CN05.1，NDVI，CMIP6及TIFF图像数据处理方法合集

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分类专栏： 数据处理 文章标签： 数据分析
于 2024-08-30 17:13:21 首次发布
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【数据分享】1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)
JData_Engineer的博客
05-08 992
缪月;王爱慧邮箱：wangaihui@mail.iap.ac.cn数据量：26.21 GB。
数据分享｜1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)
J_Giser的博客
02-18 1409
其中，全球径流中心（University of New Hampshire and Global Runoff Data Centre, UNH/GRDC）的复合产流场集成了观测的河道径流和水量平衡模式模拟的地表和地下径流，常被用来评估模拟的径流。在长白山、海北灌丛和千烟洲通量站，模拟与观测的逐月潜热通量的平均NSE为0.61。VIC-CN05.1受益于较准确的大气驱动场、先进的地表水文参数化方案以及更真实丰富的土壤信息，可作为中国水文气象研究的参照数据，用于陆面模式的评估和长期的趋势分析等。
利用中国区域地面气象要素驱动数据集（CMFD）和CN05.1气候数据格点化气象数据驱动Biome-BGC在区域上进行模拟
weixin_xiao5kou4chang6kai4的博客
11-20 1577
在Biome-BGC模型中，对于碳的生物量积累，采用光合酶促反应机理模型计算出每天的初级生产力(GPP)，将生长呼吸和维持呼吸减去后的产物分配给叶、枝条、干和根。对于水份输运过程，该模型模拟的水循环过程包括降雨、降雪、冠层截留、穿透降水、树干径流、 冠层蒸发、融雪、雪升华、冠层蒸腾、土壤蒸发、蒸散、地表径流和土壤水分变化以及植物对水分的利用；Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的有效模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。
CN05.1格点数据集
zg2660657884_的博客
04-09 7516
观测台站：中国2400余全国国家级台站（基本、基准和一般站）的逐日观测数据。区域范围：69.75°E–140.25°E，14.75°N–55.25°N。要素：平均气温、降水量、最高气温、最低气温、平均风速、相对湿度、蒸发。格点数： 283（东西方向）×163（南北方向）Pre， 降水量（单位：mm/d）Evp， 蒸发量（单位：mm/d）Win， 平均风速（单位：m/s）Tmin， 日最低气温（单位：°C）Tm， 平均气温（单位：°C）Tmax，日最高气温（单位：°C）
【数据处理】CN05格点化观测数据集nc转tif
weixin_45445977的博客
04-06 958
观测台站：中国2400余全国国家级台站（基本、基准和一般站）的逐日观测数据。区域范围：69.75°E–140.25°E，14.75°N–55.25°N。格点数： 283（东西方向）×163（南北方向）水平分辨率：0.25°×0.25°（经度×纬度）将数据由NC格式转成TIF格式。
数据挖掘数据集下载搜集整理版
GG的专栏
04-28 8001
1、气候监测数据集 http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b 2、几个实用的测试数据集下载的网站 Data for MATLAB hackers （Handwritten Digits、Faces、Text） http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html 3、UCI KDD Archive(各类数
CN05.1全国【日和月尺度】日照时数格点观测数据-ssd-1961-2018-025x025
最新发布
05-08
CN05.1全国日和月尺度日照时数格点观测数据（ssd，1961-2018，0.25°×0.25°分辨率）是涵盖全国范围内1961年至2018年间日照时数的高分辨率气象数据集。这一数据集对气候变化监测、农业气象分析、生态环境研究及防灾...
CN05.1全国【日尺度平均温度】格点观测数据-Tm-1972-2022-025x025分辨率
11-28
本资源为CN05.1全国日尺度平均温度格点观测数据（Tm，1972-2022，0.25°×0.25°分辨率），是涵盖全国范围内1972年至2022年间日均温度的高分辨率数据集。这一数据集对气候变化监测、农业分析、生态环境研究及防灾...
CN05.1全国【日尺度最高温度】格点观测数据-Tmax-1972-2022-025x025分辨率
11-28
CN05.1全国日尺度最高温度格点观测数据（Tmax，1972-2022，0.25°×0.25°分辨率）是涵盖全国范围内1972年至2022年间的日最高气温数据集。该数据集为气候变化研究、极端高温事件分析、农业气象服务及防灾减灾等提供...
CN05.1全国【日尺度降水】格点观测数据-Pre-1971-2022-025x025分辨率
11-28
CN05.1全国日尺度降水格点观测数据提供了1971年至2022年间全国范围内的高精度降水数据集，数据分辨率为0.25° × 0.25°，涵盖中国大陆及周边地区。这一数据集是基于多源观测数据、全国2400多气象站点记录及再分析...
