【数据分享】1929-2023年全球站点的逐年平均风速(Shp\Excel\免费获取)
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据,气象指标包括气温、风速、降水、能见度等指标,说到气象数据,最详细的气象数据是具体到气象监测站点的数据!
有关气象指标的监测站点数据,之前我们分享过1929-2023年全球气象站点的逐年平均气温数据、逐年最高气温数据、逐年最低气温数据、逐年降雪深度数据、逐年平均能见度和逐年平均降水量数据(均可查看之前的文章获悉详情)。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点的数据——1929-2023年全球气象站点的逐年平均风速数据!
原始数据来源于美国国家海洋和大气管理局(NOAA)下设的国家环境信息中心(NCEI),原始数据以节为单位,数据格式为csv,缺失数据用999.9表示。为了方便大家使用,我们对原始数据进行了一些处理,包括:①数据单位由节转为公里/小时;②处理得到了shp和excel两种数据格式;③对于excel格式,将缺失数据表示为空值,对于shp格式,缺失值依然用999.9表示;④基于当年所有天数的平均风速通过求平均值得到风速的年平均值。该数据的其他重要信息包括数据坐标为GCS_WGS_1984,以2023年为例全球有12311个气象观测站点,具体的数据处理方式会在下文详细介绍!
大家可以在公众号回复关键词 138 免费获取该数据!无需转发文章,直接获取!以下为数据的详细介绍:
01 数据预览
该数据包括shp和excel两种格式,每种格式文件里面包括1929-2023年每年的平均风速!
数据字段包括气象观测站点的编号(STATION)、气象观测站点的名称(NAME)、纬度(LATITUDE)和经度(LONGITUDE)以及每年平均风速数值(例如2023)。我们来预览一下:
接下来我们来看一下Shp格式的数据,Shp格式数据的具体属性和Excel数据相同,我们来预览一下:

02 数据来源
数据来源于美国国家海洋和大气管理局(NOAA)下设的国家环境信息中心(NCEI),网址为:https://www.ncei.noaa.gov/data/global-summary-of-the-day/archive/,包括了1929—2023年的气象数据,大家可以自己去该网站下载原始数据!
03 数据处理说明
1.合并处理:
从NCEI网站下载到的原始csv数据,每一个csv是某个特定站点1年内所有日期的平均风速数据,按天记录,但并不全是365天,有的300多天,有的只有十几天。我们按照年份将每年涉及到的所有气象观测站点的每日平均风速数据进行合并处理,最终得到以年份命名的1929-2023年全球范围气象站点的逐日平均风速数据。
2.平均处理:
然后基于所有站点的逐日平均风速数值,我们求得每年所有天数的日平均风速数据的平均值,以此分别得到所有站点的逐年平均风速数据!
3.单位换算:
原始数据单位为节,我们将单位转为了公里/小时。
4.空值处理:
原始csv数据中的缺失值用数字999.9表示!在处理时,Excel格式文件用空值表示数据缺失;由于Shp文件会自动把空值识别为0,为区分空值与数值中的0,Shp中仍保留数字999.9表示数据缺失,特此说明!
5.站点数量说明:
每一年的站点数并不相同,基本是越新的年份全球气象站点数越多,2023年有12311个,早些年份的气象站点较少。有一点需要注意,对于缺失经纬度信息的站点,Excel中进行保留,其经纬度信息为空值。Shp中则将缺失经纬度信息的站点进行了删除。所以存在Excel和Shp中站点数量不一致的情况,例如2023年Shp中的站点个数为12270,Excel中的站点数量为12311。
03 数据获取
相关文章:

【数据分享】1929-2023年全球站点的逐年平均风速(Shp\Excel\免费获取)
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据,气象指标包括气温、风速、降水、能见度等指标,说到气象数据,最详细的气象数据是具体到气象监测站点的数据! 有关气象指标的监测站点数据,之前我们分享过1929-2023年全球气象站…...

Android性能调优 - 应用安全问题
Android应用安全 1.组件暴露: 像比如ContentProvider,BroadcastReceiver,Activity等组件有android:exported属性; 如果是私有组件 android:exported “false”; 如果是公有组件 android:exported “true” 且进行权限控制&…...
C#的Char 结构的像IsLetterOrDigit(Char)等常见的方法
目录 一、Char 结构的方法 二、Char.IsLetterOrDigit 方法 1.Char.IsLetterOrDigit(Char)用法 2.IsLetterOrDigit(String, Int32)方法 三、Char.IsLetter 方法 1.IsLetter(Char) 2.IsLetter(String, Int32) 四、Char.IsDigit 方法 1. IsDigit(String, Int32) 2.IsDig…...

