气象分析

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大数据气象数据分析
基于Spark进行气象数据处理和分析 项目完整报告 可直接提交作业
2017年气象数据温度分析
《Hadoop权威指南》中关于2017年气象数据的温度分析展示了数据处理技术在气象学中的应用。
气象统计方法实习(Python版).zip
这是关于气象统计的一些Python代码实现。内容涵盖了数据处理、分析和可视化,提供了完整的代码和注释,帮助您理解和应用这些方法。代码示例包括数据读取、处理和绘图等实用功能,适用于初学者和进阶用户。
辽宁省近十年异常气象统计分析(2001年)
根据辽宁省1991年至2000年的异常气象年表,综述了近十年来辽宁省气候极值的统计特征。
MATLAB在气象学上的应用探讨
MATLAB中变量名的命名规则要求以字母开头,可包含字母、数字和下划线(_),且仅前31个字符有效。超过31个字符的部分将被忽略。如果两个变量名仅在第32个字符不同,MATLAB会将它们视为同一变量。此外,MATLAB区分大小写,大写字母与小写字母表示不同的变量。
中国县级市数据助力气象研究
县级市ACCESS数据库可辅助中国城市气象数据分析,为编程人员提供便利。
中国气象网城市标识符汇总
这里整理了所有城市的SQL语句,包括创建表格的代码。
青岛市空气质量与气象要素关联性分析 (2006-2012)
青岛市空气质量与气象要素关联性分析 (2006-2012) 本研究基于 2006 年至 2012 年青岛市 SO2、NO2 和 PM10 监测数据,探究三种主要污染物的时空分布规律,以及污染物平均浓度与气象要素之间的关系,并分析污染日的气象条件变化特征。 研究发现: 2006 年至 2012 年,青岛市年均污染日数为 23 至 33 天。 青岛市空气污染主要发生在冬季和春季,首要污染物为 PM10。 青岛市中度及以上污染主要由 PM10 造成,且大多与浮尘天气有关。 污染物浓度与云量、降水量和气温呈负相关,与气压呈正相关。 冬季大雾天气容易加剧空气污染,而 4 月至 6 月的海雾则有助于改善空气质量。 弱地面天气形势、接地逆温层结的存在及持续,都会对青岛市空气质量产生重要影响。
MATLAB实现气象数据读取与绘图方法比较研究
探讨了在Windows环境下利用MATLAB实现MICAPS、GRIB和NetCDF三种不同格式的气象数据读取方法,以及物理量图形绘制的技术。研究结果对于MATLAB在气象学应用中的实际操作具有指导意义。
西宁市气象观测数据可视化模板
该模板文件适用于山海鲸可视化软件,使用该软件打开模板文件后,您可以根据需求对数据、样式等进行个性化编辑,创建您的专属数据可视化大屏。