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气象数据处理:气象雷达数据II

接着上次,之前说了S波段气象雷达数据的处理及绘图,这次说一下C波段双偏振多普勒雷达数据的处理和绘图。 通过双偏振技术的应用,对云和大气水凝结物的物理特性有了更深的了解,提高了雷达的测雨精度,提高了雷达对冰雹等大气水凝结物的识别能力,预报云内过冷水的出现,从而更准确地进行气象预报[注1]。 S波段雷达数据的存储均为int型,且存储数据均为4字节,但是C波段双偏振多普勒雷达存储数据时,不同的变量存储为不同的类型,而且字节大小也不同。因此,在读取时不能采取之前的方式,只能逐次读取。 读取流程 由于双偏振雷达的数据结构和S波段多普勒雷达的数据结构不同,因此,在确定读取流程之前,先看一下雷达数据的存储结构: ? 存储的数据主要由:产品通用数据块和径向数据块构成,其中径向数据块由每一条径向数据构成。 产品通用数据块 存储了关于雷达站点的信息以及雷达所执行的任务类型等信息,对于正确读取数据非常重要。

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气象数据处理:气象雷达数据I

气象雷达是气象中应用非常广泛的一种工具,通常可以用来进行强对流天气大预警和预报。 气象雷达数据通常为二进制编码数据,而且不同波段的雷达数据所采用的编码方式也会有所不同。 SA/SB雷达数据每条径向数据长度是固定的,为2431字节,CB雷达数据每条径向数据长度为4132字节,而且存储数据时是按照径向顺序存储的。 为了完全读取每一个仰角的所有径向数据,可以通过每一条径向数据中的径向数据状态确定。 程序功能 通过确定仰角获取指定产品数据。 读取流程 下面是读取数据时的具体流程: 读取所有数据,然后 reshape 数组 获取给定仰角索引,读取此仰角所有径向数据 读取此仰角中的指定产品数据 总体上按照上面三个步骤就可以读取数据了,但是我们可是要长期使用的 因此,读取时,按照实际的库数读取数据,并未按照产品的最大库数读取数据。 至此,完成了读取数据部分。

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    气象数据下载网站整理

    今天我们继续GIS数据的整理,本文为第二个部分——气象数据。 因此,早就想将气象数据对应的网站整理出来,借此机会实现。其中,以下链接有的是单独的气象产品,有的是多种气象产品的合集(类似于气象数据库),感觉是可以满足日常中的大部分需要了。    ,具有非常丰富的全球或地区气候、气象数据。 daaa-4511-8769-965612652c49/   中国区域地面气象要素驱动数据集(1979-2018)是我国学者结合多种在分析资料所得气象数据。 2.3.3 空气质量在线监测分析平台历史数据 •网址[11]:https://www.aqistudy.cn/historydata/   其为中国空气质量在线监测分析平台公布历史空气质量数据的平台,可以依据城市查询相关数据

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    格点化气象数据气象服务中的应用设想

    今天翻出一些关于精细化格点数据的应用设计材料,我觉得放在现在依然适用!做好气象服务需要业内同行们共同努力,共同思考。闲话少叙,上干货! 格点气象数据的特点就是时空分辨率比较高,相对于站点数据来说,格点数据更加适用于基于LBS(location base service)的互联网产品开发。 总之,基于格点化的数据要进行深入的二次开发,并且对用户来说尽量去“气象化”的专业术语来展现。 2、 面向出行服务的交通气象服务产品,在现有格点化数据的基础上,还需要融合社会化数据进行二次开发。 基于以上三点设想,我认为面向交通出行的气象服务、基于移动互联技术开发,单纯的格点化气象数据是不够的,要多角度考虑交通行业数据,探索交通行业与气象数据的相互融合和二次开发。 以“气象+行业”作为推进目标,将行业数据气象数据融合,并进行挖掘和二次加工。

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    气象数据分析--数据预处理

    气象数据处理流程通常的数据分析流程相似,但是气象数据有本身的一些特殊性存在,比如风向和风速,降水等数据,其中风向由0-360之间的值表示,而风速的变化通常是很小的,除非碰到一些极端情况。 数据分析通常包括以下几部分: 明确分析目标 数据准备和数据预处理 数据分析和可视化 数据分析报告 以上是简单的数据分析任务涉及到的分析流程,对于一些比较复杂的数据分析任务可能需要花费大量的时间进行探索性数据分析 下面以气象风向和风速数据为例,讲一下气象数据分析流程。此次的数据分析的任务是对多个数据源进行数据准确度评估,因此不会涉及到太复杂的分析。 这些数据是原始数据处理后保留的部分,原始数据包含更多要素,而且原始数据是按照每小时一个文件保存的,文件名按照时间命名,这部分涉及到数据批量处理,后面会说。 数据预处理 相信很多人拿到原始数据的时候,面对逐小时的大量数据文件会感到非常头疼。