部分意图分类【LLM+RAG】
在生成人工智能领域工作最有价值的事情之一就是发现新兴技术如何融入新的解决方案。 举个例子:在为北美顶级金融服务公司之一设计对话式人工智能助手时,WillowTree 的数据和人工智能研究团队 (DART) 发现,将意图分类与大型语言模型 (LLM) 结合…...
1277. 统计全为 1 的正方形子矩阵
1277. 统计全为 1 的正方形子矩阵 题目链接:1277. 统计全为 1 的正方形子矩阵 代码如下: class Solution { public:int countSquares(vector<vector<int>>& matrix) {if(matrix.size()0||matrix[0].size()0) return 0;//dp[i][j]代表…...
Python 3 时间序列可视化指南
简介 时间序列分析属于统计学的一个分支,涉及对有序的、通常是时间性的数据进行研究。当适当应用时,时间序列分析可以揭示意想不到的趋势,提取有用的统计数据,甚至预测未来的趋势。因此,它被应用于许多领域࿰…...

[算法前沿]--059-大语言模型Fine-tuning踩坑经验之谈
前言 由于 ChatGPT 和 GPT4 兴起,如何让人人都用上这种大模型,是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的 LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的需求,选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处…...
【Docker】01 Docker安装与配置
文章目录 一、Docker二、离线安装Docker三、联网安装Docker3.1 下载YUM软件库文件3.2 安装epel-release3.3 安装yum-utils3.4 设置镜像仓库3.5 查看docker-ce所有版本3.6 安装Docker3.7 启动Docker3.8 查看Docker信息3.9 启动第一个容器 四、一些配置4.1 登录DockerHub4.2 镜像…...

Unity3d Shader篇(六)— BlinnPhong高光反射着色器
文章目录 前言一、BlinnPhong高光反射着色器是什么?1. BlinnPhong高光反射着色器的工作原理2. BlinnPhong高光反射着色器的优缺点优点缺点 3. 公式 二、使用步骤1. Shader 属性定义2. SubShader 设置3. 渲染 Pass4. 定义结构体和顶点着色器函数5. 片元着色器函数 三…...
Go-zero微服务个人探究之路(十二)定时任务的选择调研
前言 很多时候后台需要做定时任务的需求,笔者的项目采用go-zero框架微服务框架,需要做定时任务,于是做了如下方法调研,共有大概三种主要选择 方案 难度总体由容易到复杂 go的timer库 通过Go的标准库time中的Ticker和Tick功能…...
Java中,List、Map和Set的区别是什么?
在Java中,List、Map和Set是三种常用的集合类型,它们之间的主要区别如下: 1、List List是有序集合,它可以包含重复元素。 List中的元素是按照插入顺序排列的,可以通过索引访问每个元素。 Java中常见的List实现类有A…...

Google刚刚推出了图神经网络Tensorflow-GNN
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领…...

链表基础知识汇总
链表 链表是一种基本的数据结构,是由一系列节点组成的集合。每个节点包含两个部分:值和指向下一个节点的指针。链表中的节点可以动态地添加、删除,其大小可以根据需要进行扩展或缩小。 链表通常用于处理不固定长度的数据结构,具有…...
Educational Codeforces Round 2(远古edu计划)
A. 恶心模拟。。 模拟一下分类即可 数字类,数字0,或者都是数字 字母类,字母空的也是字母,有字母就是字母 #include<bits/stdc.h> #define INF 1e9 using namespace std; typedef long long ll; const int N2e59; strin…...

【Tauri】(1):使用Tauri1.5版本,进行桌面应用开发,在windows,linux进行桌面GUI应用程序开发,可以打包成功,使用 vite 最方便
1,视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1Pz421d7s4/ 【Tauri】(1):使用Tauri1.5版本,进行桌面应用开发,在windows,linux进行桌面GUI应用程序开发,可以打包成功&…...

