关于气象“格点数据”和 "格点资料"

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#python #人工智能

本文探讨了气象数据中的格点数据处理，包括从站点数据转换为经纬度均匀的格点数据，以及利用BP神经网络进行的高效无损压缩方案。这种压缩方法在保证数据精度的同时，显著降低了存储空间和传输时间，适用于大规模气象数据的管理和应用。

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    气象数据就空间分布方式分为两种：站点数据和格点数据

    站点数据就是在观测站点实测到的数据，但是由于观测站点在地里上分布是不均匀的，因此在一些计算当中需要将其处理成经纬度均匀的格点数据。

    具体解释:

    1.根据各气象台站的逐月雨量和气温观测数据资料,采用距离平方加权平均的格点插值方法,建立了云南(98.0°E～106.0°E、21.0°N～29.0°N)1951年1月～2002年12月0.25°×0.25°经纬度分辨率的逐月格点降水和气温数据资料场。应用该格点数据资料场

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格点数据转站点
01-10
c#开发的格点数据转站点测试用例。简单易懂，可直接使用，希望能帮到你们。
webGis 气象格点数据解析与渲染
weiweiweb888的博客
05-17 1039
格点数据的原始数据一般是数据或grib2数据，然后解析后的数据。渲染色斑图。
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 2212
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。
python气象数据处理--按照时间序列计算格点数据指标
weixin_43347581的博客
11-08 3790
气象数据常常以netcdf的形式存储，通常以hourly、daily、monthly、yearly等时间精度存储，但是我们常常需要处理成月、年、季节、气候态等数据。因此需要对其进行时间维度上的计算，常常运用xarray或者pandas进行计算。使用groupby和使用Pandas的resample函数都可以实现类似的分组聚合，但是各有区别。
中国气象数据（站点）
tt13999777的博客
08-22 5362
时间范围：1942年至今。 时间精度：近年的数据大多为3小时数据，少量站点有1小时数据。 站点数量：近年为400多个。 气象要素：气温、气压、露点、风向风速、云量、降水量。
制作气象格点数据NC文件 制作色斑图根据NC文件生成色班图 制作天气预报图
01-11
制作气象格点数据NC文件 根据NC文件生成色班图 制作天气预报图 netcdf openlayer java python GeoJSON basemap
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...
逐日降雨格点数据（1°×1°）
07-26
1996年10月1日-2019年12月31日逐日降雨格点数据（1°×1°），NetCDF4格式。
【气象水文数据】降水格点数据2014-2020.rar
02-09
标题中的“【气象水文数据】降水格点数据2014-2020.rar”指的是一个包含气象水文信息的压缩文件，主要聚焦于2014年至2020年的降水数据。这个数据集很可能是由一系列网格化的降水记录组成，用于研究和分析特定区域内...
什么是气象格点数据？格点数据的原始数据又是怎样获取的？
qq_44955314的博客
10-13 7052
格点数据就是相对站点数据来说有规律的空间排布的数据，一般来说是经度-纬度-高度（或气压）-时间的格点，也有其他的格点设计方式。雷达和卫星的数据一般可以认为本来就是准格点形式的，但也需要做一些插值或者区域平均的办法得到格点化的数据产品。其他的格点产品，比如全球降水、再分析资料场，基本上都是站点数据插值或者融合数值模式和观测资料的同化产品。现在通用的数据格式有NETCDF格式和GRIB格式 随着大数据时代的到来和发展，我国的气象事业也蒸蒸日上。2018年世界气象日的主题是“智慧气象”，而“智慧气象”就是应用.
气象云图数据解析代码之Java实现
04-14
Java语言实现解析气象云图数据，获得良好的效果，能够实现对AWX格式的气象云图数据精准解析，测试效果良好！
java解析nc格点预报
07-25
项目的一部分，格点预报，解析nc文件
气象数据解析，并绘制等值线、风场矢量、风向杆等
03-21
读取RHU湿度 WIU/WIV风 GPH高度场 TEP降水量 WIU10/WIV10 10米风数据，绘制成Contour（等值线）、Shaded（等值填充）、Grid_Fill（格点填充）、Grid_Point（格点点图层）、Raster（栅格图层）、Vector（风场矢量）、Barb（风向杆）、Streamline（流场）
基于Python的站点数据与格点数据匹配
记录基于python语言处理气象问题的一些代码，包括不限于气象数据读取、机器学习和深度学习建模。
11-06 889
基于scipy中cKDTree的方法的Python的站点数据与格点数据匹配
【案例教程】气象数据相关分析：如何使用格点数据分析中国霜冻灾害变化技术
weixin_49857990的博客
12-15 986
霜冻是一种短历时的农业气象灾害，它是由于日最低气温下降，使植物茎、叶处温度下降到0℃以下，导致正在生长的植物受到冻伤的现象。霜冻出现的早晚会对农作物产量产生显著影响。单站的数据很难在区域范围应用，本内容将展示直接利用格点数据进行霜冻灾害分析的主要步骤。
【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
08-07 644
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。
气象数据基本处理
m0_51465360的博客
02-18 1777
%1、数据预处理： date_used=datevec(datenum(1979,1,1):1:datenum(2020,12,31));%构建时间向量，datevec把日期号datenum转化成向量形式 %date_used有六列，分别是年月日时分秒 sst_full=NaN(180,91,size(date_used,1));%预设空矩阵，三维：经纬度*时间 %批量读取mat文件： fori=1979:2020; index_here=ismember(date_used(:,1),i);
【python由站点数据插值到网格数据方法对比】
qq_38734327的博客
03-27 5124
气象海洋中空间数据类型有站点数据、格点数据。站点数据空间分布不连续，不利于进行时空分析；有时需要将站点数据插值到网格中。本文基于一个散点数据对比了griddata、IDW、krige、rbf的插值结果。插值范围上，除了griddata以外的其它插值方法，都可以插值到站点以外的区域；插值效果上，从本案例的结果上看，我认为反距离权重IDW结果最好，之后为RBF，其次是克里金。
Python 格点数据插值到站点 最邻近插值 双线性插值
好记性不如烂笔头
03-15 7648
python 气象数据格点数据插值到站点，最邻近插值法，双线性插值法
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