日降水数据重采样为月降水数据用python如何实现
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于Python的SPI(标准化降水)指数大区域批处理程序
1.本算法基于30年区域气象数据(以吉林省为例NASA的气象格网数据,0.5°×0.5°)计算SPI指数。 2.本程序包括1992-2022的降水(月均)气象数据可供大家测试。 3.程序运行步骤按照代码标号运行,最终可以得到多点的SPI指数,可以在ARCGIS中插值成更高分辨率的面状栅格。 4.本程序基于climate_indices库,为在window中适配,提供适用于window10-11,python3.8环境的按照包。在SPIPythonProcess\lib\climate_indices-py3.8.whl。 5.后续博主会提供详细博客介绍如何使用。
【气象可视化】使用Python绘制中国区域CMORPH降水数据.zip
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【Python在气象中的实战应用】Python绘制GPM DPR二级降水和潜热
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MF-我的理解_python遥感降水校正_卫星降水_降尺度_
对trmm的卫星遥感降水数据进行异常校正,并降尺度
课程大作业基于Python爬取各省降水量数据及可视化分析源码+项目说明+超详细注释.tar
【资源介绍】 课程大作业基于Python爬取各省降水量数据及可视化分析源码+项目说明+超详细注释. 因为相关课程的缘故,需要在1个月内速成python,故选取了python最常用的爬虫作为实操训练 同时,还添加了可视化和GUI入门的内容使爬取的内容应用更丰富 在具体数据的选取上,我爬取的是各省份降水量实时数据 ###### *话不多说,开始实操* ### 正文 1. 爬取数据 - 使用python爬虫,爬取中国天气网各省份24时整点气象数据 - 由于降水量为动态数据,以js形式进行存储,故采用selenium方法经xpath爬取数据 ps:在进行数据爬取时,最初使用的方法是漂亮汤法(beautifulsoup)法,但当输出爬取的内容(<class = split>时,却空空如也。在源代码界面Ctrl+Shift+F搜索后也无法找到降水量,后查询得知此为动态数据,无法用该方法进行爬取 - 使用循环和分类的方式爬取省份不同、网址相似的降水量数据,顺带记录数据对应的城市 - f—string: ```python url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/101{a}0101.shtml' ``` *f-string 用大括号 {} 表示被替换字段,其中直接填入替换内容* - 将城市和降水量相对应后存入字典再打印 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,也适用于小白学习入门进阶。当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或者热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
Python处理NC降水数据[可运行源码]
本文详细介绍了如何使用Python的netCDF4库批量读取NC文件中的降水数据,并将其导出为Excel格式。首先,文章提供了netCDF4的下载和安装指南,强调了版本匹配的重要性,并给出了可用的下载链接和镜像地址。接着,文章详细讲解了代码实现过程,包括数据准备、NC文件的基本信息查看、时间格式转换、经纬度范围筛选以及批量提取数据的步骤。最后,文章展示了如何将处理后的数据以Excel格式导出,并提供了完整的代码示例和注意事项。整个过程涵盖了从数据准备到最终导出的完整流程,适合需要处理NC格式降水数据的研究人员参考。
【Python在气象中的实战应用案例】Python计算降水线性倾向率并进行显著性检验.zip
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python读取与处理netcdf数据方式
netcdf是气候数据中的主流格式,当涉及到大范围的全球数万个格网点数据时,使用python脚本可以较快地读取与处理。 import netCDF4 from netCDF4 import Dataset import numpy as np import sys import os #计算日期数 import datetime d1=datetime.date(1900,1,1) d3 = d1 + datetime.timedelta(days =100) print (d3) #查看nc数据基本信息 nc_obj=Dataset('precip.nc') print(nc_obj) #
python大作业——爬取各省降水量及可视化.zip
Python零基础,大作业,加强,复习巩固!!!
使用Python进行气象数据分析与可视化.zip
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气象数据可视化分析Python代码 温度降水数据图表制作
# 气象数据可视化分析Python代码 - 温度降水数据图表制作 ## 项目简介 本项目是一个功能全面的气象数据可视化分析系统,专注于温度和降水数据的图表制作和深度分析。提供多种专业级别的气象数据可视化功能,包括时间序列分析、分布统计、相关性分析、极端天气事件识别等。 ## 功能特色 ### 温度分析 - **温度趋势分析**: 年度温度变化趋势、月平均温度对比 - **温度分布统计**: 直方图、箱线图、密度分布图 - **季节温度热力图**: 各城市季节温度对比可视化 - **极端温度事件**: 高温/低温天数统计和分析 ### 降水分析 - **降水量统计**: 月降水量、年降水量对比分析 - **降水强度分布**: 按等级分类的降水强度统计 - **降水日数分析**: 各地区降水日数对比 - **累积降水量**: 时间序列累积降水变化 ### 综合分析 - **气象要素相关性**: 温度、湿度、气压、风速等要素相关分析 - **散点图矩阵**: 多变量关系可视化 - **季节对比分析**: 四季气象特征对比 - **极端天气识别**: 基于统计阈值的极端事件检测 ### 可视化图表类型 - 时间序列图 - 柱状图和堆叠柱状图 - 散点图和回归线 - 箱线图和小提琴图 - 热力图和等高线图 - 雷达图和极坐标图 - 概率密度图 ## 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 主要依赖包 - `matplotlib>=3.7.2` - 主要绘图库 - `numpy>=1.24.3` - 数值计算 - `pandas>=2.0.3` - 数据处理 - `seaborn>=0.12.2` - 统
短期气候Python绘图-中国夏季降水分布以及环流异常分析
包含有需要的数据。
Python大数据处理与分析降水预测
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航空航天遥感数据获取与应用基于Python实现的风云4A降水数据获取与预处理源代码,极端降水研究中关于FY4A-QPE降水数据获取与预处理(hdf2tiff、GLT校正/重投影等)
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月降水数据,计算SPI1 SPI3 SPI12
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(公开整理)全国各区县逐年平均降水数据集.xlsx
数据格式:面板数据 指标说明:省份,城市,区县,每年降水量等指标 数据说明:该数据为当年的日降水量的年平均值,不是年累计值,单位为m 详细介绍:参见文章-https://blog.csdn.net/samLi0620/article/details/135425031
批量读取NC格式的TRMM降水数据
利用Matlab将NC格式的TRMM遥感降水数据进行批量处理,并最终将其按行排列。
(公开整理)全国各省份逐年平均降水数据集.xlsx
数据格式:面板数据 指标说明:省份,城市,区县,每年降水量等指标 数据说明:该数据为当年的日降水量的年平均值,不是年累计值,单位为m 详细介绍:参见文章-https://blog.csdn.net/samLi0620/article/details/135425031
(公开整理)全国各地级市逐年平均降水数据集.xlsx
数据格式:面板数据 指标说明:省份,城市,区县,每年降水量等指标 数据说明:该数据为当年的日降水量的年平均值,不是年累计值,单位为m 详细介绍:参见文章-https://blog.csdn.net/samLi0620/article/details/135425031
(1961-2022年)中国2839个站点逐日降水数据集(0.1°-0.25°_0.5°)
## 数据指标说明 【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,CHM_PRE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、CMA V2.0)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。
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