目标【基于Excel降水和蒸散数据计算SPEI】【基于GTiff栅格降水和蒸散数据计算SPEI】环境系统：Window10+(X64)Python版本：3.8.8+gma版本：1.0.10+gma安装和详细功能帮助见：地理与气象分析库函数gma.climet.SPEI(PRE,PET,Axis=None,Scale=1,Periodicity=12)功能：【标准化降水蒸散指数】。基于Log-Logistic分布计算标准化降水蒸散指数。参数： PRE:array。降水量（mm）。 PET:array。潜在蒸散量（mm）。可选参数： Axis=int。计算轴。如果不设置（None），多维数据会将所
目标【基于Excel降水和蒸散数据计算SPEI】【基于GTiff栅格降水和蒸散数据计算SPEI】环境系统：Window10+(X64)Python版本：3.8.8+gma版本：1.0.10+gma安装和详细功能帮助见：地理与气象分析库函数gma.climet.SPEI(PRE,PET,Axis=None,Scale=1,Periodicity=12)功能：【标准化降水蒸散指数】。基于Log-Logistic分布计算标准化降水蒸散指数。参数： PRE:array。降水量（mm）。 PET:array。潜在蒸散量（mm）。可选参数： Axis=int。计算轴。如果不设置（None），多维数据会将所
全国气象数据集2000-2010年背景描述包含气温、气压、露点、风向风速、云量、降水量数据数据说明时间精度：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。……（访问下载链接查看详细数据说明）数据下载DataCastle-数据科学创新与实践平台ClimateData纽约州天气数据背景描述气候数据与奥尔巴尼有关，它们涵盖的时间段为2015年1月1日至2022年5月31日。它们包括风、温度、压力、湿度和降水数据。数据说明daily_data.csv包含所有每日数据。hourly_data.csv与每小时数据。mon
Spark配置请看：(30条消息)大数据开源框架环境搭建(七)——Spark完全分布式集群的安装部署_木子一个Lee的博客-CSDN博客目录实验说明：实验要求：实验步骤：数据获取：数据分析：可视化：参考代码(适用于python3)：运行结果：实验说明： 本次实验所采用的数据，从中央气象台官方网站（网址：http://www.nmc.cn/）爬取，主要是最近24小时各个城市的天气数据，包括时间整点、整点气温、整点降水量、风力、整点气压、相对湿度等。正常情况每个城市对应24条数据（每个整点一条）。数据规模达到2412个城市，57888条数据，有部分城市部分时间点数据存在缺失或异常。特
目录 一、项目背景..........................................3 二、实验环境..........................................3三、实验数据来源................................... 4四、数据获取..........................................5五、数据分析.........................................17六、数据可视化.......................................21七、
2022-12-11气象数据基础处理方法BY郭曦模拟实战任务描述:1.CDO按照行政区矢量边界批量裁剪多个NC文件并做多模型平均2.对上述多模型平均文件进行多年平均操作0CDO环境配置:linux子系统+windows下CONDA环境CDO简介ClimateDataOperators(CDO)是用来处理气候数据的软件，可以在linux环境下直接对数据文件进行处理，通过筛选，删除，修改等操作从原始数据文件中得到自己所需的资料格式，它提供了600多个常见的操作，能够对数据进行快速的操作和分析，能够很快速的处理nc、grid等常见的数据。常见的功能包括：1、数据的提取合并(提取特定时间、空间、经纬度
2022-12-11气象数据基础处理方法BY郭曦模拟实战任务描述:1.CDO按照行政区矢量边界批量裁剪多个NC文件并做多模型平均2.对上述多模型平均文件进行多年平均操作0CDO环境配置:linux子系统+windows下CONDA环境CDO简介ClimateDataOperators(CDO)是用来处理气候数据的软件，可以在linux环境下直接对数据文件进行处理，通过筛选，删除，修改等操作从原始数据文件中得到自己所需的资料格式，它提供了600多个常见的操作，能够对数据进行快速的操作和分析，能够很快速的处理nc、grid等常见的数据。常见的功能包括：1、数据的提取合并(提取特定时间、空间、经纬度
气象数据获取因其数据源多、请求规则不一，格式复杂、体积庞大，所以经常成为气象小白的噩梦。这里收集了一些常用气象数据下载方法及下载的代码，供大家参考目录1.中国气象数据网（这是最官方的数据平台）2.NOAA全球地面站观测数据3.全球探空数据4.全国空气质量观测数据5.MODIS极轨卫星数据6.NCEPFNL再分析数据（常用的气象再分析数据）7.NCEP-DOEReanalysis2再分析数据8.ERA数据8.1ERA-Interim8.2ERA59.GFS/GDAS数据最常用的气象预报数据10.葵花8号Himawari-8卫星数据11.JRA-55再分析数据12.TEMIS遥感数据13.我国台风
气象数据获取因其数据源多、请求规则不一，格式复杂、体积庞大，所以经常成为气象小白的噩梦。这里收集了一些常用气象数据下载方法及下载的代码，供大家参考目录1.中国气象数据网（这是最官方的数据平台）2.NOAA全球地面站观测数据3.全球探空数据4.全国空气质量观测数据5.MODIS极轨卫星数据6.NCEPFNL再分析数据（常用的气象再分析数据）7.NCEP-DOEReanalysis2再分析数据8.ERA数据8.1ERA-Interim8.2ERA59.GFS/GDAS数据最常用的气象预报数据10.葵花8号Himawari-8卫星数据11.JRA-55再分析数据12.TEMIS遥感数据13.我国台风
一、引言最近在进行大创项目的结题工作，一开始的数据处理过程，是用C#处理的，想着最近在学python，就试了试用python做了下。下面来分享下我的处理流程，目前还处于初学阶段，有不足之处欢迎指点。 二、数据介绍先看一下要处理的数据。. 下面是具体20190101的站点数据，只列出了其中一部分。 两个文件夹分别为19年和20年的全国气象站点数据，目标是要从这里面筛选出江苏省内的以及周边区域邻近的站点的PM2.5数据，并计算其月均值数据。我将要筛选的站点数据存储在了一个excel表格里，样式如下：（数据只截取了一小部分） 三、数据处理既然要筛选数据，那第一步就是将需要的站点编码读取