「Linux」软件安装
MySQL5.7在CentOS安装 安装 配置yum仓库 更新密钥:rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022安装MySQL yum库:rpm -Uvh http://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.rpm使用yum安装MySQL:yum -y in…...

Ubuntu Desktop - Terminal 输出全部选中 + 复制
Ubuntu Desktop - Terminal 输出全部选中 复制 1. Terminal2. Terminal 最大化3. Edit -> Select All4. Copy & PasteReferences 1. Terminal 2. Terminal 最大化 3. Edit -> Select All 4. Copy & Paste Edit -> Copy or Shift Ctrl C Edit -> Paste…...

Java 三大并大特性-可见性介绍(结合代码、分析源码)
目录 编辑 一、可见性概念 1.1 概念 二、可见性问题由来 2.1 由来分析 三、可见性代码例子 3.1 代码 3.2 执行结果 四、Java 中保证可见性的手段 4.1 volatile 4.1.1 优化代码 4.1.2 测试结果 4.1.3 volatile原理分析 4.1.3.1 查看字节码 4.1.3.2 hotspot 层面…...

【漏洞复现】狮子鱼CMS某SQL注入漏洞01
Nx01 产品简介 狮子鱼CMS(Content Management System)是一种网站管理系统,它旨在帮助用户更轻松地创建和管理网站。该系统拥有用户友好的界面和丰富的功能,包括页面管理、博客、新闻、产品展示等。通过简单直观的管理界面…...

《Java 简易速速上手小册》第6章:Java 并发编程(2024 最新版)
文章目录 6.1 线程的创建和管理 - 召唤你的士兵6.1.1 基础知识6.1.2 重点案例:实现一个简单的计数器6.1.3 拓展案例 1:定时器线程6.1.4 拓展案例 2:使用 Executor 框架管理线程 6.2 同步机制 - 维持军队的秩序6.2.1 基础知识6.2.2 重点案例&a…...

全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)
数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集,包含8种湿地亚类,该数据以0.5X0.5的瓦片存储,我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份,方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...

最新SpringBoot+SpringCloud+Nacos微服务框架分享
文章目录 前言一、服务规划二、架构核心1.cloud的pom2.gateway的异常handler3.gateway的filter4、admin的pom5、admin的登录核心 三、code-helper分享总结 前言 最近有个活蛮赶的,根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折,不要问我为什么,主要…...

Python实现prophet 理论及参数优化
文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候,写过一篇简单实现,后期随着对该模型的深入研究,本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优,从公式可以更直观…...
基于数字孪生的水厂可视化平台建设:架构与实践
分享大纲: 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年,数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段,基于数字孪生的水厂可视化平台的…...
【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)
要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况,可以通过以下几种方式模拟或触发: 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务,例如: 使用多线程循环执行复杂计算(如数学运算、加密解密等)。运行图…...
.Net Framework 4/C# 关键字(非常用,持续更新...)
一、is 关键字 is 关键字用于检查对象是否于给定类型兼容,如果兼容将返回 true,如果不兼容则返回 false,在进行类型转换前,可以先使用 is 关键字判断对象是否与指定类型兼容,如果兼容才进行转换,这样的转换是安全的。 例如有:首先创建一个字符串对象,然后将字符串对象隐…...

有限自动机到正规文法转换器v1.0
1 项目简介 这是一个功能强大的有限自动机(Finite Automaton, FA)到正规文法(Regular Grammar)转换器,它配备了一个直观且完整的图形用户界面,使用户能够轻松地进行操作和观察。该程序基于编译原理中的经典…...
探索Selenium:自动化测试的神奇钥匙
目录 一、Selenium 是什么1.1 定义与概念1.2 发展历程1.3 功能概述 二、Selenium 工作原理剖析2.1 架构组成2.2 工作流程2.3 通信机制 三、Selenium 的优势3.1 跨浏览器与平台支持3.2 丰富的语言支持3.3 强大的社区支持 四、Selenium 的应用场景4.1 Web 应用自动化测试4.2 数据…...
Bean 作用域有哪些?如何答出技术深度?
导语: Spring 面试绕不开 Bean 的作用域问题,这是面试官考察候选人对 Spring 框架理解深度的常见方式。本文将围绕“Spring 中的 Bean 作用域”展开,结合典型面试题及实战场景,帮你厘清重点,打破模板式回答,…...

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++
更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...