1951-2011年长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集
简介
长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集,基于中国及周边国家共1153个气温站点和1202个降水站点数据,利用ANUSPLIN软件插值,重建了1951−2011年中国月值气温和降水量的高空间分辨率0.025°(~2.5km)格点数据集(简称LZU0025)。LZU0025可作为研究全球气候变化下区域气候变化和精准农业气候的基础数据。
基于ANUSPLIN插值后的月值气象要素.nc文件包括pre_0025_1.nc,pre_0025_2.nc,tem_0025_1.nc,tem_0025_2.nc,基于ANUSPLIN插值后的月值气象要素.nc文件包括pre_0025_1.nc,pre_0025_2.nc,tem_0025_1.nc,tem_0025_2.nc。其中pre_0025_1.nc,tem_0025_1.nc数据的时间范围是从1951年到1980年。pre_0025_2.nc,tem_0025_2.nc数据的时间范围是从1981年到2011年。
前言 – 人工智能教程
以下是一些常用的其它的长时序降水和气温数据集:
-
CRU TS: CRU(Climate Research Unit)是一个英国东安格利亚大学的研究机构,其制作的时间序列数据是全球最长的气候数据集之一。其中包括了全球高分辨率(0.5度 x 0.5度)的降水和气温数据。
-
GHCN: GHCN(Global Historical Climatology Network)是由美国国家气象局、美国国家海洋和大气管理局、世界气象组织和其他机构共同推出的全球气候观测数据集。其中包括了全球多个站点的长期降水和气温数据。
-
ERA-Interim: ERA-Interim(ECMWF Re-Analysis Interim)是欧洲中期天气预报中心制作的一个全球大气再分析数据集,覆盖了1979年至今的时间序列。其中包括了全球高分辨率(0.75度 x 0.75度)的降水和气温数据。
-
NCEP/NCAR: NCEP/NCAR(National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research)是美国国家气象局和美国国家大气研究中心合作制作的一个大气再分析数据集,覆盖了1948年至今的时间序列。其中包括了全球高分辨率(2.5度 x 2.5度)的降水和气温数据。
这些数据集都提供了长期的降水和气温观测数据,可以用于气候变化研究、环境模拟等领域。
数据集ID:
TPDC/LZU0025
时间范围: 1951年-2011
范围: 全国
来源: 国家青藏高原科学数据中心
复制代码段:
var images = pie.ImageCollection("TPDC/LZU0025")
名称 | 类型 | 空间分辨率(度) | 无效值 | 描述信息 |
---|---|---|---|---|
tem | Float32 | 0.025 | -9999 | 月温度 |
pre | Float32 | 0.025 | -9999 | 月降水 |
date | string | 影像时间 |
代码:
var img = pie.ImageCollection("TPDC/LZU0025").filterDate("2000-01-01", "2006-01-01").select("tem").first()//.mean();
print(img);
//设定颜色预览组合
visParams = {min:-30,max:50,palette: ['#0D0887','#5B02A3','#9A179B','#CB4678','#EB7852','#FBB32F','#F0F921']};
//定位地图中心
Map.centerObject(img, 3);
//加载影像
Map.addLayer(img, visParams, "img");
引用:
数据引用:
黄伟, 赵虹. 长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集(1951-2011). 国家青藏高原科学数据中心, 2019. DOI: https://doi.org/10.1594/PANGAEA.895742.
文章引用:
1. Zhao, H., Huang, W., Wu, X., Xie, Y.W., Feng, S., Chen, F.H.. (2018). A monthly air temperature and precipitation gridded dataset on 0.025° spatial resolution in China during 1951-2011. PANGAEA, doi: https://doi.org/10.1594/PANGAEA.895742.
2. Zhao, H. , Huang, W. , Xie, T. , Wu, X. , Xie, Y. , & Feng, S. , et al. (2019). Optimization and evaluation of a monthly air temperature and precipitation gridded dataset with a 0.025° spatial resolution in china during 1951–2011. Theoretical and Applied Climatology, 1-17, https://doi.org/10.1007/s00704-019-02830-y
相关文章:
1951-2011年长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集
简介 长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集,基于中国及周边国家共1153个气温站点和1202个降水站点数据,利用ANUSPLIN软件插值,重建了1951−2011年中国月值气温和降水量的高空间分辨率0.025(~2.5km)格点数据集&am…...

