山脊图可以同时显示几个组的数值分布情况，并且可以在同一水平下，直观地对比多个分布的变化。
现场一个场站需要一个风速的信息，比较急，说是直接sql语句能够得到也行，后面的话，时间充裕可以通过web界面方便的获取。最近事情有些多，博客都堵在一块了，而且还没时间发布。
让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件，并查看一些使用 NumPy 的简单代码。 正如“序言”所述，SciPy 与 NumPy 密切相关，因此您会在本章中看到 SciPy 这个名字。 在本章的最后，您将找到有关如何在线获取更多信息的指南，如果您陷入困境或不确定解决问题的最佳方法。
https://www.kaggle.com/berkeleyearth/climate-change-earth-surface-temperature-data
历史天气数据来源：http://tianqi.2345.com/wea_history/54511.htm，这是北京的历史数据，采样城市北京、上海、苏州、长沙、广州、一共采集了2011-1-1到2015-4-2这四年三个月共1542（354+366+365+365+92）天的天气数据，其中2011-1-17到2011-1-25这十天的数据缺失，查了多个网站都发现这种情况，就没有把数据补齐了。另外，上海、苏州、广州这三个城市2012-1-15这天，长沙2015-2-10这天，五个城市2014-3-8这天的数据
TensorFlow中的滑动平均模型使用的是滑动平均（Moving Average）算法，又称为指数加权移动平均算法（exponenentially weighted average），这也是ExponentialMovingAverage()函数的名称由来。 先来看一个简单的例子，这个例子来自吴恩达老师的DeepLearning课程，个人强烈推荐初学者都看一下。 开始例子。首先这是一年365天的温度散点图，以天数为横坐标，温度为纵坐标，你可以看见各个小点分布在图上，有一定的曲线趋势，但是并不明显
现代气候学认为在相当长的时间段（一般认为是 30 年）中，变量多年平均是一个稳定的值。因此在一个时间段中，如果能够充分认识变量随平均状态的变化趋势，那么对于预测未来情况是非常有利的。那么这个所谓随着平均态的偏移值便可称为距平（异常，anomaly）.
今天我们继续GIS数据的整理，本文为第二个部分——气象数据。气象数据确实是个比较麻烦的内容，一是其种类繁多，不像遥感影像，一说MODIS、Sentinel大家就明白；二是其指标繁多，从比较简单的温度、降水到较为复杂的植物可提取土壤持水量数据，确实容易让人摸不到头脑。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。
今天，我们继续跟着 RxJava-Android-Samples 的脚步，一起看一下RxJava2在实战当中的应用，在这个项目中，第二个的例子的描述如下：
本文的主要目的是研究泉州近8年来天气特征以及气候特征，研究二者之间的相关关系，并且对未来的天气和气候情况做预测分析，主要使用的数据如下：
指数加权平均(exponentially weighted averges)，也叫指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式。
基于AMESim软件建立了完整的纯电动汽车的热管理系统模型，并通过整车实验验证了模型的正确性．在此模型的基础上，本文分别对水冷系统、高温环境下的热管理系统及爬坡工况下的热管理系统进行了优化设计，并对热管理系统的控制策略进行了优化，使热管理系统能适应不同工况和环境温度的整车热管理要求．本文基于AMESim软件对纯电动汽车的热管理系统进行优化设计的方法为研究和开发纯电动汽车的热管理系统提供了思路和参考。
积分是数学模型中最重要的功能之一，特别是对数值仿真而言。例如，偏微分方程组 (PDEs) 就是由积分平衡方程派生而来。当需要对偏微分方程进行数值求解时，积分也将发挥非常重要的作用。本文介绍了 COMSOL 软件中可用的积分方法以及如何使用。
南极在大家的眼里一向是冰天雪地、气候严寒的，但是在2020年，20℃的气温竟然出现在了南极!这还是我们熟悉的那个南极吗？
前言 今天，我们继续跟着 RxJava-Android-Samples 的脚步，一起看一下RxJava2在实战当中的应用，在这个项目中，第二个的例子的描述如下： 简单地翻译过来：如果在2s内连续点击了
这篇文章将讨论机器学习的一大基本算法：线性回归。我们将创建一个模型，使其能根据一个区域的平均温度、降雨量和湿度（输入变量或特征）预测苹果和橙子的作物产量（目标变量）。训练数据如下：