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    气象数据的大作用

    在阿里数据委员会和阿里研究院主办的“2014西湖品学”大数据峰会上,中国气象局纪晓峰发表了《气象数据的商业服务与研究》的演讲。 气象数据的大作用 在诸多案例里面,气象数据也就是气象数据加上行业数据等于事情能够发生的变化规律和对未来的一些预测,气象数据能做这样的事情是因为客观、稳定,而且量非常大。 在现代一些系统内的学者和社会上的学者研究,我们发现气象通过大数据的应用有非常大的应用,比如说能源,可以观测到电力负荷历史,加上气象条件进行用电量估算,农业也是一样,建筑行业也是,通过工期历史加上历史天气就可以知道工期预测 ;还有交通,航班准点率历史加上机场历史天气,就可以航班延误预测,准确性非常高;还有公共卫生,通过门诊量和药品销量加上气象历史就可以知道发病率预测;在饮品方面,通过销量和温度就可以知道销量预测;在生产方面 另外,我们做了喜阳阳的产品,就是用30年的历史数据和安联精算部门进行了合作,通过降水概率知道哪些城市在春节期间降水可以,得出赔偿。

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    使用CDO查看气象数据信息

    CDO提供了一系列查看数据集信息的命令,可以非常方便的查看数据集信息,而不用想使用python,ncl,matlab等编程语言或软件一样,先读文件,然后再获取相关信息,可以通过命令行直接对文件操作,然后将文件信息输出到屏幕 以NetCDF数据集为例: info # 通过列出参数ID查看数据集信息 infon # 通过列出参数名查看数据集信息 map # 展示数据集信息和样本映射 执行 cdo info 除此之外,也可以对两个数据集进行对比: diff # 通过列出参数ID方式对比两个数据集 diffn # 通过列出参数名的方式对比两个数据集 执行以下命令: cdo diffn wrfout_d03 也可以输出数据集中的参数数目,层数,年数,月数,网格数等信息。 上述获取数据集信息的操作符在进行数据处理之前是非常有用的,比如查看变量名,可以确定要处理的变量名称,查看日期和时间可以确定要处理哪一部分日期的数据等等。

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    气象数据读取:grib2数据读取

    MATLAB 鉴于气象圈中使用matlab的比较多,先说一下使用matlab如何读取 grib2 格式数据。 演示使用 MATLAB 版本为 2016a 开始读取数据之前,首先要执行以下语句: setup_nctoolbox(); 加载成功后即可进行数据读取 filename = 'E:\MATLAB\data 使用FNL数据绘制某一经纬度点的 T-lnP 图 NCL fnl再分析数据是转WRF模式经常用到的数据,而转模式就不得不提NCL这一绘图工具了。 读取数据之前,也需要确定变量名,使用 print(f) 可以查看变量名及其维度等信息,然后就可以读取数据并绘图了。 pygrib 除了可以读取grib格式数据之外,还可以在 grib1 和 grib2 之间互相转换。 总结 读取数据的方式多种多样,只要能实现要求即可。

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    天气和气象数据网站集合

    中国气象数据网 (http://data.cma.cn) 数据全,各种气象数据都有,但是需要注册实名会员,审核通过后才可下载。 鸡肋 NOAA-NCEI (https://gis.ncdc.noaa.gov) 这个是美国NOAA的一个专门下载全球气象数据的网站,不需要注册,包含全球多个国家数据,中国气象站数量涵盖了934个, 不用任何权限就可以下载逐小时地面观测气象数据,常用 环境云 (http://www.envicloud.cn/) 可免费下载24小时历史天气,指定小时、日期、月度、年度历史天气,以及实时天气等,通过数据接口下载 全国气象站点温度、气压、气温、相对湿度、降水、蒸发、风速、日照时数、0cm地温等30年气象数据 好像只能一个个站点下载 美国国家气候数据中心 (https://climatedataguide.ucar.edu 全球气象平台 (https://www.ventusky.com/) 可视化显示来自世界各地的气象数据,并允许您监测地球上任何地方的天气发展。

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    天气和气象数据网站集合

    中国气象数据网 (http://data.cma.cn) 数据全,各种气象数据都有,但是需要注册实名会员,审核通过后才可下载。鸡肋 ? NOAA-NCEI (https://gis.ncdc.noaa.gov) 这个是美国NOAA的一个专门下载全球气象数据的网站,不需要注册,包含全球多个国家数据,中国气象站数量涵盖了934个,每小时、 不用任何权限就可以下载逐小时地面观测气象数据,常用 ? 环境云 (http://www.envicloud.cn/) 可免费下载24小时历史天气,指定小时、日期、月度、年度历史天气,以及实时天气等,通过数据接口下载。 ? 全国气象站点温度、气压、气温、相对湿度、降水、蒸发、风速、日照时数、0cm地温等30年气象数据 ? 好像只能一个个站点下载 ?

