数据使用笔记

最新推荐文章于 2024-10-01 00:44:14 发布
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记录一些下载使用数据过程中的小问题

文章目录

1. ERA5-land数据中的潜在蒸散

从ECMWF下载了ERA5-land的月潜在蒸散数据，打开后发现绝大部分数据都是负值
原始潜在蒸散
在谷歌后查了一下后发现原因应该是这个数据将从大气到地表的通量设为正，而从地表到大气的通量则为负，因此潜在蒸散数据基本都为负值。
转为正值的潜在蒸散

today.zhang
关注
Google Earth Engine（GEE）——ERA5-数据计算逐年全球潜在蒸发量PET
此星光明博客
05-17 3895
通过ERA5-Land数据文件中关于如何汇总潜在蒸发（pet）数据集（将pet值米转换为毫米） 代码： var geometry = /* color: #d63000 */ee.Geometry.Point([21.021809833554478, -9.078844651504086]); var aPoint = /* color: #d63000 */geometry; //影像筛选 var era5hourly = ee.ImageCollection("ECMWF/ERA5_LAND/H
【PyGIS】ERA5降雨蒸散发数据预处理
```On Earth, Be Water, By Coding```
10-27 2354
ERA5-LAND降雨蒸散发数据预处理
关于ERA5-Land数据的几个问题＜笔记自用＞
jerry003的博客
08-26 8072
关于ERA5-Land数据的几个问题1. 关于通量方向2. 关于scale_factor和add_offset问题 1. 关于通量方向 The ECMWF Integrated Forecasting System convention is that downward fluxes are positive. Therefore, negative values indicate evaporation and positive values indicate condensation" ECMWF
全球陆地蒸散量数据集（1980-2022年）
hu397313168的博客
08-23 2039
尽管近几十年来开发了许多蒸散发产品，但由于使用了不同的强迫输入和不完善的模型参数，广泛使用的产品仍然存在固有的不确定性。此外，由于缺乏足够的全球原位观测数据，直接评估蒸散发产品并不现实，从而阻碍了这些产品的利用和同化。因此，建立可靠的全球基准数据集和探索蒸散发产品的评估方法至关重要。（2）采用这种合并方法生成分辨率为 0.1°（2000-2020 年）和 0.25°（1980-2022 年）的长期全球每日蒸散发产品，并纳入 ERA5L、FluxCom、PMLv2、GLDAS 和 GLEAM 的输入。
ERA5数据处理（学习记录）
weixin_43536702的博客
05-08 1945
db_2022_08_bj12.nc 说明：db——地表；bj12——北京时间12点。想要将ERA5的.nc数据中值提取到地面站点，并且整理转换为csv文件。
【案例教程】地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理实践
weixin_49857990的博客
12-14 2843
全球大气再分析数据netCDF ；雪深ASCII l 积雪覆盖ASCII/TIFF ；海温数据netCDF ；植被指数数据NDVI ；土地利用数据HDF
ERA5-LAND降雨蒸发数据处理
10-27
ERA 5-Land短期预报中的累积量（每小时步长为01 - 24）与ERA-Interim或ERA-Interim/Land中的累积量处理相同，即，它们从预测开始到预测步骤结束被累积。例如，day=D，step=12的径流将提供从day=D，time=0到day=D，time=12的累积径流。最大累积超过24小时，即，从天=D，时间=0到天=D+1，时间=0（步骤=24）。
GEE下载ERA5年均蒸散发数据
南柯
10-01 1152
GEE提取ERA5月均数据集的年蒸散发数据
实际蒸散发与潜在蒸散发数据集汇总（附链接）
weixin_46080995的博客
03-11 7684
实际/潜在蒸散发数据集汇总（附链接）
python ERA-5气象数据NetCDF格式解析(一)
weixin_43896283的博客
07-25 2413
python ERA-5气象数据NetCDF格式解析
数据结构高分笔记part1
10-30
1. **基本概念**：首先，笔记可能会定义数据结构的基本概念，如什么是数据、数据元素、数据对象、数据结构和抽象数据类型（ADT）。它会解释数据结构是如何组织和存储数据的，以及如何通过不同的方式访问和操作这些...
韩顺平老师尚硅谷Java数据结构与算法194集笔记
10-12
这是我从B站上看韩老师讲的数据结构与算法后整理的笔记 代码经过运行，欢迎批评指正 有些地方我感觉还是挺难的 大都经过我自己的语言进行描述，韩老师中期的表达可能或多或少也影响可阅读性，望先生们见谅
王道数据结构+C语言版+超全笔记(图文)+个人整理版本
04-05
笔记自带标签，方便定位；还有个人示例代码，图文结合，逻辑清晰。适用于自学，考研党408科目等。 一、基本概念和术语 (一)数据元素、数据结构、抽象数据类型等概念 (二)算法设计的基本要求 (三)语句的频度和估算...
数据结构（C语言描述）学习笔记、学习文档.zip
11-08
