当前位置: 首页 > news >正文

【数据分享】1929-2022年全球站点的逐日降水量(Shp\Excel\12000个站点)

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、湿度等指标,说到常用的降水数据,最详细的降水数据是具体到气象监测站点的降水数据!

有关气象指标的监测站点数据,之前我们分享过1929-2022年全球气象站点的逐日平均气温、逐日最高气温和逐日最低气温数据(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——1929-2022年全球气象站点的逐日降水量数据

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),原始数据以英寸为单位,数据格式为csv,缺失数据用99.99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降水单位转为毫米;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99.99表示该数据的其他重要信息包括数据坐标为GCS_WGS_1984,以2022年为例全球有12000多个气象观测站点,具体的数据处理方式会在下文详细介绍!

以下为数据的详细信息:

01 数据预览

该数据提供Shp和Excel两种数据格式,由于是逐日降水量数据,又有94多个年份,数据条数非常多,难以将所有年份保存在一个文件中。我们将每一年的数据保存为一个Shp文件和一个Excel文件,一共有94个年份,也就是有94个Shp文件和94个Excel文件。

我们先来看一下Excel格式的数据,每个Excel文件中包含有该年365天每天的全球所有气象站点的降水量。

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)经度(LONGITUDE)以及每日降水量数值(例如2022-01-01)。

我们来预览一下:

接下来我们来看一下Shp格式的数据,同样每个Shp文件中都包含该年365天每天的全球所有气象站点的平均降水量。

Shp格式数据的具体属性和Excel数据相同,我们以2022年气象观测站点的每日降水量数据为例来预览一下:

2022年12281个气象观测站点空间分布

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—2022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年内所有日期的总降水量数据,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总降水量数据进行合并处理,最终得到以年份命名的1929-2022年全球范围气象站点的逐日总降水量数据。

2.单位换算:

原始数据单位为英寸(in),根据公式1英寸=25.4毫米,将英寸换算为毫米(mm)。

3.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,2022年有12319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2022年Shp中的站点个数为12281,Excel中的站点数量为12319

4.降水量说明:

①对于PRCP降水量指标,存在着数值为0和空值的情况!其中:数值为0的,解释为气象站没有报告当天的任何降水数据,也没有在每小时的观测中报告任何降水情况。需要说明的是也可能存在发生了降水,但没有报告的情况。②对于空值,原始降水数据一个csv文件是一个站点的所有天的数据,但是并不365天都有,原始数据里面没有空值。处理后为什么会有空值呢?因为是所有站的所有天放在一个csv里面,比如站点A没有6月1号,但站点B有,那么6月1号的站点A就是空值。

文末下方是我们的公众号名片,我们将定期介绍各类城市数据以及数据的可视化和分析技术,有关1929-2022年全球站点的逐日降水量数据的更多详情,欢迎大家多多关注我们进行了解!

相关文章:

【数据分享】1929-2022年全球站点的逐日降水量(Shp\Excel\12000个站点)

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、湿度等指标,说到常用的降水数据,最详细的降水数据是具体到气象监测站点的降水数据! 有关气象指标的监测站点数据,之前我们分享过1929-2022年全…...

【论文阅读】(2013)Exact algorithms for the bin packing problem with fragile objects

文章目录 一、摘要二、介绍三、之前在这个问题上的工作四、易碎物品背包问题的求解4.1 ILP模型4.2 基于KP01的方法4.3 动态规划 五、二元分支方案5.1 分支方案1(基于决策变量的分支)5.2 分支方案2(基于yj和xji的分支)5.3 将L2嵌入…...

K8S YAML 部署XXLJOB 集群

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app: xxl-job-admin name: xxl-job-admin namespace: ccetest #根据情况修改namespace spec: replicas: 3 #根据情况修改副本数 selector: matchLabels: app: xxl-job-admin strat…...

Linux防火墙学习笔记3

iptables链的概念: 当客户端访问服务器端的Web服务的时候,客户端发送请求报文到网卡,而TCP/IP协议栈是属于内核的一部分。客户端的请求报文会通过内核的TCP协议传输到用户空间的Web服务,而客户端报文的目的地址为Web服务器所监听的…...

数仓用户行为数据分析

分层优点:复杂的东西可以简单化、解耦(屏蔽层作用)、提高复用、方便管理 SA 贴源 数据组织结构与源系统保持一致 shm 历史层 针对不同特征的数据做不同算法,目的都是为了得到一份完整的数据 PDM 明细层 做最细粒度的数据明细…...

