Advertisement

地表温度数据集:应对气候变化的关键.zip

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


简介:
本数据集包含全球各地的地表温度记录,旨在帮助研究者分析和预测气候变化趋势,支持相关领域的科学决策。 气候变化与地表温度数据集包含多个文件: 1. **全球陆地和海洋及陆地温度(GlobalTemperatures.csv)**: - Date:从1750年开始记录平均陆地温度,而最高和最低陆地温度以及全球海洋和陆地的综合温度则自1850年起开始计算。 - LandAverageTemperature:表示全球平均陆地气温(以摄氏度为单位)。 - LandAverageTemperatureUncertainty:围绕上述平均值的95%置信区间。 - LandMaxTemperature:代表全球最高陆地温度(同样使用摄氏度作为测量标准)。 - LandMaxTemperatureUncertainty:给出最高的陆地气温附近的95%置信区间的范围。 - LandMinTemperature:表示全球最低平均陆地温度(以摄氏度为单位)。 - LandMinTemperatureUncertainty:提供最低地面温度的95%置信区间。 - LandAndOceanAverageTemperature:代表全球综合平均陆地和海洋气温,同样使用摄氏度作为测量标准。 - LandAndOceanAverageTemperatureUncertainty:给出全球平均陆地与海洋温度的95%置信区间的范围。 其他相关的数据文件包括: - 按国家/地区划分的全球平均陆地温度(GlobalLandTemperaturesByCountry.csv) - 各州的全球平均陆地温度(GlobalLandTemperaturesByState.csv) - 主要城市的全球陆地温度(GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv) - 按城市分类的全球陆地气温数据集(GlobalLandTemperaturesByCity.csv)