十天学完基础数据结构-第六天(树(Tree))
树的基本概念 树是一种层次性的数据结构,它由节点组成,这些节点按照层次关系相互连接。树具有以下基本概念: 根节点:树的顶部节点,没有父节点。 子节点:树中每个节点可以有零个或多个子节点。 叶节点&am…...

RobotFramework流程控制(最新版本)
文章目录 一 分支流程1. 关键字:Run Keyword If2. 关键字:IF/ELSE3. 嵌套IF/ELSE4. 关键字:Set Variable If 二 循环流程1. 普通FOR循环2. 嵌套FOR循环3. 退出循环4. 其它常用循环 一 分支流程 1. 关键字:Run Keyword If Run Key…...
win11 好用的 快捷方式 --chatGPT
gpt: Windows 11引入了许多新的功能和改进,同时也包括一些实用的快捷方式和功能。以下是一些Windows 11中的常用快捷方式: 1. **Win D**:最小化或还原所有打开的窗口,显示桌面。 2. **Win E**:打开文件资源管理器…...
在大数据相关技术中,HBase是个分布的、面向列的开源数据库,是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
HDFS,适合运行在通用硬件上的分布式文件系统,是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。Hbase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,适合于非结构化数据存储。MapReduce,一种编程模型,方…...

910数据结构(2020年真题)
算法设计题 问题1 现有两个单链表A和B,其中的元素递增有序,在不破坏原链表的情况下,请设计一个算法,求这两个链表的交集,并将结果存放在链表C中。 (1)描述算法的基本设计思想; (2)根据设计思想࿰…...

MyBatisPlus(八)范围查询
说明 范围查询,包括: 大于大于等于小于小于等于在范围内在范围外 大于:gt 代码 Testvoid gt() {LambdaQueryWrapper<User> wrapper new LambdaQueryWrapper<>();wrapper.gt(User::getAge, 20);List<User> users mapp…...
【day10.04】QT实现TCP服务器客户端搭建的代码
服务器: #include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this);//实例化一个服务器server new QTcpServer(this);//此时,服务器已经成功进入…...

milvus 结合Thowee 文本转向量 ,新建表,存储,搜索,删除
1.向量数据库科普 【上集】向量数据库技术鉴赏 【下集】向量数据库技术鉴赏 milvus连接 from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection, utility connections.connect(host124.****, port19530)2.milvus Thowee 文本转向量 使用 …...

GEO生信数据挖掘(三)芯片探针ID与基因名映射处理
检索到目标数据集后,开始数据挖掘,本文以阿尔兹海默症数据集GSE1297为例 目录 处理一个探针对应多个基因 1.删除该行 2.保留分割符号前面的第一个基因 处理多个探针对应一个基因 详细代码案例一删除法 详细代码案例二 多个基因名时保留第一个基因名…...

力扣 -- 96. 不同的二叉搜索树
解题步骤: 参考代码: class Solution { public:int numTrees(int n) {vector<int> dp(n1);//初始化dp[0]1;//填表for(int i1;i<n;i){for(int j1;j<i;j){//状态转移方程dp[i](dp[j-1]*dp[i-j]);}}//返回值return dp[n];} }; 你学会了吗&…...
经典算法-枚举法(百钱买百鸡问题)
题目: 条件:现有 100 元,一共要买公鸡、母鸡、小鸡三种鸡,已知公鸡 5 元一只,母鸡 3 元一只,1 元可以买三只小鸡。 要求:公鸡、母鸡、小鸡都要有,一共买 100 只鸡。有哪几种买法&am…...

Gurobi设置初始可行解
目录 1. 决策变量的Start属性直接设置变量的初始值 1.1 Start:MIP变量的起始值(初值)double类型,可更改 1.2 StartNodeLimit:限制了在完善一组输入部分变量的初始解时,MIP所探索的分支定界的节点的数量 …...

Zabbix配置监控文件系统可用空间小于30GB自动告警
一、创建监控项 二、配置监控项 #输入名称–>键值点击选择 #找到磁盘容量点击 注: 1、vfs 该键值用于检测磁盘剩余空间,zabbix 内置了非常多的键值可以选着使用 2、单位B不需要修改,后期图表中单位和G拼接起来就是GB 3、更新时间 10S…...

进程调度算法之先来先服务(FCFS),短作业优先(SJF)以及高响应比优先(HRRN)
1.先来先服务(FCFS) first come first service 1.算法思想 主要从“公平”的角度考虑(类似于我们生活中排队买东西的例子) 2.算法规则 按照作业/进程到达的先后顺序进行服务。 3.用于作业/进程调度 用于作业调度时,考虑的是哪个作业先…...