RK3288 Android5.1添加WiFiBT模块AP6212

CPU:RK3288 系统:Android 5.1 注:RK3288系统,目前 Android 5.0 Kernel 3.10 SDK 支持 Braodcom,Realtek 等 WiFi BT 模块 各个 WiFi BT 模块已经做到动态兼容,Android 上层不再需要像以前一样进 行特定宏的配置 此…...

使用 YApi 管理 API 文档,测试, mock

随着互联网的发展,API变的至关重要。根据统计,目前市面上有上千万的开发者,互联网项目超过10亿,保守统计涉及的 API 数量大约有 100 亿。这么大基数的API,只要解决某些共有的痛点,将会是非常有意义的事情。…...

chatgpt生成【2023高考作文】北京卷二 - 亮相

舞台上,戏曲演员有登场亮相的瞬间。生活中也有许多亮相时刻:国旗下的讲话,研学成果的汇报,新产品的发布……每一次亮相,都受到众人关注;每一次亮相,也会有一段故事。 请以“亮相”为题目&#x…...

实验四、shell编程

一、实验目的 1.了解shell的特点和主要种类。 2.掌握 shel1 脚本的建立和执行方式。 3.掌握bash的基本语法。 4.学会编写shell 脚本。 二、实验内容 shell 脚本的建立和执行。历史命令和别名定义。shell变量和位置参数、环境变量。bash的特殊字符。一般控制结构。算术运算及…...

【代码随想录】刷题Day51

1.最佳买卖股票时机含冷冻期 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 1.dp数组的含义:dp[i][0]为第i天卖出股票的最大价值;dp[i][1]为第i天持有股票的最大价值 2.dp数组的条件:由于有冷冻期,所以dp数组的条件就变了。第i天卖出股票的最大…...

centos7下svnserve方式部署subversion/SVN服务端(实操)

一般来说,subversion服务器可以用两种方式架设: 一种是基于svnserve,svnserve作为服务端; 一种是基于Apache,用apache作为服务端。 这里采用第一种方式部署。 执行如下命令,安装SVN。 yum install sub…...

一款红队批量脆弱点搜集工具

功能 指纹识别:调用“三米前有香蕉皮“前辈工具,他的工具比finger好用 寻找资产中404,403,以及网页中存在的其他薄弱点,以及需要特定路径访问的资产 后续会把nuclei加进来 目前只有windows可以用 使用 第一次使用脚本请运行p…...

Docker 基本管理

一、Docker 概述 Docker是一个开源的应用容器引擎,基于go语言开发并遵守了apache2.0协议开源。 Docker是在Linux容器里运行应用的开源工具,是一种轻量级的“虚拟机”。 Docker的容器技术可以在一台主机上轻松为任何应用创建一个轻量级的、可移植的、自…...

Debezium系列之:把多张表的数据分发到同一个Kafka Topic,同一张表的数据始终进入Topic相同分区

Debezium系列之:把多张表的数据分发到同一个Kafka Topic,同一张表的数据始终进入Topic相同分区 一、需求背景二、实现思路三、核心参数和参数详解四、创建相关表五、提交Debezium Connector六、插入数据七、消费Kafka Topic八、总结和延展一、需求背景 debezium采集数据库的多…...

雪崩 - 如何重试 - sla和重试风暴的双保证

父文章 异常导致级联雪崩的例子 - 不应该有立即重试._个人渣记录仅为自己搜索用的博客-CSDN博客 一个系统处于稳态临界点 如果立即重试3次, 会导致流量瞬间增大, 哪怕后来系统10s内自愈了, 这个时候, 流量本质上增加了3倍. 如果rpc框架不是fastFail ( 超过 调用方失败timeout上…...

[网鼎杯 2018]Fakebook1

拿到题目后是一个博客的界面,这里可以登录和注册 点入登录界面,猜测可能是sql注入 试了很多次,都不是,也没有回显报错,所以把目光放到了注册上面 注册的其他行数据,差不多都可以乱填,只有一个bl…...

Oracle-第一章-多表查询和其他

4多表关联查询 4.1表的别名 ①在多表关联查询时,如果多个表之间存在同名的列,则必须用表名限定列的引用如dept.deptno,emp.deptno ②为使语句简洁,使用表别名,表别名在from子句中定义如 emp e ③表别名一经定义,在整…...