来源丨Python之王 Python爬取天气数据及可视化分析 说在前面 天气预报我们每天都会关注，我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行，每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成为关注的焦点。本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取，保存为csv文件，之后用matplotlib、numpy、pandas对数据进行可视化处理和分析，得到温湿度度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等结果，为获得未来天气信息提供了有效方法。 1.数据获取
Ace2拥有强大的配置：高通骁龙865 SOC、LPDDR5高速内存、4D恒冷散热、65W有线+40W无线快速充电等；
http://tianqi.2345.com/wea_history/59431.htm
区域确定性预测系统 (RDPS) 进行物理计算，以 10.0 公里网格（1/11 度）空间分辨率对当天到未来 48 小时内的大气元素进行确定性预测。平均温度数据覆盖北美，由加拿大气象局 (MSC) 提供，该部门隶属于加拿大环境与气候变化部 (ECCC)。MSC 全年 365 天、每天 24 小时提供天气预报和警报。MSC 还向联邦部门、机构和其他各级政府提供信息，以支持应急准备和应对风暴、洪水、野火和其他与天气相关的紧急情况等事件。您可以在此处以及气候组织数据页面上找到更多信息。前言 – 人工智能教程
尽管它最初并不是为处理时间序列而设计的，但在这种情况下，仍有许多人使用它。他们这样做正确吗？让我们来看看数学如何告诉我们有关该用例的信息。
气温观测资料是气候变化研究的基石，全球范围内最早的气温观测可以追溯到17世纪末的苏黎世、布拉格等城市，但是由于观测的站点非常少，因此很难用到区域和全球气候的研究中。HadCRUT4是目前常用的全球表面温度的数据集，该数据集是从1850年开始。由于HadCRUT4数据筛选条件较为严格，因此在19世纪末到20世纪初存在较多的缺测值，而这些缺测数据也给目前的气候变化研究带来了很多的不确定性。很多的研究人员利用插值或者主成分分析(principle component analysis, PCA)方法重建这些缺失的气候信息。近年来，人工智能(AI)应用于很多领域的研究中。在气候领域，AI常常用在极端事件识别、年代际气候预测等方面。本文作者利用最近几年AI领域发展迅猛的图像修复技术，重建了HadCRUT4中缺失的温度信息，为今后重建缺失的气候信息提供一种全新的解决方案。
矢量化是用 Python/Numpy 编写高效数值计算代码的关键，这意味着在程序中尽量选择使用矩阵或者向量进行运算，比如矩阵乘法等。
启动RStudio，创建一个新的RScript，然后通过选择将工作目录设置为包含下载数据的文件夹Session>Set Working Directory>To Source File Location。
本研究中介绍的全球无缝高分辨率温度数据集（GSHTD）为各领域的研究人员提供了全面而宝贵的资源。该数据集涵盖 2001 年至 2020 年，主要关注陆地表面温度 (Ts) 和近地面气温 (Ta)。GSHTD 的独特之处在于它包含了七种类型的温度数据，包括晴空昼夜 Ts、全天空昼夜 Ts 以及平均、最高和最低 Ta。值得注意的是，该数据集以 30 弧秒或 1 千米的空间分辨率实现了全球覆盖。前言 – 人工智能教程
看月最低气温平均值，今年10月份平均温度居中，11月份平均温度挺高19.9度，高出第二1.6度，高出第三2.7度。
近期，寒潮带来“断崖式”强降温和大范围雨雪，有人质疑，猛烈的强寒潮是不是在“打脸”全球变暖的说法？
Land Temperature Change in the Continental US 1850-2013
最近在学爬虫和数据分析，看到天气网上有国内城市一年的天气历史数据，想以此为数据源练习一下，于是就有了这个项目。今天在此简单介绍一下实现思路和最终效果。
以下以计算机工具界面为例说明各种操作以及设备参数。提示：当鼠标移动到界面上的不同控
大西洋风暴“尤尼斯”（Eunice）于2月14日起编，于18日强势登陆欧洲西北部，所经路径造成至少16人死亡。据报道，“尤尼斯”是自1987年大风暴(Great Storm)袭击英国和法国北部以来，威力最强的风暴之一。
之前有介绍过新版的pyecharts库，在这国庆到来之际，来实战一下做一做这个全国历史天气图鉴。
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。
摘要：夏季极端高温的影响是由湿度调节的。人为气候变化引起的温度升高通常预计会增加比湿度；然而，目前尚不清楚极端湿度会如何变化，尤其是在气候干燥（低湿度）地区。在这里，我们展示了美国西南部夏季（此处定义为 7 月至 9 月）干燥日的比湿度在过去七年中有所下降，并且最大的下降与最热的温度同时发生。炎热干燥的夏季蒸发量异常低，这与夏季土壤湿度低有关。近期夏季土壤水分减少的原因是 6 月土壤水分下降，而年际变化受夏季降水控制。由于耦合模型比对项目第 6 阶段 (CMIP6) 到 2100 年土壤水分和降水趋势的广泛分布，西南地区炎热干燥日的未来预测不确定。
