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中国气候变化类型分布图.srf

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简介:
本地图为中国气候变化类型的详细分布图,通过色彩和符号展示不同区域的气候特征及变化趋势,适用于科研与教学。 中国气候类型分布图展示了中国的各种气候区域及其特点。

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  • .srf
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    本地图为中国气候变化类型的详细分布图,通过色彩和符号展示不同区域的气候特征及变化趋势,适用于科研与教学。 中国气候类型分布图展示了中国的各种气候区域及其特点。
  • 矢量
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    本图集详细展示了中国复杂多样的气候类型分布情况,通过精确的矢量数据呈现了从热带季风到寒带气候的各种气候区域,是研究和学习中国地理与气候变化的理想工具。 中国气候类型矢量图是由《中国气候类型分布图》进行矢量化所得,适用于小比例尺区域的定性分析与区域比较。
  • 矢量
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    《中国气候类型分布矢量图》是一份精确展示我国各地典型气候特征的专业地图数据集,适用于地理教学与研究。 中国气候类型矢量图由《中国气候类型分布图》矢量化而来,可用于小比例尺区域的定性分析。
  • 建筑.zip
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    《中国建筑气候分区图》提供了详细的全国建筑气候分区信息,有助于建筑设计和施工中充分考虑各地气候特点。 超大超清超详的中国建筑气候区划图以矢量形式呈现,涵盖严寒地区、寒冷地区、夏热冬冷地区、温和地区以及夏热冬暖地区。该资源适用于建筑技术专业的学习与研究。
  • 蓝皮书(2019年度).pdf
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    《中国气候变化蓝皮书(2019年度)》由权威机构编撰,全面分析了过去一年我国及全球气候变化状况、极端天气事件及其影响,为应对气候变化提供科学依据。 近日,《中国气候变化蓝皮书(2019)》由中国气象局气候变化中心发布。报告指出,气候系统的观测数据及关键指标显示全球变暖趋势持续加剧,并且在中国地区极端天气事件增多、强度增强,整体气候风险水平上升。 根据世界气象组织的最新数据,2018年全球平均气温比1981—2010年的平均水平高出0.38℃。并且,在过去五年(即2014年至2018年)内,这是有完整记录以来最温暖的五个年度。 从1961至2018年间,中国年平均降水量略有增加,并且这种变化呈现出明显的时代性特征:在二十世纪八十年代及九十年代期间降水偏多;进入二十一世纪初期后则总体上有所减少。然而自2012年以来,这一趋势又发生了逆转并开始回暖。 具体来看,在青藏区域,降水量显著增加;而在西南地区,则呈现微弱下降的趋势。另外,从本世纪初以来华北、华南以及西北地区的年平均降水量出现波动上升的现象,而东北和华东则表现出更大的年度间变动幅度。 自1961年至2018年间,中国平均风速与日照时间均有所减少;至2018年底时,中国的相对湿度及总云量较常年值偏高,并且平均风力比往年同期稍弱。
  • Kaggle竞赛:挑战
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    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。
  • ArcGIS矢量数据:的温度带和
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    本地图使用ArcGIS平台绘制了中国各地的温度带与气候带分布情况,旨在为环境研究、农业规划及地理教学提供详实的数据支持。 用于空间分析和基本空间分析课程中的矢量化数据来源以及专题图符号化的数据来源包括多种符号化方式的支持。
  • 草地.tif
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    该文件为中国全国草地类型的详细分布地图,以矢量栅格形式呈现,涵盖了从干旱草原到高寒草甸等多种生态类型的地理分布信息。 该数据由国家生态系统观测研究网络数据共享网站提供。采用6级分类单位描述中国陆地生态系统分类结构构建的中国陆地生态系统数据库。
  • 建筑高清版
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    《中国建筑气候分区图高清版》详尽展示了我国不同地区的气候特征和温度变化,为建筑设计提供科学依据。 超大超清版中国建筑气候区划图提供了详细的分区信息,包括严寒地区、寒冷地区、夏热冬冷地区、温和地区以及夏热冬暖地区。该图以矢量格式呈现,并提供jpg和wmf两种文件类型,适用于建筑技术专业领域。