Office Visio 2016安装

哈喽,大家好。今天一起学习的是Visio 2016的安装,这是一个绘制流程图的软件,用有效的绘图表达信息,比任何文字都更加形象和直观。Office Visio 是office软件系列中负责绘制流程图和示意图的软件,便于IT和商务人员就复杂…...

GPT从入门到精通之 GPT 模型入门及原理介绍

GPT 模型入门及原理介绍 如果你关心人工智能,并关注最新的自然语言处理技术,那么你可能听说过 GPT 模型。GPT(Generative Pre-trained Transformer)是 OpenAI [1] 研究团队开发的一种基于 Transformer 架构的模型,能够…...

USB数据线上的“疙瘩”

在不少键盘、鼠标或是游戏外设的数据线末端我们都能见到一小段金属圆环。虽然这算得上是习以为常的一个设计,但如果说到其具体作用的话很多人一下子还真回答不上来。反正笔者在这里先可以告诉大家,这货肯定不是简简单单的配重块或是装饰品,要…...

Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案

前言 在Unity中,Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染(即CPU被阻塞),这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案: 对惹,这里有一个游戏开发交流小组&…...

逻辑回归:给不确定性划界的分类大师

想象你是一名医生。面对患者的检查报告(肿瘤大小、血液指标),你需要做出一个**决定性判断**:恶性还是良性?这种“非黑即白”的抉择,正是**逻辑回归(Logistic Regression)** 的战场&a…...

Java 8 Stream API 入门到实践详解

一、告别 for 循环&#xff01; 传统痛点&#xff1a; Java 8 之前&#xff0c;集合操作离不开冗长的 for 循环和匿名类。例如&#xff0c;过滤列表中的偶数&#xff1a; List<Integer> list Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List<Integer> evens new ArrayList…...

《从零掌握MIPI CSI-2: 协议精解与FPGA摄像头开发实战》-- CSI-2 协议详细解析 (一)

CSI-2 协议详细解析 (一&#xff09; 1. CSI-2层定义&#xff08;CSI-2 Layer Definitions&#xff09; 分层结构 &#xff1a;CSI-2协议分为6层&#xff1a; 物理层&#xff08;PHY Layer&#xff09; &#xff1a; 定义电气特性、时钟机制和传输介质&#xff08;导线&#…...

多模态商品数据接口:融合图像、语音与文字的下一代商品详情体验

一、多模态商品数据接口的技术架构 &#xff08;一&#xff09;多模态数据融合引擎 跨模态语义对齐 通过Transformer架构实现图像、语音、文字的语义关联。例如&#xff0c;当用户上传一张“蓝色连衣裙”的图片时&#xff0c;接口可自动提取图像中的颜色&#xff08;RGB值&…...

Linux云原生安全:零信任架构与机密计算

Linux云原生安全&#xff1a;零信任架构与机密计算 构建坚不可摧的云原生防御体系 引言&#xff1a;云原生安全的范式革命 随着云原生技术的普及&#xff0c;安全边界正在从传统的网络边界向工作负载内部转移。Gartner预测&#xff0c;到2025年&#xff0c;零信任架构将成为超…...

Linux-07 ubuntu 的 chrome 启动不了

文章目录 问题原因解决步骤一、卸载旧版chrome二、重新安装chorme三、启动不了&#xff0c;报错如下四、启动不了&#xff0c;解决如下 总结 问题原因 在应用中可以看到chrome&#xff0c;但是打不开(说明&#xff1a;原来的ubuntu系统出问题了&#xff0c;这个是备用的硬盘&a…...

拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满

import torch import timedef stress_test_gpu(matrix_size16384, duration300):"""对GPU进行压力测试&#xff0c;通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size: 矩阵维度大小&#xff0c;增大可提高计算复杂度duration: 测试持续时间&#xff08;秒&…...

今日科技热点速览

&#x1f525; 今日科技热点速览 &#x1f3ae; 任天堂Switch 2 正式发售 任天堂新一代游戏主机 Switch 2 今日正式上线发售&#xff0c;主打更强图形性能与沉浸式体验&#xff0c;支持多模态交互&#xff0c;受到全球玩家热捧 。 &#x1f916; 人工智能持续突破 DeepSeek-R1&…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...