并且本人也开发了一个函数——m_arrow_scale2，专门用来绘制箭头比例尺，代码和使用说明放在了本文的第2节中。...在m_map工具包中，对于m_quiver函数，为了美观，其绘制的箭头的长度含有参考地图投影各处的放缩情况而乘以了相应的放大系数的成分，因而有时并不能直接根据其长度的大小来比较不同矢量的大小（如例1）。...当风速＞0且≤1 m/s时，只有风杆而无风羽；当风速＞1 m/s且≤3 m/s时，在风杆的靠近顶端一截的地方有一根短横线（上面留了一截杆，是为了和风速＞3 m/s且≤5 m/s的情况区分），当风速＞3...直到风速＞17 m/s且≤19 m/s时，此时有4根长横线和1根短横线，再到风速＞19 m/s且≤21 m/s时五根长横线缩写为三角形。此后每五根长横线缩写为一个三角形。...例如，当风速＞51 m/s且≤53 m/s时，风羽为两个三角形和三根长横线（如图7所示）。 关于如何根据风速大小绘制风羽，不同地方也有不同的规定。
(%) 整型 湿度 Wind speed (m/s) 浮点型 风速 Visibility (10m) 整型 能见度 Dew point temperature 浮点型 露点温度 - 摄氏度 Solar...大部分在0-2m/s，但偶尔会出现风速较大的天气。...如果后续分析需要建立线性模型，需要对Wind speed (m/s)进行对数转换，使其呈现正态分布。...# 对数转换 data['Wind speed (m/s)'] = np.log1p(data['Wind speed (m/s)']) # 再次检验 fig, ax = plt.subplots(1,2...总结 综上所述，我们得出结论： 共享单车在夏季和秋季使用量最大 随着温度的升高和风速的增加租车量在增加，随着湿度的升高租车量在下降 Ridge 模型和线性回归模型的效果最好 爱数课（iDataCourse
---- 常见密码和编码总结 CTF中Crypto和Misc必备 前言 对常见的编码和密码做个归纳 并记录一些可用的网站和工具 可以当做手册使用 一、常见编码 1、ASCII编码 现今最通用的单字节编码系统...敲击码 7、摩尔斯电码（摩斯密码） 大名鼎鼎的morse电码 早期的数字化通信形式 不同于现代只使用0和1两种状态的二进制代码 代码包括五种： - 点（.） - 划（-） - 每个字符间短的停顿（在点和划之间的停顿...T E O G S D Y U T A E N N H L N E T A M S H V A E D 密文： 将下面一行字母排在上面一行的后边。...“； 如果两个字母在同一列则要用它下边的字母替换，如果已在最下边，则用该行最上边的替换，如明文为”OQ“，依据上表，应替换为”PS“； 如果两个字母在不同的行或列，则应在密码表中找两个字母使四个字母组成一个矩形...棋盘示例(选择3和7作为变换): 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 f k m c p d y e 3: h b i g q r o s a z 7: l u t j n w
风 速 分 布 一 般 为 正 态 偏 态分 布 ， 用 于 拟 合 风 速 分 布 的 模 型 很 多 ， 而 在 风 能 计 算 中应 用 最 广 泛 的 是 两 参 数 的 威 布 尔 分 布 ，...已 有 的 研 究 表 明 ，Weibull 函 数 的 优 点 在 于它 对 风 能 密 度 评 估 有 很 大 的 适 应 性 和 简 化 性 ， 尤 其 对长 期 的 风 速 数 据 有 很 好...from 《基于GIS的江苏省陆地风能资源潜力评估及微观选址》 Weibull 分布函数密度的表达式为 其中v 为风速，m/s；c 为 尺 度 参 数 ，反 映 该 风 电 场 的 平 均风速；k...，此处简化为wrfout小时100m处的风速数据 z = getvar(ncfile,"z") ws = getvar(ncfile, "wspd_wdir", units="m s-1")[0] hgt...) plt.figure() # 绘制威布尔分布的CDF图 plt.plot(x, cdf, label='Weibull CDF') plt.xlabel('Wind Speed (m/s)') plt.ylabel
