当前位置: 首页 > news >正文

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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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
temFloat320.025-9999月温度
preFloat320.025-9999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&#xff0…...

MyBatisPlus(八)范围查询

说明 范围查询&#xff0c;包括&#xff1a; 大于大于等于小于小于等于在范围内在范围外 大于&#xff1a;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&#xff1a; #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&#xff0c;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&#xff0c;开始数据挖掘&#xff0c;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&#xff1a; 参考代码&#xff1a; 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&#xff1a; 条件&#xff1a;现有 100 元&#xff0c;一共要买公鸡、母鸡、小鸡三种鸡&#xff0c;已知公鸡 5 元一只&#xff0c;母鸡 3 元一只&#xff0c;1 元可以买三只小鸡。 要求&#xff1a;公鸡、母鸡、小鸡都要有&#xff0c;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&#xff1a;MIP变量的起始值&#xff08;初值&#xff09;double类型&#xff0c;可更改 1.2 StartNodeLimit&#xff1a;限制了在完善一组输入部分变量的初始解时&#xff0c;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&#xff1a; 1、vfs 该键值用于检测磁盘剩余空间&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff08;FCFS&#xff09; 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&#xff0c;考虑的是哪个作业先…...

MyBatisPlus(九)模糊查询

说明 模糊查询&#xff0c;对应SQL语句中的 like 语句&#xff0c;模糊匹配“要查询的内容”。 like /*** 查询用户列表&#xff0c; 查询条件&#xff1a;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&#xff0c;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&#xff1a;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&#xff08;小蔡coding&#xff09;有保障的售后福利 代码参考源码获取 前言 &#x1f497;博主介绍&#xff1a;✌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&#xff0c;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&#xff0c;无论try块中的代码是否引发了异常。 具体执行顺序如下&#xff1a; 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&#xff1a; 未优化代码&#xff1a; class Solution { public:int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {int n coins.size();const int INF 0x3f3f3f3f;//多开一行&#xff0c;多开一列vector<vector<int>> dp(n 1, vector<i…...

设计模式和设计原则回顾

设计模式和设计原则回顾 23种设计模式是设计原则的完美体现,设计原则设计原则是设计模式的理论基石, 设计模式 在经典的设计模式分类中(如《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书中),总共有23种设计模式,分为三大类: 一、创建型模式(5种) 1. 单例模式(Sing…...

树莓派超全系列教程文档--(62)使用rpicam-app通过网络流式传输视频

使用rpicam-app通过网络流式传输视频 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频UDPTCPRTSPlibavGStreamerRTPlibcamerasrc GStreamer 元素 文章来源&#xff1a; http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频 本节介绍来自 rpica…...

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&#xff08;肿瘤大小、血液指标&#xff09;&#xff0c;你需要做出一个**决定性判断**&#xff1a;恶性还是良性&#xff1f;这种“非黑即白”的抉择&#xff0c;正是**逻辑回归&#xff08;Logistic Regression&#xff09;** 的战场&a…...

Swift 协议扩展精进之路:解决 CoreData 托管实体子类的类型不匹配问题(下)

概述 在 Swift 开发语言中&#xff0c;各位秃头小码农们可以充分利用语法本身所带来的便利去劈荆斩棘。我们还可以恣意利用泛型、协议关联类型和协议扩展来进一步简化和优化我们复杂的代码需求。 不过&#xff0c;在涉及到多个子类派生于基类进行多态模拟的场景下&#xff0c;…...

基于服务器使用 apt 安装、配置 Nginx

&#x1f9fe; 一、查看可安装的 Nginx 版本 首先&#xff0c;你可以运行以下命令查看可用版本&#xff1a; apt-cache madison nginx-core输出示例&#xff1a; nginx-core | 1.18.0-6ubuntu14.6 | http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal-updates/main amd64 Packages ng…...

在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module

1、为什么要修改 CONNECT 报文&#xff1f; 多租户隔离&#xff1a;自动为接入设备追加租户前缀&#xff0c;后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权&#xff1a;将入站用户名替换为 OAuth Access-Token&#xff0c;后端 Broker 统一校验。灰度发布&#xff1a;根据 IP/地理位写…...

SpringBoot+uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序设计与实现,论文初版实现

摘要 本论文旨在设计并实现基于 SpringBoot 和 uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序&#xff0c;以满足俱乐部线上活动推广、会员管理、社交互动等需求。通过 SpringBoot 搭建后端服务&#xff0c;提供稳定高效的数据处理与业务逻辑支持&#xff1b;利用 uniapp 实现跨平台前…...

AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他

AI编程插件对比分析&#xff1a;CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者&#xff0c;分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...

华为云Flexus+DeepSeek征文|DeepSeek-V3/R1 商用服务开通全流程与本地部署搭建

华为云FlexusDeepSeek征文&#xff5c;DeepSeek-V3/R1 商用服务开通全流程与本地部署搭建 前言 如今大模型其性能出色&#xff0c;华为云 ModelArts Studio_MaaS大模型即服务平台华为云内置了大模型&#xff0c;能助力我们轻松驾驭 DeepSeek-V3/R1&#xff0c;本文中将分享如何…...

Spring AI与Spring Modulith核心技术解析

Spring AI核心架构解析 Spring AI&#xff08;https://spring.io/projects/spring-ai&#xff09;作为Spring生态中的AI集成框架&#xff0c;其核心设计理念是通过模块化架构降低AI应用的开发复杂度。与Python生态中的LangChain/LlamaIndex等工具类似&#xff0c;但特别为多语…...