威廉·诺德豪斯是世界著名经济学家、美国耶鲁大学斯特林教授、美国科学院院士、气候变化经济学开创者，曾任美国经济学会会长。2018年因“将气候变化集成到长期宏观经济分析”获得诺贝尔经济科学奖。他自上世纪70年代起致力于气候变化经济学研究，曾在美国科学院气候变化委员会等多个学术机构任职，出版了一系列气候变化经济学专著。他与萨缪尔森合著了著名教科书《经济学》。他开发的气候变化综合评估模型DICE/RICE是气候经济领域经典之作。
摘要：针对气候驱动风险的有效城市规划依赖于针对特定建筑景观的强劲气候预测。由于全球规模的地球系统模型中几乎没有普遍的城市代表性，因此没有这种预测。在这里，我们结合了气候建模和数据驱动方法，以提供二十一世纪全球城市气候的多模型预测。结果表明，气候变化下某些地区的城市变暖特定水平的模型间鲁棒性。在高排放情景下，据估计，到本世纪末，美国，中东，中亚北部，中国东北，南美内陆和非洲的城市将经历超过4 开尔文（K）的实质性变暖，比区域变暖还要大。世纪，具有很高的跨模型信心。我们的发现突出表明，对于气候敏感型发展，需要对本地城市气候进行多模式全球预测，并支持绿色基础设施干预，以作为大规模减少城市高温压力的有效手段。
本设备没有自带显示设备（屏幕），若要进行实时图像查看或者参数修改需要连接到计算机或者手机，并由对应的工具软件完成上述工作。若要连接到计算机，则需要预先安装 USB 驱动程序，若要连接到手机，则直接使用 APP 程序即可（无需安装驱动程序）。计算机安装驱动程序的步骤如下：
NOAA 每月美国气候网格数据集 (NClimGrid) 数据集可作为每日 (NClimGrid-d) 或每月 (NClimGrid-m) 数据集提供。数据集包含美国本土最高、最低、平均温度和降水量的网格字段和区域平均值。NClimGrid 由网格字段组成，覆盖约 24°N 至 49°N 之间以及 67°W 至 125°W 之间的陆地区域，分辨率为 1/24 度 (0.041667°)。这些产品的主要目的是支持干旱监测等需要空间和/或时间聚合网格点值的时间序列的应用。由于基础观测的空间分布、相邻站点之间的观测时间差异以及插值误差，此类产品固有的显着不确定性，因此不鼓励依赖单日值和单个点。空间和时间平均往往会减少这些不确定性的影响，并且此类聚合值的时间序列可以证明适合气候学应用。您可以在此处找到有关数据集的其他信息前言 – 人工智能教程，并在此处找到气候引擎组织页面。
欢迎回到MongoDB模式设计系列。上一次我们研究了属性模式，在本文中，我们将了解一下桶模式。
红外线体温计是专门为测量人体温度而设计的，同时也可以测量环境温度、物体温度等等。采用红外线测温探头，测量精度高性能更稳定。红外线体温计具有体温偏高时的声音提示功能，自动关机的节电功能更加使得消费者的喜爱。
5月11日，ECMWF官方宣布，业务天气预报模式将正式进入新的周期。在这个模型周期，将引入单精度(32-bit)集合(ENS)和高分辨率(HRES)预报，但确定性(deterministic)和集合(ensemble)分析，包括背景预报，仍保持双精度(64-bit)，不受影响。
前言 前面的一篇给大家写了一些MapReduce的一些程序，像去重、词频统计、统计分数、共现次数等。这一篇给大家介绍的是关于Combiner优化操作。 一、Combiner概述 1.1、为什么需要Combiner 我们map任务处理的结果是存放在运行map任务的节点上。 map处理的数据的结果在进入reduce的时候，reduce会通过远程的方式去获取数据。 在map处理完数据之后，数据量特别大的话。reduce再去处理数据它就要通过网络去获取很多的数据。 这样会导致一个问题是：大量的数据
今天我们来瞧一下北京和济南两地上一年每天平均温度的情况, 用旋风图(成对条形图)来展示两组数据对比的关系吧.
一项新研究表明，人类活动不仅正在使地球变暖，还令气候变得混乱。这项新研究于4月21日发布，概述了人类活动对气候的全部潜在影响。
语音识别（Speak Recognition），和图像识别不同，它是连续行为的识别（视频行为分析也一样）。比如“你是谁”这句话，不知道这三个词所占的时间。
前面的一篇给大家写了一些MapReduce的一些程序，像去重、词频统计、统计分数、共现次数等。这一篇给大家介绍的是关于Combiner优化操作。
2、星期、时间、记录数，这图很明显啊，工作日有上下班高峰，双休大家骑车出去玩。工作日的租车高峰时段非常明显，处于7-9点，16-19点-通勤为主。非工作日租车高峰时段特征较为平缓，从上午10点租车人数逐渐增多，到晚上8点后，租车人数回到低峰水平-非工作日主要用于休闲代步、短途旅游等。
标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
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