python-highcharts，熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生，python-highcharts就是使用Python进行Highcharts项目绘制，简单的说就是实现Python和Javascript...之间的简单转换层，话不多说，我们直接进行介绍，具体包括以下几个方面： python-highcharts库的简单介绍 python-highcharts 具体案例 python-highcharts库的简单介绍...python-highcharts库作为优秀的第三方库，其实现了对HightCharts项目的Python封装应用，里面关于图表细节的设置还是基于Javascript代码，但较简单，可以进行随意更改。...我们这里当作练习即可~~ python-highcharts库绘制的图形主要包括如下类别： Highcharts：绘制如折线图、散点图等常规图表； Highstock：绘制股价走势图表； Highmaps...' }, "subtitle": { "text": '2009年10月6日和7日两地风速情况' }, "xAxis": {
回复如下： 在气象学中，地转分量和非地转分量通常用于描述风场的特征。...**涡旋动力**：中尺度和次中尺度涡旋（如台风、龙卷风、中尺度对流系统等）产生的强烈非地转运动。...**使用Python计算地转分量和非地转分量**： 在实际操作中，计算地转分量通常需要已知的大气状态参数（如纬度、高度、气压、温度、湿度等），以及地球自转参数。...s） v_geostrophic = 5.0 # 地转风的纬向（南北向）分量（单位：m/s） p_prime = 10.0 # 气压梯度（单位：hPa/m） r = 287.058 # 干空气气体常数...实际上，上述计算依赖于简化假设和理想化的物理模型，实际大气中的风场更为复杂，通常需要借助专业的气象数据分析软件包（如MetPy、Windspharm等）和详细的气象数据（如再分析数据或实测风场数据）来准确分离地转分量和非地转分量
中，parent_grid_ratio参数是用于定义父域和子域之间的水平分辨率比例。...这是因为在WRF模型中，父域和子域之间的网格点位置是通过插值计算得到的。...应该怎么处理呢 在WRF模型的输出文件中，"north-south-stag"和"north-south"是与垂直方向（南北向）网格点相关的变量，它们之间的区别在于： "north-south-stag...在WRF中，"north-south-stag"通常用于表示物理量在南北向垂直网格点之间位置的值，例如风速、温度等。...以下是一些可能有用的方法： 基于统计回归的方法：通过将模式输出的风速和实测风速进行比较，建立一个统计回归方程来订正模式输出的风速。
本篇文章我们就来一起学习学习如何在 CSS 中实现 SVG 动画。 开篇：CSS 与 SVG 相关核心概念 在实践动画之前，你需要了解 svg 的内部工作原理。...transition 属性 transition 属性告诉浏览器在两种不同状态的 CSS 属性之间平滑过渡。...当触发 click 事件时，我们只在 本身上切换 .is-active 类，而不是在层次结构中更深入地切换。...在本例中，我将其转换为 100 x 100 像素的 viewBox。 让我们确保图标居中并且大小合适。...{ animation: pulse 2s infinite; } 同时，我们在状态之间切换所需的JavaScript也遵循与汉堡菜单相同的方式: const muteButton = document.querySelector
理论背景: 本文讨论了在大气边界层中利用亚公里尺度集合数据同化系统同化风廓线观测的过程。重点强调了风廓线观测在数值天气预报模型中的有限同化以及地面遥感设备对风廓线观测的潜在影响。...系统利用德国北部单个高塔测量的东向和北向风速分量、温度和相对湿度作为观测。KENDA系统作为数据同化方法，用于初始化确定性COSMO-D2预报及其集合对应物COSMO-D2 EPS。...详细的实验设置: 该研究使用亚公里尺度数据同化系统同化大气边界层中的风廓线观测。重点关注三个稳定层流测试案例，以展示风廓线观测对风速在分析和预报中的观测影响。...模型配置允许解决与观测影响、风速与温度之间的联系表示以及夜间边界层状态估计相关的三个科学问题。 b. 详细的实验结果: 该研究在稳定层流测试案例中展示了风廓线观测对风速在分析和预报中的正面观测影响。...此外，它还表明风速分析改进在两种情况下会传播到预报时间的温度改进。另外，温度和相对湿度的同化仅会使平均绝对增量略微增加，与风廓线观测相比。
