今天直接给大家介绍一下我最近常用的空间绘图神器-Xarray，之所以给大家推荐这个工具包，是因为我最近在空间可视化课程中免费新增的部分内容，其就是使用Xarray工具绘制的。先给大家看一下新增的可视化预览图：
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
项目主页：https://cmip6.science.unimelb.edu.au/
http://tianqi.2345.com/wea_history/59431.htm
http://www.ceda.ac.uk/static/media/uploads/ncas-reading-2015/cdo.pdf
中国1km分辨率系列气象数据集更新至2022年。数据包括逐月降水量、平均气温、最高气温、最低气温、潜在蒸散发，该数据集是由西北农林科技大学水土保持研究所彭守璋研究员团队研制生产，由国家地球系统科学数据中心黄土高原分中心整合提供。该数据集是我国目前时间序列最长、空间分辨率最高、覆盖面积最广的月气候数据集，可以为中国地区气候变化相关研究提供支撑。自2019年中国系列气象数据发布以来，被相关研究人员广泛下载使用，数据下载量近3万人次。相关论文发表在地学顶级期刊Earth System Science Data上，已入选ESI前0.1%热点论文和ESI前1%高被引论文。目前2022年数据已共享发布，欢迎相关研究人员下载使用。
NCO是目前最强大的处理netCDF文件（包括由netCDF API创建的HDF5文件）的命令行工具，没有之一。NCAR开发NCO起初是为了处理分析GCM(General Circulation Models)数据集，即网格化科学数据集。
我们当然可以去中国气象数据网（http://data.cma.cn/）那么会注册麻烦，通过又慢，历史数据获取时间范围极其有限。这时候就可以看国外的网站了，当然准确率就没有保障了，著名的wunderground 包含2005年至今的数据，非常详细（https://www.wunderground.com/history/）。国内访问比较慢，而我又想批量获取数据怎么办呢？
前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据，本以为很简单的事情，没想到里面涉及到了很多的细节和坑，无论是“知难行易”还是“知易行难”都不能充分的说明问题，还是“知行合一”来的更靠谱些，既要知道理论又要知道如何实现，于是经过不太充分的研究后总结成此文，以记录如何使用 python 处理 nc 数据。 一、nc 数据介绍 nc 全称 netCDF（The Network Common Data Form），可以用来存储一系列的数组，就是这么简单（参考https://www.unidata.ucar.edu/so
发生在热带太平洋上的厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)现象是地球上最强、最显著的年际气候信号。通过大气或海洋遥相关过程，经常会引发洪涝、干旱、高温、雪灾等极端事件，对全球的天气、气候以及粮食产量具有重要的影响。准确预测ENSO，是提高东亚和全球气候预测水平和防灾减灾的关键。
摘要：在过去的研究中使用卫星观测来量化全球一氧化碳（CO）的年代际趋势之后，我们更新了估计并发现2002年至2018年之间每年CO趋势的柱量约为−0.50％，与进行的分析相比，这是一个减速度每年发现-1％的较短记录。火灾和人为源共同产生的气溶胶与一氧化碳共排放，但寿命比一氧化碳要短。结合空间趋势分析和从太空测量气溶胶光学深度（AOD）有助于诊断CO趋势中区域差异的驱动因素。我们使用对流层污染测量（MOPITT）中CO的长期记录以及中分辨率成像光谱仪（MODIS）中的AOD的长期记录。其他在热红外，AIRS，TES，IASI和CrIS中测量CO的卫星仪器显示出一致的半球CO变异性，并证实了MOPITT CO进行的趋势分析的结果。2002年至2018年，半球和区域对趋势进行了检查，不确定性量化。CO和AOD记录分为两个子时段（2002年至2010年和2010年至2018年），以评估16年中的趋势变化。我们关注四个主要的人口中心：中国东北，印度北部，欧洲和美国东部，以及两个半球的易火地区。总体而言，与下半年相比，记录的上半年CO下降速度更快，而AOD趋势显示各地区之间的差异更大。我们发现空气质量管理政策对大气的影响。在中国东北发现的一氧化碳的大幅下降最初与燃烧效率的提高有关，随后从2010年起空气质量进一步提高。随着全球CO趋势的减弱，采用最小排放控制措施的工业区（例如印度北部）变得更具全球意义。我们还检查了每月百分比值的二氧化碳趋势，以了解季节性影响，并发现生物质燃烧的局部变化足以抵消全球大气二氧化碳下降趋势，特别是在夏末。
