来源于统计年鉴及国家统计局的官方资料,未经任何拟合或插值处理,确保真实可靠。这是目前我能获取到的数据集。严禁任何团队或个人将其转售以牟取暴利;对于一切非法获利行为,我保留追究法律责任的权利。 作为一名经济学专业的学生,深知学术研究之不易。我不是随意凑合或是贩卖他人数据的商贩,分享给大家的数据集质量得到了广泛认可,并且好评不断。此外,售后服务也十分完善。如果有任何问题,请随时与我交流! 为了确保您购买前能够了解所有信息,在样本容量附件中会详细说明包含的所有地区、涵盖的具体年份及数据来源等细节。请您在购买之前务必查看这些资料内容,以便决定是否符合您的需求。 请不要像有些人那样上传不完整或误导性的材料,导致买家买到的数据质量低下或者缺失严重。因此,请您放心,我将会把所有相关的信息都清楚地提供给您,以避免浪费不必要的资源和时间。例如,《2006-2022年吉林省各地市1-12月份降水量数据--样本.xlsx》(文件大小:22.09 KB)中的信息将被完整列出,确保您能够做出明智的决定。
  • 序列.xlsx
    优质
    《年度降水数据序列.xlsx》包含了多年度的日、月和年降水观测记录,适用于气候变化研究与水资源管理。 本人博客中的代码成功运行所需的文件列表如下:
  • 1999-2022全国370个地级市的气温、、风速、日照和湿集RAR版
    优质
    本数据集包含1999年至2022年间,中国370个地级城市的气温、降水、风速、日照时数及湿度的详细月度与年度统计数据,以RAR格式封装。 本数据集涵盖了全国370个地级市的气候资料,包括逐月气温、降水、风速、日照及湿度等详细指标,并统计了从2000年至2022年的历史记录。此类气候信息常被用作经济学实证研究中的工具变量之一,而气候变化更是当前学术界的热门话题。 该数据集由众鲤数据网人工收集并整理成Excel表格形式。原始资料来源于各地级市的统计年鉴以及气象部门发布的官方报告。具体而言,提供有2001年至2022年的年度平均气温记录;从2000年至2021年间逐月风速信息;而日照、降水及湿度数据则覆盖至了2020年底。 此外,还包含了以下特定时间段内的详细资料: - 逐年平均气温(自2001年起) - 年度平均气温详情(涵盖全国所有地级市,从2001年开始记录) - 每月风速数据(时间跨度为2000年至2021年) - 各城市逐月日照时长及年度降水总量(统计期至2020年底) 这些丰富的历史气候资料对于深入研究气候变化及其对经济活动的影响提供了宝贵的参考依据。
  • (资料公开整理)19501至202212全国省市县三级逐平均平面图(shp).zip
    优质
    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。
  • 20215全国河流断面质监测.xlsx
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    这份Excel文件包含了2021年5月中国主要河流断面的水质监测数据,详细记录了各河段的水质状况和污染物含量等信息。 全国各河流断面水质监测月度数据2021年5月.xlsx
  • 20216全国河流断面质监测.xlsx
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    这份Excel文件包含了2021年6月份全国各主要河流断面的水质监测数据,详细记录了各项关键指标的情况,便于分析当月水质状况。 全国各河流断面水质监测月度数据(2021年6月).xlsx
  • 2019-2020与气温点矢量.zip
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    该资料包包含2019至2020年间全球各地逐月降水和气温的数据点矢量文件,适用于气候研究和数据分析。 标题中的“2019-2020降水和气温点矢量.zip”指的是一个包含中国各地在2019至2020年期间降雨及气温数据的压缩文件,其格式为点矢量。这种类型的数据集通常被用于气候研究、环境分析以及气象预测等领域中。点矢量是一种地理信息系统(GIS)常用的数据形式,它将每个观测位置表示成包含地理位置信息的几何点,并附带相应的属性值如降雨量和气温等。 在描述中提到“读者可以对点矢量进行克里金插值生成全国栅格”,这涉及到两种重要的GIS技术:克里金插值(Kriging Interpolation)和栅格数据模型。克里金插值是一种统计方法,用于估计空间变量如降雨量或气温在未测量地点的数值,通过考虑观测点之间的空间相关性来实现这一目标。这种方法特别适用于处理随机分布的数据,并能提供误差评估结果,从而生成连续的空间表面。 1. **克里金插值**: - 原理:基于相邻点之间存在的空间自相关关系,计算变异函数以确定权重,进而预测未知位置的数值。 - 类型:包括普通克里金、简单克里金和泛克里金等不同形式,每种方法适用于特定的应用场景。 - 应用领域:环境科学、地质学及气象学等领域中广泛应用此技术来创建连续的地图如气候图或地质分布图。 2. **栅格数据模型**: - 结构:由一系列大小一致的单元(像素)构成,每个单元代表一定地理位置上的信息。 - 特点:易于进行数学运算和空间分析操作,但需要较大的存储容量来保存所有数据。 - 应用范围:地图渲染、遥感图像处理及气候模型模拟等方面。 通过克里金插值技术将点矢量转换成全国尺度的栅格格式后,可以生成连续分布图展示降水量与气温的变化趋势。这有助于分析气候变化模式、预测灾害风险以及制定水资源管理策略等关键任务。 在实际应用中,可能需要借助GIS软件如ArcGIS或QGIS进行数据预处理、插值计算及结果可视化工作。同时,在数据分析阶段还需要了解降雨量和气温的测量单位、时间分辨率(例如日均值、月平均或者年均数),以及如何有效处理异常值与缺失信息。 结合其他环境因素,比如地形特征和植被覆盖情况等,可以深入探究气候现象与其地理背景之间的关系,并通过时空趋势分析来发现气候变化规律。该压缩包提供的数据是进行气候研究的重要资源之一,借助GIS技术和统计方法能够揭示隐藏在点矢量中的空间分布特点及变化趋势,为决策制定提供科学依据。
  • 2018食杂店销售总额 - TOTAL SALE 2018报告
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    本报告详尽分析了2018年食杂店的整体销售额情况,提供了全面的数据统计与解析,旨在帮助经营者了解行业趋势并作出明智决策。 收集的数据集来自多分支存储计算机系统。数据显示了2018年1月至2018年12月期间的库存销售情况、销售统计数据以及产品特征。具体文件包括:Day_sell_24_12_18.csv,ROTATION_of_products01.01.2018-09.01.2019.csv 和 SELL_1.csv。
  • 上海市20188至9共享单车(WGS84坐标系)-14.zip
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    该压缩文件包含上海市2018年8月至9月期间共享单车的数据集,采用WGS84地理坐标系统记录了共享单车的位置信息。 上海市2018年共享单车数据(WGS84坐标系),包含8月份到9月份的数据,文件名为:shanghai_bikeshare_data_wgs84_2018-08_to_09.zip。