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    python 股票历史数据(python获取股票历史数据)

    因为最近需要用到股市的各种指数数据,刚开始想的是从同花顺等交易软件直接导出,结果发现要用滚轮滚到最开始的日期,这过于繁琐了,我对于这种重复性的劳动一向不耐烦,而且这种方法在以后每日更新的时候也很不方便。 新浪的api很方便,速度也很快,不过就网上的资料而言,似乎只能提取当天的数据。 雅虎的api功能更齐全,但是连接速度比较慢,有时候一个连接请求都要10多秒甚至20秒(原谅我的渣网速-,-)这对于需要大量股票数据的我来说显然不可接受。后来发现从网易财经可以下载股票和指数的历史数据。 如果直接用urllib.request来打开的话,会得到一长串字符串,里面包含了所有的数据,如下所示。 print(col_info) return [index_data,col_info] 运行get_index_history_byNetease(‘sh000001’) 就能够得到上证指数所有的历史数据

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    走进数据历史

    01 数据、信息、知识 数据是当今的热词。很多人的理解中,数据就是数字,其实不然,数据的范畴要大得多,包括数字、语言、文字、图像、视频,甚至是人类活动的行为都可以被认为是数据。 此外,我们还常把数据、信息、知识混淆。简单来说,数据承载信息,知识是系统的信息。数据本是人造物,甚至可以被伪造,没有信息的数据大多没什么意义。 数据常常存在噪音,我们需要专业的知识和数据处理能力,才能挖掘出数据中包含的信息。 例如,通过测量星球的位置和时间,我们得到数据,通过数据发现,星球的运行轨迹,这就是信息,通过信息,建立模型,总结出开普勒第三定律,这就是知识。 02 数据历史 讲完数据,我们讲讲大数据。 大数据是近几年火起来的热词,数据一直存在,但是为什么最近才出现大数据热潮呢?带着问题。首先,我们讲讲数据历史。早期的数据从观察总结而来。

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    数据气象公司的生财之道

    传统气象学家通过研究实时气象形态来预报天气,对他们来说,历史温度数据在预报天气上的作用十分有限。 气候变化会对商品市场和行业造成影响,这使得天气预报领域变得非常重要且可盈利。 传统气象学家通过研究实时气象形态来预报天气,对他们来说,历史温度数据在预报天气上的作用十分有限。但一些曾在华尔街工作的应用数学家发掘了历史数据的可能性。 数据气象公司(StatWeather)总裁,数据挖掘专家瑞尔·帕尔萨德(Ria Persad)对路透社说,气象学家主要研究正在发生的事实,用现在的数据预测未来,而她则通过研究近120年来的气候数据来归纳出气候模型 传统气象学家中的一些人也开始注意历史和实时数据相结合的价值,但他们对过于依赖历史数据仍然持怀疑态度。 另一家主要面对保险公司和大型零售商的气候预测公司,全球气象波动(Global Weather Oscillations)使用历史数据预报飓风,去年他们成功预测了飓风季的减弱。

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    气象数据处理:NetCDF文件处理

    NetCDF文件是自描述的二进制数据格式。 所谓自描述就是自带属性信息,这和一般的雷达基数据格式不同,一般的雷达数据也是二进制的,但不是自描述的,而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式,而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。 [112]: numpy.ndarray 获取变量数据后,得到的数组同样是 numpy.ndarray 数组。 读取数据之前,可以先查看以下文件中包含了哪些信息: ncinfo('F:\wrfout_v2_Lambert.nc'); ? 数据信息为结构体,其中包含了各维度信息,包含的变量及属性等信息。 读取数据之后,在变量空间可以查看关于变量的一些信息,比如维度大小。

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    气象业务中的网格化数据

    今天聊聊我们气象业务中比较关键的数据,那就是网格化气象数据,这个网格化数据既包含主客观的网格预报,也包含融合后的网格化实况。应用在具体的气象服务中,也经常踩到一些坑。 网格预报业务方案的工作目标是要建立全国预报和服务统一数据源的智能网格气象预报“一张网”业务流程,实现全国5公里分辨率的智能网格气象实况和0-10天智能网格气象预报业务运行,并要实现国家级和部分省份主要气象服务产品通过 从2016年开始,我就尝试着将网格化数据应用在具体的气象服务中,那时候主观智能网格数据还不太完善,主要使用客观数值模式数据研发了网格化的气象指数产品,并投入到业务运行。 2017年开始大量应用主观智能网格预报数据在移动端开展交通、旅游气象服务领域的产品研发,并结合数值模式的融合分析场在手机端为公众提供基于位置的气象服务。 当前气象APP很多,有气象部门开发的也有很多社会公司开发的,底层数据各不相同,暂且不讨论哪家的更准,单说说同是气象部门发布的预报都很难一致,这是为什么呢?主要原因是网格预报的分辨率不同造成的。