时间序列数据是按时间顺序按固定时间间隔排列的观测值的集合。每个观察对应于一个特定的时间点，并且可以以各种频率（例如，每天、每月、每年）记录数据。此类数据在许多领域都非常重要，包括金融、经济、气候科学等，因为它有助于通过分析时间序列数据来掌握潜在模式、发现趋势和发现季节性波动。
《极简统计学》第五章《标准差（S.D.）可以灵活运用于股票风险指标（波动率）》。
气候灾害中心红外降水站数据 Prelim (CHIRPS-Prelim) 融合了 CHIRPS 数据与原位降水数据，以消除数据偏差并提高其准确性。生成 CHIRPS-Prelim 的过程与 CHIRPS 过程类似，主要区别在于它仅依赖于近实时可用的全球电信系统 (GTS) 站。CHIRP 与仅 GTS 站的混合使得 CHIRPS-Prelim 的延迟小于 5 天。请注意，一般来说，CHIRPS-Prelim 和 CHIRPS 的差异在可接受的范围内，因为两个数据集具有相同的气候平均值。您可以在此处和气候组织数据集页面上找到更多信息。
2021 “AI Earth” 人工智能创新挑战赛，以 “AI 助力精准气象和海洋预测” 为主题，旨在探索人工智能技术在气象和海洋领域的应用。
Python支持的库非常多，这当然是它的一大优势，但是也会给我们实际应用中造成点小小的麻烦：每个库对于数据的定义和运算处理都不同，这就使得我们在写代码的时候经常会串掉，比如会一个手滑写成numpy.xarray，又或者是想将两个数组元素相加，却没注意到它们都是list（列表），写成了list1+list2，结果变成了两个列表的合并。。。
目的：应武大-气候的一位同学写的一个小功能的函数 原始 掩膜后 第一步导入需要的两个库 import shapefile from matplotlib.path import Path 第二步读
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
标题中的“完整指南”并不意味着，它有所有的可视化。在这么多不同的库中有这么多的可视化方法，所以在一篇文章中包含所有这些方法是不实际的。
首先，安装netCDF4和Basemap，Windows下和Linux下会稍微有些不一样，请自行百度。 NetCDF4：https://github.com/Unidata/netcdf4-python Basemap：http://matplotlib.org/basemap/users/installing.html
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。
IoU测量两个区域之间的重叠程度，在目标检测中衡量预测结果和标签(真实的目标边界)之间的重叠程度。
南非土壤有机碳储量及趋势 利用光学卫星数据和其他辅助气候、形态和生物协变量驱动的机器学习工作流程，预测了南非自然区域（不包括水、城市和耕地）的土壤有机碳（SOC）储量（kg C m-2）。时间范围涵盖1984-2019年。空间范围包括南非自然土地面积的0-30厘米表土（占全国84%）。 土壤有机碳（SOC）储量的估算和监测对于保持土壤生产力和实现气候变化减缓目标非常重要。目前的全球SOC地图没有为景观决策提供足够的细节，也不允许跟踪碳的固存或损失的时间。利用光学卫星驱动的机器学习工作流程，我们以30米的空间分辨率绘制了1984年至2019年南非自然植被（86%的土地面积）下的SOC库存（表土；0至30厘米）。我们估计表土SOC总储量为5.6 Pg C，SOC密度中值为6 kg C m-2（IQR：四分位数范围2.9 kg C m-2）。35年来，预测的SOC经历了0.3%的净增长（相对于长期平均值），最大的净增长（1.7%）和下降（-0.6%）分别发生在草原和纳马卡鲁生物群落。在景观尺度上，SOC的变化在一些地方很明显，从栅栏线的对比中可以看出，这可能是由于当地的管理效应（例如，与SOC增加有关的木质侵蚀和与SOC减少有关的过度放牧）。我们的SOC绘图方法表现出较低的不确定性（R2=0.64；RMSE=2.5 kg C m-2），与以前的低分辨率（250-1000米）国家SOC绘图工作（平均R2=0.24；RMSE=3.7 kg C m-2）相比，偏差较小。我们的趋势图仍然是一个估计值，有待于对同一地点的土壤样本进行重复测量（时间序列）；这是跟踪SOC变化的全球优先事项。虽然高分辨率的SOC地图可以为旨在减缓气候的土地管理决策提供信息（自然气候解决方案），但SOC的潜在增长可能受到当地气候和土壤的限制。同样重要的是，气候减缓工作，如植树，要平衡碳、生物多样性和整体生态系统功能之间的权衡。
内容一览：随着环境变化加剧，近年来全球极端天气现象频频出现，准确预测降水强度对人类以及自然环境都十分重要。传统模型预测降水的方差较小，偏向小雨，对极端降水预测不足。
