基于Meteoinfo潜在源贡献因子分析（PSCF与CWT）

一：数据准备

1.先下载noaa气象数据，本次用到的是2024年2月份的数据、1月份最后一个星期的数据、3月份第一个星期的数据。

网址如下：Index of /data/archives/gdas1https://www.ready.noaa.gov/data/archives/gdas1/?C=M;O=A

2.将数据转化为".tgs"格式。

如何转化在以下网站有所提到：

基于Meteoinfo的后向轨迹聚类分析-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/qq_52001219/article/details/143226899?spm=1001.2014.3001.5502

将鼠标移动到"TrajStat"下面，再点击"Convert To Shape File"。在弹出的界面中，选择刚刚我们做好的"202402.tgs"文件，即可得到如图所示。

3.准备污染源数据小时数，需要多准备一天的数据。例如做二月份的，需要加上三月份第一天的数据。

数据要进行处理，比如"0"值和异常值。

2024年、02月、01日、00时

再将数据添加进去，将鼠标移动到"TrajStat"下面，再点击"Add data to trajectories"。在弹出的界面中，选择刚刚我们做好的污染源数据，然后在弹出的界面中，按照以下步骤依次进行。然后点击"Add data"，再在弹出的界面当中点击ok即可。

右击202402.shp，再点击Attribute Data即可看到表格信息。

右击pscf.shp，然后点出表格，滑到最底下，此时记录好这个表格的数量。即b=153

二：PSCF的相关操作

1.将鼠标移动到"TrajStat"下面，再点击"Create Grid Layer"。在弹出的界面中，，然后在弹出的界面中，按照以下步骤依次进行。然后点击"Create Layer"，创建文件名为"pscf.shp"，再点击打开即可。

2.将鼠标移动到"TrajStat"下面，再点击"Cluster Calculation"。然后a：696*25=17400

3.c=a/b

所以c=113.72（只保留整数，所以c=114）

4.点击"PSCF Analysis"，相关参数方面："Criterion"=PM2.5的平均值，

"End Point'的比例为，4c：c：（1/2）c。按下图操作即可。

5.再按顺序点击即可。

三：可视化处理

1，双击"pscf.shp"，然后在弹出的界面中按下图选择，最后点击apply即可。

2.调整背景、让颜色半透明。

（1）将第一个变为白色。

（2）双击其他颜色，将TransParency修改为30，依次修改即可。

3.使用脚本编译器，点击工具，再点击脚本编译器，再打开脚本按照下面的修改即可，修改之后点击运行即可。

设置当前的图层名字，这里为pscf.shp

设置值域为WPSCF

设置输出路径

将刚刚生成的文件加载进来，

最后绘制图形数据即可。

把背景改为透明，不要的图层不显示即可。

四：CWT的相关操作

1.在上述PSCF的相关操作中修改一些地方即可，首先在创建矩阵的时候把把类型改为"CWT"即可。

2.权重"End Point'的比例为，4c：c：（1/2）c，与上述相同。

依次点击Get Nij---Cal CWT ----Weight CWT ---Weight即可。

3.可视化处理

Field:选择WCWT即可。

代码中设置值域为WCWT。