作者：石异 (南京大学大气科学学院，硕士生) 利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的...导入所需的库 import numpy as np import pandas as pd import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt 定义处理过程中的函数...# 转换精度 return df_t 循环读取文件并处理 注意： 不是用 pd.read_csv 而是用 pd.read_table 读取，选项sep='\s+'表示字段间至少有一个空格，...nc 数据了，结构如开头那张目标示意图所示。...示例数据和代码 链接：https://pan.baidu.com/s/1yNYIIyg02kTyPw9HDqwddQ 提取码：tfuy
利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的，比如下图这种格式...导入所需的库 import numpy as np import pandas as pd import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt 定义处理过程中的函数...# 转换精度 return df_t 循环读取文件并处理 注意： 不是用 pd.read_csv 而是用 pd.read_table 读取，选项sep='\s+'表示字段间至少有一个空格，...nc 数据了，结构如开头那张目标示意图所示。...西藏风速距平 示例数据和代码 链接：https://pan.baidu.com/s/1yNYIIyg02kTyPw9HDqwddQ 提取码：tfuy
通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...Iws：累计风速 12. s：累积降雪时间 13. Ir：累积降雨时间 我们可以使用这些数据并构建一个预测问题，我们根据过去几个小时的天气条件和污染状况预测下一个小时的污染状况。...定义和拟合模型 在本节中，我们将拟合多变量输入数据的 LSTM 模型。 首先，我们必须将准备好的数据集分成训练集和测试集。...最后，我们通过在 fit（）函数中设置 validation_data 参数来跟踪训练过程中的训练和测试损失，并在运行结束时绘制训练和测试损失图。 评估模型 模型拟合后，我们可以预测整个测试数据集。...运行示例首先创建一幅图，显示训练中的训练和测试损失。 有趣的是，我们可以看到测试损失低于训练损失。该模型可能过度拟合训练数据。在训练过程中测绘 RMSE 可能会使问题明朗。
3°C准确率：气温预报与观测之间偏差在 3°C 以内的样本数占总观测样本数的比例。 1ms准确率：风速预报与观测之间偏差在 1m/s 以内的样本数占总观测样本数的比例。...2ms准确率：风速预报与观测之间偏差在 2m/s 以内的样本数占总观测样本数的比例。 3ms准确率：风速预报与观测之间偏差在 3m/s 以内的样本数占总观测样本数的比例。...风速评分 风速评分是衡量预报风级与观测风级之间匹配程度的分值。...风 盘古在风的预报方面就不那么尽如人意了，首先我们来看风速的 RMSE： 可以看到，盘古风速的 RMSE 在三个预报系统中基本是垫底的（越高越差），而 ECMWF 和 GFS 的却难分秋色，这一点似乎打破我们一直以来认为...再来看 1m/s、2m/s、3m/s 误差阈值下的准确率： 可以看出，盘古的结果都还是比较明显地比 ECMWF 和 GFS 要差一些。
最近看新闻偶然和老爸聊到最新的疫情，老爸随口说这病毒会被风刮到对面的M国去，我反驳说这是病毒又不是细菌。后来老爸又说形成风的原因是地球自转，我笑到说怎么可能，风形成是因为太阳辐射，空气受热不均匀。...在赤道和低纬度地区，太阳高度角大，日照时间长，太阳辐射强度强，地面和大气接受的热量多、温度较高；在高纬度地区太阳高度角小，日照时间短，地面和大气接受的热量小，温度低。...实际上，地面风不仅受这两个力的支配，而且在很大程度上受海洋、地形的影响，山隘和海峡能改变气流运动的方向，还能使风速增大，而丘陵、山地却摩擦大使风速减少，孤立山峰却因海拔高使风速增大。...这种随季节转换的风，我们称为季风。...此外，不同的下垫面对风也有影响，如城市、森林、冰雪覆盖地区等都有相应的影响。光滑地面或摩擦小的地面使风速增大，粗糙地面使风速减小等。 参考文章 1、空气流动怎么形成了风？