原本想着做一下天气预测分析，从爬虫入手做天气预测，一直找不到合适的数据源，后来找到了懒症又犯上了，还是一点点拷贝的好，花了不到一小时把数据拷贝下来；原本想用python写个数据清洗，结果懒症又犯上了，还是用excel处理数据快，通过交叉表把缺失值找到，把异常值找到，补全了；再后来想想还是先做个天气分析吧，结果懒症又犯上了，还是用excel表分析的快，而且可视化也不差，结果正经事儿丢到了九霄云外。。。
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
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，当然也可以重定向到文件或其它接口。
无监督学习是机器学习的另一大分支，与监督学习不同，无监督学习的数据集中没有数据标签，因此无法像监督学习的分类和回归问题那样学习对应标签的数据特征，无监督学习只能通过算法分析数据间的相似性来对数据进行聚类分析，今天我们就来看一下两大聚类算法：K-means聚类和分层聚类。
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。
标准差是反应数据离散程度的一种量化的形式，通过标准差的数据我们可以分析判断整个数据组的稳定性，比如我们要分析一个篮球运动员的得分稳定性，我们就取其一个赛季的每场球赛的得分，然后对这组数据求标准差，就可以分析判断他的得分稳定性。
本文介绍了如何通过Python脚本和Internet Download Manager（IDM）软件批量下载ERA5数据。
一、数据降维 对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
南亚和东亚的高空间分辨率热应力指数（HiTiSAE） 这个新开发的数据集是一个高空间分辨率（0.1°×0.1°）的网格产品，包含了1981年1月3日至2019年12月31日期间室内、室外阴影和室外无阴影UTCI、MRT和其他8个广泛采用的人类热应力指数（ESI、HI、Humidex、WBGT、WBT、WCT、AT、NET）的每日值，这些指数来自新获得的ECMWF ERA5-LAND和ERA5再分析产品。前言 – 床长人工智能教程
ABoVE: Active Layer Thickness from Airborne L- and P- band SAR, Alaska, 2017, Ver. 3
statistics 模块实现了许多常用的统计公式，以便使用 Python 的各种数值类型（int，float，Decimal 和 Fraction）进行高效的计算。
这一段完全是废话了。含有缺失数据的样本，你要么删了，要了就填充上什么值。删了就会损失一部分的样本信息，填充要是填充的不合适，会给样本增加噪音。
对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。这个问题在几乎所有研究中都是常见的，并且可能对可从数据得出的结论产生重大影响。
经验正交函数分析方法(empirical 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。
就好像select语句不需要from就可以独立成句显示常量一样，select语句也可以独立成句进行简单四则运算。
比如下面的数据中，横纵轴都是xx，没有标签（输出yy）。在非监督学习中，我们需要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，快速这个数据的中找到其内在数据结构。
本文将通过介绍两个分布模型，并运用它们到合成数据过程中，来分析合成数据在不同机器学习技术下的表现。
基于类比预报、深度学习模式识别技术和基于影响的自动标签策略构建数据驱动框架预测极端天气。训练数据来自大集合的全耦合地球系统模式，并利用标注后的对流层中部的大尺度环流形势（Z500）训练CapsNets，同时利用地面温度和Z500同时训练神经网络模型时，准确率能达到80%左右，而召回率在88%左右。CapsNets的结果优于卷积神经网络和逻辑回归方法的结果。
本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点：聚类和降维。本文中首先介绍的是聚类中的K均值算法，包含：
离群值（Outliers）是指在数据集中与其他数据点明显不同或者异常的数据点。这些数据点可能比其他数据点要远离数据集的中心，或者具有异常的数值。离群值可能是由于数据采集错误、异常事件、测量误差或者其他未知因素引起的。
本文共3400字，建议阅读10+分钟。 本文介绍了ARIMA的概念，并带你用Python和R训练一个数据集实现它。
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