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xarray | 如何将ORA-S5西太数据mat格式转为nc格式

脚本数据变量对象函数

本文旨在展示如何将 ORA-S5 西太平洋区域的 MATLAB (.mat) 格式数据转换为 NetCDF (.nc) 格式，以便于进一步的数据分析和可视化。通过使用 Python 中的 scipy.io.loadmat 和 xarray 库，我们将构建一个 xarray.Dataset 对象，并最终保存为 NetCDF 文件。此过程涉及数据解析、坐标系统设置以及数据变量的组织。

2024-07-31

50

数据获取 | python爬取CMA台风路径

函数数据字符串 python 存储

在自然灾害监测与预警领域，台风作为一种极具破坏力的自然现象，其路径预测和强度评估对于减少潜在损失至关重要。随着互联网技术的发展，国家气象中心等专业机构提供了详尽的台风历史数据和实时跟踪服务，通过网络接口可便捷地访问这些信息。

2024-07-30

370

雷达系列：必须更新！测试cinrad最新更新的read_auto

函数 auto conda python3 测试

由于可视化代码过长隐藏，可点击运行Fork查看 🔜🔜若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可

2024-07-19

890

葵花八号AHI真彩图可视化

存储地图可视化数据系统

📢 版权声明：公益性质转载需联系作者本人获取授权。转载本文时，请务必文字注明“来自：和鲸社区：酷炫用户名”，并附带本项目超链接。

2024-07-18

900

GPM卫星 IMERG 降水产品的简单可视化

可视化数据 import set 产品

GPM数据写了下载教程，现在简单试试可视化，毕竟是nc格式数据（下载可选），用起来相对简单

2024-07-17

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一句代码！将气象数据可视化为生动的GIF动画

nan 动画数据数据可视化 gif

在气象学的世界里，数据不仅仅是冰冷的数字，它们是自然界中风、云、雨、雪的直观反映。随着技术的发展，我们不仅能够收集到更加详尽的气象数据，而且还能以更加直观的方式分享这些信息。对于气象爱好者和博主来说，能够将复杂的气象模式转换成易于理解且吸引人的视觉内容，是一种既有趣又具挑战性的技能。

2024-07-16

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2024 气象人不可错过的免费 Workshop | 使用盘古、伏羲、风乌气象 AI 大模型预测台风路径

数据变量可视化模型实践

本次 Workshop：动手实践盘古、伏羲、风乌气象 AI 大模型 | 台风路径预报由和鲸社区发起举办，面向所有人免费开放。

2024-07-06

1990

学习笔记：基于where函数的wrf数据优雅索引

索引学习笔记函数数据数组

在气象与气候研究领域，WRF（Weather Research and Forecasting）模型生成的数据集因其高分辨率和丰富的气象变量而被广泛应用于科研与业务预报中。然而，面对这些庞大数据集时，高效且优雅地进行数据索引与提取往往成为数据分析流程中的关键一环。这不仅关乎研究效率，更直接影响到我们对气象现象理解的深度与广度。

2024-06-21

730

更快更强！四种Python并行库批量处理nc数据

函数内存数据 python 变量

Dask、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块，各有其特点和应用场景：

2024-06-20

2160

如何绘制wrfout文件的垂直速度变量

import matplotlib point set 变量

首先关于上升的有两个变量，一个是wa，官网的描述是W-component of Wind on Mass Points 单位是m/s

2024-06-20

970

如何使用WRFOUT绘制最大对流有效位能与最大对流抑制能量

可视化数据 import 变量函数

对流有效位能（Convective Available Potential Energy，简称CAPE）是气象学中的一个重要概念，特别是在研究大气不稳定性和对流天气（如雷暴、龙卷风等）的形成机制时。CAPE 描述了在给定的大气状态下，如果空气团能够自由上升并通过绝热过程膨胀冷却，它所具有的潜在能量。这种能量可以被看作是由于温度层结不稳定性而储存于大气中，当条件允许时，可以转换为动能，驱动强烈的对流活动。

2024-06-20

1130

两种micaps站点数据的简单绘制方法

数据数据处理 import 后台可视化

2024-06-20

1170

python下载指定时段的gdas1数据

变量数据系统 python date

GDAS1（Global Data Assimilation System, 1-degree）数据是由美国国家环境预报中心（NCEP）提供的全球资料同化系统产品之一。该系统通过整合全球各地的气象观测数据（如卫星、雷达、地面站等观测资料），运用先进的数值模拟和数据分析技术，生成高精度的全球大气状态三维格点数据。这些数据覆盖了大气的多个层次，包括温度、湿度、风速、气压等多个气象变量，其空间分辨率为0.25度×0.25度，时间分辨率为每6小时更新一次。

2024-06-20

720

linux 入门005 | linux基本的监测与管理

linux 管理进程入门系统

本文将介绍Linux基本的监测与管理方法，包括系统资源监测、进程管理以及用户权限控制等方面的内容。通过学习本文，您将能够更好地理解和使用Linux系统，并有效地进行系统监测和管理工作。

2024-06-20

610

学习笔记：wrf报错土地利用类型多

数据索引学习笔记翻译模型

https://forum.mmm.ucar.edu/threads/error-warning-too-many-input-landuse-types-during-wrf-model-execution.15299/

2024-06-20

1040

业务刚需！基于meteva的华南降水mode检验

函数基础数据算法对象

感谢通化的崔忠强大佬来稿，meteva之前一直是用来作图，其实它的本职是搞检验，看看下面看看气象局的业务人员如何使用meteva

2024-06-20

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github爆火的1brc：气象站点数据计算挑战

程序数据 github 数据处理 nan

在这个数据爆炸的时代，气象科学作为一门与人类生活息息相关的学科，正以前所未有的速度积累着庞大的数据量。想象一下，全球数以万计的气象站点，每分钟、每小时不间断地记录着气温、湿度、风速、降水量等关键气象参数，这些数据汇聚起来，形成了一个浩瀚的数据海洋

2024-06-20

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linux入门004 | 重定向、管道和grep

linux grep 入门数据重定向

经常打游戏的朋友都知道，掌握数据意味着掌握胜利这在linux也是相同的。本章，我们将探讨重定向 (> 和 >>) 的奥秘、管道 (|) 的魔力，以及 grep这把文本处理的瑞士军刀，让你的数据操控更上层楼

2024-06-20

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如何使用WRFOUT绘制雷达组合反射率

数据 import 工具基础可视化

有读者问如何使用wrfout绘制雷达组合反射率，其实当初刚接触wrf时小编也找了很久。既然你诚心诚意地问了

2024-06-20

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linux 入门003 | 查看文本文件内容的三种姿势

linux txt 技巧入门搜索

在Linux的世界里，掌握查看文件内容的技巧是每位用户的必备技能。本篇将带你领略cat、more、和less这三个命令的使用方法，让你在探索文件海洋时游刃有余。最后，简要提及tail和head这两个小指令，助你快速浏览文件的开头或结尾。

2024-06-20

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