awesome-open-climate-science：开源气候科学工具集

awesome-open-climate-science：开源气候科学工具集

awesome-open-climate-science Awesome Open Atmospheric, Ocean, and Climate Science 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-open-climate-science

项目介绍

awesome-open-climate-science 是一个精心策划的开源软件包列表，旨在为大气科学、海洋学和气候科学研究者、黑客和数据分析师提供便利，使他们的工作更加高效和精彩。这个项目包含了一系列对多维度数组操作、数据可视化、气象数据分析等至关重要的软件包，是流体地球领域的开源地理科学项目的一个补充。

项目技术分析

该项目基于 Python 编程语言，利用了多种数据结构和计算工具，如 Pandas、Xarray、Numpy 和 Matplotlib 等，以支持大规模数据处理和可视化。此外，它还涵盖了框架、气象学、海洋ography、气候、遥感、冰川学、时空统计、重采样、GIS 以及数据存储和模拟等多个领域的专业软件包。

项目使用了先进的 Earth Systems Modeling Framework (ESMF) 库进行数据重采样，并通过地理信息系统（GIS）工具如 GeoPandas 和 Salem 提供空间数据处理能力。这些软件包不仅支持数据分析和可视化，还提供了对气候模型输出、卫星数据以及地理信息数据的操作。

项目技术应用场景

awesome-open-climate-science 的应用场景广泛，包括但不限于以下几方面：

• 气象数据分析：利用 MetPy、windspharm 和 wrf-python 等工具进行气象数据的读取、可视化和计算。
• 海洋ography：使用 GSW-Python、WAVEWATCH III 和 UMWM 等软件包进行海洋数据的处理和模拟。
• 气候研究：通过 climlab、aospy 和 OpenClimateGIS 等工具进行气候模型的构建和分析。
• 遥感数据处理：使用 SatPy 和 Open Data Cube 等软件包处理和分析卫星遥感数据。
• 冰川学：借助 OGGM 进行全球冰川模型的研究和模拟。

项目特点

1. 全面的软件包覆盖：项目包含了从通用数据结构到专业领域工具的广泛软件包，满足不同用户的需求。
2. 基于 Python 的生态系统：利用 Python 强大的数据处理和可视化能力，为科研人员提供便捷的解决方案。
3. 灵活的数据处理：支持多种数据格式和操作，如多维数组处理、地理信息系统操作和时空数据分析。
4. 开源社区支持：项目接受社区的贡献，不断更新和完善，以适应科研工作的发展。

以下是关于 awesome-open-climate-science 项目的详细软件包介绍：

通用目的

• Pandas：用于处理表格数据结构的库。
• Xarray：提供多维数组的数据结构和计算工具。
• Numpy：支持大规模多维数组和矩阵操作的库。
• Matplotlib：用于创建静态、动态和交互式可视化的库。

框架

• Iris：基于 CF 规范的多维数据集分析和可视化。
• CDMS：面向气候分析和模拟的多维、网格化数据的对象化数据管理系统。

气象学

• MetPy：用于读取、可视化和计算气象数据的工具集。
• windspharm：进行球面谐波风场分析的库。
• wrf-python：用于 WRF-ARW 模型输出的诊断和插值例程的集合。

海洋ography

• GSW-Python：海水热力学方程的状态。
• WAVEWATCH III：NOAA 的海洋波模型。
• UMWM：迈阿密大学的波模型。
• rnoaa：R 语言的 NOAA 数据源接口。
• pyoos：用于收集气象/海洋观测数据的 Python 库。
• PyCO2SYS：解决海洋碳酸盐系统和计算相关海水属性的 Python 工具箱。

气候

• climlab：面向过程驱动的气候建模。
• aospy：自动化分析和管理网格化气候数据。
• Oocgcm：用于分析大型网格化地球物理数据集的工具。
• Pangaea：xarray 扩展，用于处理网格化陆地表面和天气模型输出。
• xgcm：扩展 xarray 数据模型，理解有限体积网格单元并提供插值和差分操作。
• OpenClimateGIS：地理空间操作、子集、计算和翻译时空气候数据的工具。
• climpred：xarray 封装，用于分析集合预报模型进行气候预测。
• pyOWM：OpenWeatherMap (OWM) Web API 的 Python 客户端包装库。

遥感

• SatPy：读取和处理气象遥感数据，并写入各种图像和数据文件格式。
• Open Data Cube：用于大陆尺度地球观测卫星数据的分析工具包。
• Earthdata Search：用于搜索 CMR (Common Metadata Repository) 的用户界面，支持数据下载、可视化和在某些情况下的子集。
• Sentinelsat：搜索和下载欧洲 Copernicus Sentinel 卫星数据。

冰川学

• OGGM：开源全球冰川模型。

时空统计

• EOFs：EOF 分析。
• rasterstats：基于矢量几何对地理空间栅格数据集进行汇总。

重采样

• xESMF：基于 ESMF 库对 numpy 和 Xarray 数据集进行重采样。
• Pyresample：重采样地球观测卫星数据。

GIS

• geopandas：进行空间 GIS 操作的几何类型。
• salem：通过访问器为 xarray 数据结构添加地理定位子集、掩码和绘图操作。
• Regionmask：绘制和创建空间区域的掩码。
• xshape：处理 shapefiles、地形和多项形的工具。
• Collocate：对 xarray 轨迹进行任意精度的配准。

awesome-open-climate-science 项目的开源性质和广泛的应用场景使其成为大气科学、海洋学和气候科学领域中不可或缺的工具集。通过利用这些工具，研究人员可以更加高效地进行数据分析和模拟，推动相关领域的发展。

awesome-open-climate-science Awesome Open Atmospheric, Ocean, and Climate Science 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-open-climate-science