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • .zip
    优质
    本数据集包含全球各地的地表温度记录,旨在帮助研究者分析和预测气候变化趋势,支持相关领域的科学决策。 气候变化与地表温度数据集包含多个文件: 1. **全球陆地和海洋及陆地温度(GlobalTemperatures.csv)**: - Date:从1750年开始记录平均陆地温度,而最高和最低陆地温度以及全球海洋和陆地的综合温度则自1850年起开始计算。 - LandAverageTemperature:表示全球平均陆地气温(以摄氏度为单位)。 - LandAverageTemperatureUncertainty:围绕上述平均值的95%置信区间。 - LandMaxTemperature:代表全球最高陆地温度(同样使用摄氏度作为测量标准)。 - LandMaxTemperatureUncertainty:给出最高的陆地气温附近的95%置信区间的范围。 - LandMinTemperature:表示全球最低平均陆地温度(以摄氏度为单位)。 - LandMinTemperatureUncertainty:提供最低地面温度的95%置信区间。 - LandAndOceanAverageTemperature:代表全球综合平均陆地和海洋气温,同样使用摄氏度作为测量标准。 - LandAndOceanAverageTemperatureUncertainty:给出全球平均陆地与海洋温度的95%置信区间的范围。 其他相关的数据文件包括: - 按国家/地区划分的全球平均陆地温度(GlobalLandTemperaturesByCountry.csv) - 各州的全球平均陆地温度(GlobalLandTemperaturesByState.csv) - 主要城市的全球陆地温度(GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv) - 按城市分类的全球陆地气温数据集(GlobalLandTemperaturesByCity.csv)
  • Earth Surface Temperature Data on Climate Change(迁下)-
    优质
    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。
  • .zip
    优质
    本数据集包含全球各地多年来的地表温度观测记录,适用于气候变化研究与环境科学分析。 数据集包含以下内容: 全球陆地及海洋温度(GlobalTemperatures.csv): - Date:记录了自1750年起的平均陆地气温以及从1850年开始的最高、最低陆地气温与全球海洋及陆地综合气温。 - LandAverageTemperature:表示摄氏度下的全球平均气温。 - LandAverageTemperatureUncertainty:围绕平均值的95%置信区间。 - LandMaxTemperature:表示摄氏度下全球最高的平均温度记录。 - LandMaxTemperatureUncertainty:代表最高地面温度附近的95%置信区间。 - LandMinTemperature:显示摄氏度下的最低全球平均气温数据。 - LandMinTemperatureUncertainty:最低地表温度的95%置信范围。 - LandAndOceanAverageTemperature:表示以摄氏为单位记录的全球陆海综合平均气温。 - LandAndOceanAverageTemperatureUncertainty:代表全球陆海平均温度的95%置信区间。 其他文件包括: - 按国家和地区划分的全球平均地表温度(GlobalLandTemperaturesByCountry.csv) - 各州范围内的全球平均地表温度数据(GlobalLandTemperaturesByState.csv) - 主要城市的全球陆地气温记录(GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv) - 按城市分类的全球陆地气温信息(GlobalLandTemperaturesByCity.csv)。
  • 全球分区图栅格.zip
    优质
    本资源提供全球气候变化分区的栅格数据集,以高分辨率网格形式呈现不同区域的气候变迁情况,适用于气候研究和环境分析。 全球气候分带图栅格数据(shp格式)在开发过程中需要用到。
  • Kaggle竞赛:挑战
    优质
    本竞赛聚焦于应对全球气候变化,参赛者需利用历史气象数据进行深度分析与建模预测,旨在激发创新思维,推动气候研究及环境保护行动。 在这个标题中,“climate”指的是气候变化或气候研究,而“Kaggle运动”则可能是指在Kaggle平台上进行的一项与气候相关的数据分析或预测竞赛。Kaggle是Google主办的一个数据科学社区,用户可以参与各种数据竞赛,解决实际问题并学习新的数据分析技能。因此,这个标题暗示了这是一个关于气候科学的项目,可能是通过使用数据科学工具和技术来探索气候变化模式或者进行气候模型的构建。 描述非常简洁,只提到了“气候”这个词,再次强调了这个项目的核心主题。“Kaggle运动”与标题相呼应,进一步确认这是一项在Kaggle上的活动,可能涉及参与者用数据来分析气候现象、预测未来气候变化趋势,或者评估人类活动对气候的影响。由于描述没有提供更多的信息,我们只能依据上下文进行推测。 Jupyter Notebook是一个交互式计算环境,允许用户编写和运行Python、R和其他语言的代码,并以Markdown格式展示文本、图像和图表。在气候科学项目中,Jupyter Notebook是常用的数据分析和可视化工具,因为它的可读性强,便于分享和协作。用户可以在Notebook中加载数据,进行数据清洗、预处理、建模和结果解释,同时还能在同一个文档中记录整个分析过程。 基于以上信息,我们可以推测这个压缩包文件可能包含以下内容: 1. **气候数据**:来自气象站、卫星或其他观测平台的气候历史数据,用于分析温度、降雨量等参数的变化。 2. **数据预处理**:使用Python的Pandas库进行数据清洗和格式化,包括处理缺失值、异常值以及时间序列数据的整理。 3. **数据分析**:可能包含统计方法(如相关性分析、回归分析)和机器学习模型(如决策树、随机森林、神经网络),以探索气候模式和趋势。 4. **可视化**:使用Matplotlib或Seaborn等库创建图表,展示气候变化的地理分布、季节变化以及长期趋势。 5. **模型解释**:通过特征重要性分析等方式来理解影响气候变化的关键因素,并解释模型结果。 6. **Jupyter Notebook文件**:记录了整个数据分析过程,包括代码、注释和可视化结果。 7. **报告或README文档**:介绍项目的背景、目标、方法以及主要发现的总结性文本。 这个项目旨在利用数据科学工具来深入理解气候系统,并为政策制定者及科研人员提供有关气候变化的重要洞察。参与这样的项目不仅可以提升数据分析技能,也有助于提高公众对全球气候变化问题的认识。
  • Jena-
    优质
    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。
  • 样本.zip
    优质
    地表温度数据样本包含全球不同地区的地表温度测量值,适用于气候变化研究、环境监测及地理信息系统开发等领域。 全球地表温度数据样例可供参考,在ArcGIS或谷歌地球中查看效果。此格式为标准格式,可作为同行之间的参考依据。
  • 全球分区矢量
    优质
    全球气候变化分区矢量数据提供了不同区域未来气候预测的详细空间信息,包括温度和降水变化趋势,助力科学研究与决策制定。 全球气候类型划分矢量数据格式为shp,数据精度为1km。
  • 中国视角下_网课答案.doc
    优质
    这份文档提供了从中国角度出发分析和应对全球气候变化问题的见解与策略,并包含了相关课程的答案,适合学生及研究者参考学习。 当然可以。以下是去掉联系信息后的版本: --- 应对气候变化是中国面临的重要挑战之一。中国政府提出了“碳达峰”、“碳中和”的目标,并采取了一系列政策措施来减少温室气体排放,推动绿色低碳发展。 为了更好地理解和应对这一全球性问题,中国学者、专家以及社会各界人士开展了广泛的研究与讨论。他们从不同角度探讨了气候变化对中国的影响及其对策建议,包括但不限于能源结构调整、产业结构优化、生态保护修复等方面的内容。 这些研究成果不仅为中国制定相关政策提供了科学依据和参考意见,也为国际社会共同应对气候变化贡献了智慧和力量。通过网课等形式进行知识传播,有助于提高公众对这一问题的认识水平,并促进社会各界积极参与到减缓与适应气候变化的实践中去。 --- 请确认以上内容是否符合您的需求。
  • daily_translation.rar_daily_translation_matlab 降尺分析
    优质
    本资源包提供气候变化背景下进行降尺度分析的日译资料及MATLAB代码,旨在帮助研究者更好地理解和预测局部气候趋势。 Matlab程序是统计降尺度方法的一种应用,可用于气候变化分析。