数据结构（C语言描述）学习笔记、学习文档 数据结构（C语言描述）学习笔记、学习文档 数据结构（C语言描述）学习笔记、学习文档 数据结构（C语言描述）学习笔记、学习文档 数据结构（C语言描述）学习笔记、学习文档 ...
计算机考研——数据结构笔记
ccccddeee的博客
03-10 3511
​ 线性表是一种逻辑结构，是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列。其中每个非表头元素仅有一个直接前驱元素，非表尾元素仅有一个直接后继元素。表中元素有限表中元素具有逻辑上的顺序性，表中元素有其先后次序表中元素都是数据元素，每个元素都是单个元素表中每个元素的数据类型相同，这使得每个元素占有的存储空间相等表中元素具有抽象性，仅讨论元素之间的逻辑关系，不考虑元素本身​ 顺序表是使用一组连续的存储单元依次存储数据元素的存储结构。​ 顺序表的空间分配方式分为两种，即静态分配和动态分配。
如何利用Python处理站点数据、格点观测数据、再分析ERA5；GLDAS、遥感数据、水文数据、气象数据、陆面模式数据、气候变化数据等
WangYan2022的博客
06-18 1987
随着NumPy、SciPy、Matplotlib和Pandas等众多Python应用程序库的开发，Python在科学和工程领域地位日益重要，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面的优异性能使得Python在地球科学中地理、气象、气候变化、水文、生态、传感器等领域的学术研究和工程项目中得到广泛应用并高效解决各种数据分析问题，可以预见未来Python将成为科学和工程领域的主流程序设计语言。
ERA5数据集解算Tm（水汽加权平均温度）
WZZHHH的博客
01-15 1410
使用水汽压和温度计算 Tm和 表示第 i 层大气的水汽压和温度, 是第 i 层的厚度。这种方法使用探空站数据计算得到的 Tm 一般为真值与其他数据进行比较。
ERA5 Land 降雨（Total precipitation）和径流（Runoff）数据
qq_41644037的博客
09-27 1417
每日的00时是前一天的累积量，比如 2010年5月2日的TP_2010050200 是 2010年5月1日00时至23时的总累计量。所以当需要逐小时数据，需要把从每天的时次减去前一个时次，从01时开始，2010050100不用变，02时则需要将 2010050200-2010050100，03时则 2010050300 - 2010050200，依次类推至下一日的00时，2010050300-2010050223，然后 2010050301不变，循环如此。ERA5 逐小时数据遇到的问题。
地表蒸散发（ET）数据下载网站汇总
热门推荐
jerry003的博客
02-16 1万+
地表蒸散发数据下载汇总
era5-land潜在蒸散
最新发布
01-18
### ERA5-Land 潜在蒸散数据获取与计算 ERA5-Land 是欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 提供的一种再分析产品，专注于陆面参数。对于潜在蒸散数据，在 ECMWF 下载的 ERA5-Land 的月潜在蒸散数据中，大部分数值呈现为负值[^1]。这是因为该数据集定义从大气到地表的通量为正值，而从地表到大气的通量则被标记为负值。 #### 数据获取途径 为了获得 ERA5-Land 中的潜在蒸散发数据，可以通过访问 Copernicus Climate Change Service (C3S) 或者直接通过 ECMWF 的气候数据中心 (Climate Data Store, CDS)[^2] 进行下载。用户可以指定所需的时间范围、地理区域以及变量种类来定制化请求特定条件下的潜在蒸发数据。 #### 计算方法概述 潜在蒸散通常指的是在给定气象条件下假设不存在水分限制时土壤表面可能发生的最大水量损失速率。ERA5-Land 使用 Penman-Monteith 方程作为其内部模型的一部分来进行估算： \[ ET_0 = \frac{0.408\Delta(R_n-G)+\gamma\frac{900}{T+273}u_2(e_s-e_a)}{\Delta+\gamma(1+0.34u_2)} \] 其中： - \(ET_0\) 表示参考作物蒸散； - \(\Delta\) 是饱和水汽压随温度变化率； - \(R_n\) 净辐射量； - \(G\) 土壤热通量密度； - \(\gamma\) 心理常数； - \(T\) 平均气温（℃）； - \(u_2\) 风速（m/s），测量高度一般取2米处； - \(e_s\) 和 \(e_a\) 分别代表饱和水汽压和实际空气湿度对应的水汽压差； 需要注意的是上述方程式适用于标准草地参照作物，并且所有输入参数均由 ERA5-Land 模型提供或推导得出。 当处理这些数据文件时，可能会遇到 scale_factor 和 add_offset 参数用于调整原始编码值至物理意义单位的情况。具体操作取决于所使用的编程环境和个人偏好，但 Python 结合 NetCDF 库是一个常见选择。 ```python import netCDF4 as nc dataset = nc.Dataset('path_to_file.nc') variable_data = dataset.variables['evaporation'][:] scaled_variable = variable_data * dataset.variables['evaporation'].scale_factor + \ dataset.variables['evaporation'].add_offset ```
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