前言 九点平滑的工作原理是将风速数据中的每个值替换为该值及其八个相邻值的平均值。这具有平滑数据和消除任何高频噪声的效果。 下面是一步一步解释九点平滑器是如何工作的： 创建一个新数组来存储平滑后的值。...迭代风速数据数组。 对于数组中的每个值，获取八个相邻值。 计算九个值的平均值。 在新数组中存储平均值。 平滑过程完成后，新阵列将包含平滑后的风速数据。...此函数是GEMPAK函数SM5S和SM9S的紧密复制，具体取决于平滑所用点数的选择。...('50m'), edgecolor='grey') china = cfeature.ShapelyFeature(shpreader.Reader('/home/mw/input/china1656...metpy函数平滑后的台风风场流线图 我们可以发现随着调整平滑次数，台风中心的位置也稍有变化 在平滑次数较低时（1-10），其流线场效果是和之前做的中值滤波与高斯滤波接近的
永磁发电机由于励磁不可调，极数不能变，变速运行时，输出频率和电压都会随着转速的变化而变化，无法直接并网或独立运行，必须通过变频器将变化的频率和电压转换成频率和电压恒定的电能才能得到应用，即所谓的变速恒频恒压输出...只有当风儿通过风轮后的风速v2在0～v1之间时，风轮捕获的风功率才不是0，那么v2在0～v1之间必然存在着一个特定的值，使得风轮捕获的风功率最大。v2是多大时风轮捕获的风功率最大呢？...如图1所示，风轮捕获的风功率就是风轮前后风含功率之差，即风轮捕获的功率： P=(1/2)m(v1²－v2²) =(1/2)ρSv(v1²－v2²) =(1/2)ρS(1/2)(v1+v2)(v1²－v2²...) =(1/4)ρS(v1+v2)(v1²－v2²) (6) 式中：流经风轮的速度为风轮前后风速的平均值...在额定风速以下，电机转速随之降低，功率成三次方降低，此时电压和电流均不会高于额定工况，因此只要满足了额定工况要求，低风速工况无需校核也是安全的。
通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...: 组合风向 Iws: 累计风速 s: 累积降雪时间 Ir: 累积降雨时间 我们可以使用这些数据并构建一个预测问题，我们根据过去几个小时的天气条件和污染状况预测下一个小时的污染状况。...定义和拟合模型 在本节中，我们将拟合多变量输入数据的 LSTM 模型。 首先，我们必须将准备好的数据集分成训练集和测试集。...最后，我们通过在 fit（）函数中设置 validation_data 参数来跟踪训练过程中的训练和测试损失，并在运行结束时绘制训练和测试损失图。 ?...运行示例首先创建一幅图，显示训练中的训练和测试损失。 有趣的是，我们可以看到测试损失低于训练损失。该模型可能过度拟合训练数据。在训练过程中测绘 RMSE 可能会使问题明朗。 ?
---- PlateCarree (无坐标转换)作图： ''' Copyright 2020....('50m')) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m')) ax.add_feature(cfeature.LAKES.with_scale('50m...单位：m.s$^{-1}$',{'family':'simhei','size':14,'color':'k'}) ax0 = plt.gca() #获取边框 ax0.outline_patch.set_linewidth...=proj) ax2.set_extent([105.8, 122,0,25]) ax2.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m')) ax2.add_geometries...---- 最后，特别感谢郝立生博士提供的数据和代码.
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