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    走进数据历史

    作者:陈启焕,某互联网数据分析师 01 数据、信息、知识 数据是当今的热词。 数据本是人造物,甚至可以被伪造,没有信息的数据大多没什么意义。数据常常存在噪音,我们需要专业的知识和数据处理能力,才能挖掘出数据中包含的信息。 例如,通过测量星球的位置和时间,我们得到数据,通过数据发现,星球的运行轨迹,这就是信息,通过信息,建立模型,总结出开普勒第三定律,这就是知识。 02 数据历史 讲完数据,我们讲讲大数据。 大数据是近几年火起来的热词,数据一直存在,但是为什么最近才出现大数据热潮呢?带着问题。首先,我们讲讲数据历史。早期的数据从观察总结而来。 03大数据热潮的掀起 进入现代,数据的产生更加迅猛,尤其是进入移动互联网时代,每个人,每部手机都是数据来源。数据每年以40%的增量增长。

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    气象编程 |Pandas处理时序数据

    时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的,要求具有可比性。时序数据可以是时期数,也可以时点数。 min_periods参数是指需要的非缺失数据点数量阀值 s.rolling(window=50,min_periods=3).mean().head() ? 练习 【练习一】 现有一份关于某超市牛奶销售额的时间序列数据,请完成下列问题: ? ? (a)销售额出现最大值的是星期几?(提示:利用dayofweek函数) ? (e)假设现在发现数据有误,所有同一周里的周一与周五的销售额记录颠倒了,请计算2018年中每月第一个周一的销售额(如果该周没有周一或周五的记录就保持不动) ? 【练习二】 继续使用上一题的数据,请完成下列问题: (a)以50天为窗口计算滑窗均值和滑窗最大值(min_periods设为1) ?

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    Vertica删除历史分区数据

    varchar, col3 timestamp not null) PARTITION BY (date_part('doy', t_jingyu.col3)); 需求:删除doy分区表t_jingyu的历史分区数据 All rows formatted: 16020.362 ms [dbadmin@Vertica01 jingyu]$ 数据库表有入库时,drop历史分区会有锁等待,如下: dbadmin=> SELECT Your current transaction isolation level is SERIALIZABLE dbadmin=> 同时关注数据库的队列,发现同时有drop_partition和 1 copy test.t_jingyu(col1,col2,col3) f | 1 (3 rows) 在没有copy入库时,drop_partition 大概20s内就可以删除一个历史分区 (50亿左右数据量)。

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    气象数据分析 | 经验正交分解EOF

    orthogonal function,缩写EOF)也称特征向量分析(eigenvector analysis),或者主成分分析(principal component analysis),是一种分析矩阵数据中的结构特征 ,提取主要数据特征量的一种方法。 warnings.warn(msg.format(section, option, c_path)) 冬季北大西洋位势高度数据 北大西洋涛动(North Atlantic oscillation,NAO 太平洋海温距平数据 厄尔尼诺现象,是指东太平洋海水每隔数年就会异常升温的现象,是厄尔尼诺-南方振荡现象(El Niño-Southern Oscillation,ENSO)中,东太平洋升温的阶段。

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    智慧气象:如何利用大数据及安防AI技术进行气象灾害监测预警?

    随着科学技术的发展,尤其是移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等新兴技术的发展,为气象灾害的监测、预报预警工作提供了科学化、智能化的技术支撑。 、农村,通过卫星信道输送视频信号,实现对现场进行实时监控; 3)实时定位:通过装备GPS/北斗终端,实现在地理信息系统和数字化地图上实时显示一线人员的位置,为正确实施应急指挥提供依据; 4)数据共享:利用总局 通过国标级联功能,EasyGBS可以有效打通气象局等相关机构部门的信息共享、数据互通,加强气象灾害风险管理领域的大数据应用,实现高效智能的决策辅助,以及在应急指挥工作中进行科学化管理与协作。 4. 云端实时录像 支持查询云端实时录像,查询设备端的历史录像。支持7*24h录像,以及录像检索与回放,便于气象部门回溯、查阅相关气象视频资料。 9. TSINGSEE青犀视频还将持续深耕AI、5G、云计算、大数据、视频物联网等新兴技术,快速助力推进全国气象防灾减灾可视化监控管理平台建设,赋能全国气象防灾减灾工作向智慧型转变升级。

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