数据集分享
05-31
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ch05-数据集
03-30
暂无描述
全国月尺度平均风速-Win-1961-2022-025x025
11-22
全国月尺度平均风速数据集（1961-2022, 0.25° × 0.25°）是一个高分辨率的网格化平均风速数据集，覆盖了中国大陆及周边地区。 该数据集通过科学方法整合气象观测和再分析数据，为气候研究、生态模型、农业生产、以及水资源管理等领域提供了重要支持。 数据下载后可显示详细信息。
完整数据-中国逐日-降-水数据集（0.1°-0.25°_0.5°）1961-2022年
11-25
【数据集摘要】 CHM PRE数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测，在传统的“降水背景场 + 降水比值场”的数据集构建思路上，尝试应用月值降水约束和地形特征校正，并依据中国范围内约4万个高密度站点2015-2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。经评估认为，CHMPRE可以较好的表征降水的空间变异性，其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78，均方根误差中位数为8.8 mm/d，KGE值中位数为0.69，与目前常用的降水数据集(CGDPA、CN05.1、CMAV2.0)有很好的一致性。数据集的时间范围为1961年至今，空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°，经纬度范围为18°N-54°N,72°E-136°E。 【数据文件命名方式和使用方法】 文件命名:日降水格点数据以NetCDF(nc)文件格式存储 文件属性:· Variable= daily precipitation(pre) . Variable = number of stations in each grid every year (station number) . Date format =NetCDF .Temporal Range =1961-01-01 to present .Spatial extent = 18°N-54'N, 72°E-136°EUnits = mm/day.Missing value = -99.9
CN05.1全国【日尺度风速】格点观测数据-Win-1971-2022年-025x025分辨率
11-28
本资源为CN05.1全国日尺度风速格点观测数据提供了1971年至2022年间全国范围内的高精度风速数据集，数据分辨率为0.25° × 0.25°，涵盖中国大陆及周边地区。这一数据集是基于多源观测数据、全国2400多站点记录及再...
多种数据集下载，比较全
ZmlDreams的博客
05-15 2468
转载 http://www.cnblogs.com/xiaojianliu/p/9446358.html#_label7
【案例教程】气象数据相关分析及使用系列课程：如何使用格点数据分析中国积温变化技术应用
2303_79243743的博客
08-07 593
在一年中，选择5日滑动平均值（一年中，每一天取当日、前2日和后2日的5日序列计算平均值）大于界限温度的最长一段时期，在此时期内的第一个5日中，挑选第一个日平均气温大于界限温度的日期，作为日平均气温稳定大于界限温度积温的起始日；热带、亚热带、暖温带、中温带和寒温带的热量标准依次为：积温≥8000 ℃，4500 ℃≤积温＜8000 ℃，3400 ℃≤积温＜4500 ℃，1600 ℃≤积温＜3400 ℃，积温＜1600 ℃。在上一节计算结果计算≥0 ℃、≥5 ℃、≥10 ℃和≥15 ℃的积温。
数据分享：1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)
JData_Engineer的博客
03-02 963
乏长期高精度的地表观测给我国水文气象研究带来了很大的不确定性。本文基于陆面水文模式（VIC v4.2.d, Variable Infiltration Capacity model）模拟构建了中国1961~2017年0.25°×0.25°逐日地表水文数据集（VIC-CN05.1）。大气驱动场（降水、温度和风速）来自基于中国2400多个站点观测资料插值而成的0.25°×0.25°逐日气象数据集（CN05.1）。而土壤质地和水力性质参数则来源于中国高精度土壤数据集
使用MATLAB处理CN05.1数据集，怎么输出制定研 究区数据呢
11-05
在MATLAB中处理CN05.1数据集并输出特定研究区域的数据通常涉及以下几个步骤： 1. **加载数据**： 使用`load`函数首先加载数据集，假设文件名为`cn05_1.mat`： ```matlab data = load('cn05_1.mat'); ``` 2. **查看数据结构**： 确定数据集中包含哪些变量，可以使用`whos`命令： ``` whos(data) ``` 3. **定义研究区域**： 如果研究区域信息是以坐标、索引或其他形式提供的，需要将其转换成MATLAB能够理解的形式。例如，如果区域是由经纬度定义的，可以用`poly2mask`或`imcomplement`配合`shapely`库来进行划分。 4. **数据筛选**： 根据研究区域，使用`ismember`或`find`等函数从原始数据中提取对应的研究区域数据。比如，如果数据是栅格状的，可以这样操作： ```matlab regionMask = poly2mask(xRange, yRange, size(data)); % xRange和yRange是研究区域的坐标范围 selectedData = data(regionMask); ``` 5. **输出结果**： 最后，你可以将选择后的数据保存到新的.mat文件，或者直接显示出来，如： ```matlab save('selected_data.mat', 'selectedData'); % 保存为新文件 disp(selectedData); % 显示到命令窗口 ``` 请注意，上述步骤假设了数据集的具体结构和你的研究区域信息已知。如果你的数据或区域定义有所不同，相应的处理方法会有所变化。如果你不清楚如何处理某个特定部分，提供更详细的数据结构描述会有助于提供准确的指导。
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