MyBatisPlus(九)模糊查询
说明 模糊查询,对应SQL语句中的 like 语句,模糊匹配“要查询的内容”。 like /*** 查询用户列表, 查询条件:姓名包含 "J"*/Testvoid like() {String name "J";LambdaQueryWrapper<User> wrapper ne…...

Spring 原理
它是一个全面的、企业应用开发一站式的解决方案,贯穿表现层、业务层、持久层。但是 Spring仍然可以和其他的框架无缝整合。 1 Spring 特点 轻量级控制反转面向切面容器框架集合 2 Spring 核心组件 3 Spring 常用模块 4 Spring 主要包 5 Spring 常用注解 bean…...

基于微信小程序的明星应援小程序设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
文章目录 前言系统主要功能:具体实现截图论文参考详细视频演示为什么选择我自己的网站自己的小程序(小蔡coding)有保障的售后福利 代码参考源码获取 前言 💗博主介绍:✌全网粉丝10W,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计…...
try catch 中的finally什么时候运行
try catch 中的finally什么时候运行 在Java、C#等编程语言中,try-catch-finally语句块用于处理异常。finally块的执行时机通常是在try块中的代码执行完毕之后,无论try块中的代码是否引发了异常。 具体执行顺序如下: 1、try块中的代码首先被…...

力扣 -- 322. 零钱兑换(完全背包问题)
参考代码: 未优化代码: class Solution { public:int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {int n coins.size();const int INF 0x3f3f3f3f;//多开一行,多开一列vector<vector<int>> dp(n 1, vector<i…...
React 第五十五节 Router 中 useAsyncError的使用详解
前言 useAsyncError 是 React Router v6.4 引入的一个钩子,用于处理异步操作(如数据加载)中的错误。下面我将详细解释其用途并提供代码示例。 一、useAsyncError 用途 处理异步错误:捕获在 loader 或 action 中发生的异步错误替…...
【SpringBoot】100、SpringBoot中使用自定义注解+AOP实现参数自动解密
在实际项目中,用户注册、登录、修改密码等操作,都涉及到参数传输安全问题。所以我们需要在前端对账户、密码等敏感信息加密传输,在后端接收到数据后能自动解密。 1、引入依赖 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId...

SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析
这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题(可多选) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘:专注于发现数据中…...

Opencv中的addweighted函数
一.addweighted函数作用 addweighted()是OpenCV库中用于图像处理的函数,主要功能是将两个输入图像(尺寸和类型相同)按照指定的权重进行加权叠加(图像融合),并添加一个标量值&#x…...

【大模型RAG】Docker 一键部署 Milvus 完整攻略
本文概要 Milvus 2.5 Stand-alone 版可通过 Docker 在几分钟内完成安装;只需暴露 19530(gRPC)与 9091(HTTP/WebUI)两个端口,即可让本地电脑通过 PyMilvus 或浏览器访问远程 Linux 服务器上的 Milvus。下面…...

12.找到字符串中所有字母异位词
🧠 题目解析 题目描述: 给定两个字符串 s 和 p,找出 s 中所有 p 的字母异位词的起始索引。 返回的答案以数组形式表示。 字母异位词定义: 若两个字符串包含的字符种类和出现次数完全相同,顺序无所谓,则互为…...
鱼香ros docker配置镜像报错:https://registry-1.docker.io/v2/
使用鱼香ros一件安装docker时的https://registry-1.docker.io/v2/问题 一键安装指令 wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros出现问题:docker pull 失败 网络不同,需要使用镜像源 按照如下步骤操作 sudo vi /etc/docker/dae…...
Java入门学习详细版(一)
大家好,Java 学习是一个系统学习的过程,核心原则就是“理论 实践 坚持”,并且需循序渐进,不可过于着急,本篇文章推出的这份详细入门学习资料将带大家从零基础开始,逐步掌握 Java 的核心概念和编程技能。 …...

自然语言处理——Transformer
自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息,但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN,但是…...

tree 树组件大数据卡顿问题优化
问题背景 项目中有用到树组件用来做文件目录,但是由于这个树组件的节点越来越多,导致页面在滚动这个树组件的时候浏览器就很容易卡死。这种问题基本上都是因为dom节点太多,导致的浏览器卡顿,这里很明显就需要用到虚拟列表的技术&…...