基于历史气候观测和模式模拟数据，利用T时刻过去12个月(包含T时刻)的时空序列（气象因子），构建预测ENSO的深度学习模型，预测未来1-24个月的Nino3.4指数，如下图所示： ?...其中每个样本第二维度（mouth）表征数据对应的月份，对于训练数据均为36，对应的从当前年份开始连续三年数据（从1月开始，共36月），比如： SODA_train.nc中[0,0:36,:,:]为第1-...CMIP(SODA)_train.nc对应的标签数据当前时刻Nino3.4 SST异常指数的三个月滑动平均值，因此数据维度与维度介绍同训练数据一致 注：三个月滑动平均值为当前月与未来两个月的平均值。...数据(Netcdf文件)读取方法 （1） https://www.giss.nasa.gov/tools/panoply/ panoply可视化文件 （2） Python中xarray/netCDF4...库 提交说明 选手针对测试集中每个测试样本，预测未来24个月的Nino3.4指数，并保存为和测试样本同名的npy格式文件，其中Nino3.4指数均以float格式保存。
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。 1....ERA5数据简介 ERA5是第五代ECMWF大气再分析全球气候数据，该数据集的第一部分现在可以公开使用(1979年到3个月内)。...ERA5数据提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值，地球数据精确到了30km网格，包括了137层的大气数据。...中运行，即可下载1979年1月全球2 m温度再分析数据。...批量下载数据： 例如，要下载 “ERA5 hourly data on single levels from 1979 to present” 数据集中1979年到2020年每个月的全球2 m温度再分析数据
其中每个样本第二维度（mouth）表征数据对应的月份，对于训练数据均为36，对应的从当前年份开始连续三年数据（从1月开始，共36月），比如： SODA_train.nc中0,0:36,:,:为第1-...CMIP(SODA)_train.nc对应的标签数据当前时刻Nino3.4 SST异常指数的三个月滑动平均值，因此数据维度与维度介绍同训练数据一致 注：三个月滑动平均值为当前月与未来两个月的平均值。...如何挖掘空间信息？ 数据中给出的特征是四个气象领域公认的、通用的气候变量，我们很难再由此构造新的特征。如果不构造新的特征，要如何从给出的特征中挖掘出更多的信息？...CMIP(SODA)_train.nc对应的标签数据当前时刻Nino3.4 SST异常指数的三个月滑动平均值，因此数据维度与维度介绍同训练数据一致 注：三个月滑动平均值为当前月与未来两个月的平均值。...CMIP(SODA)_train.nc对应的标签数据当前时刻Nino3.4 SST异常指数的三个月滑动平均值，因此数据维度与维度介绍同训练数据一致 注：三个月滑动平均值为当前月与未来两个月的平均值。
，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。...明白了以上信息基本也就清楚了如何处理此数据。 二、数据处理 python 是运用非常广泛，自然其下各种类库非常丰富，专业一点的说法就叫生态丰富。...当然第一种方式就是使用 netCDF4 处理完之后，使用此框架写入 GeoTiff，但是这样不太优雅，而且使用了两个框架，明显过于麻烦，我们直接使用此框架从读数据开始处理。...dst.write_band 将数据写入对应波段，当然此处也可以写入多个波段，根据计算结果而定，同样从 1 开始。...三、总结 本文简单介绍了 nc 数据的特点及如何使用 python 处理 nc 数据。
www.ceda.ac.uk/static/media/uploads/ncas-reading-2015/cdo.pdf 介绍 一个有几百种操作符的单独命令 CDO受NCO启发，通过命令行，提供了一系列的气候数据相关的操作...主要是被设计用在操作netCDF3/4，GRIB1/2 众多的函数可以被用在任何NetCDF/格点化数据 非常适合与特定任务 有效的调动内存 CDO：一个命令行工具 $ cdo ...[options] CDO操作的类别 文件信息和文件操作符 选择和比较 元数据的修改 算术操作符 统计分析 回归和内插 矢量和谱转换 格式化I/O 气候指数 众多操作符 CDO将其的功能分解成单独的操作符...使用 $ cdo settaxis,1987–01–16,12:00,1mon ifile ofile 将一个2维场纬度从N到S反转成S到N $ cdo invertlat ifile ofile...-273.15： $ cdo -addc,-273.15 ifile ofile 操作符：5.统计 计算所有输入场的纬向平均： $ cdo zonmean ifile ofile 假设输入数据集具有数年的月度平均值
多种数据格式支持：Xarray支持多种常见的数据格式，如NetCDF、HDF5等，方便数据的读取和写入。...效率：Xarray通过对数据进行坐标对齐，能够高效地处理大型数据集，减少了内存使用和计算时间。...气候建模：Xarray能够处理复杂的气候模型输出数据，用于构建和评估气候模型，以及研究气候变化、极端事件等。...可视化案例 从月平均值时间序列计算季节平均值 多子图绘制 多维度数据绘制 更多案例可参考：Xarray官网[1]。...PS：默认的Xarray绘制的图形结果，显然离论文发表需求还有一定的距离，那么如何绘制一幅符合论文出版需求的图表呢？ 如何快速学习科研绘图技巧？ 如何快速的学习科研论文绘图技巧？
衍生的数据集是验证、校准和开发复杂度较低的气候模型的关键部分，以对抗物理上更完整的模型的行为。除了用于复杂度降低的气候模拟者之外，我们的目标是使我们的数据能够被其他研究团体所使用。...首先是原始数据全部采用定制的、针对气候的netCDF数据格式(Unidata, 2020)。如果没有经过专业培训，就无法阅读，更不用说分析了。...关于降低复杂度模型的详细讨论和文献中可用模型的概述可以在降低复杂度模型相互比较项目的第一阶段中找到（Nicholls等人，2020）.我们的CMIP5-和CMIP6-衍生数据集是使用我们开发的开源工具netCDF...- SCM（降低复杂度/简单气候建模者的netCDF处理，见第2.2节）提取的，并且已经准备好供降低复杂度气候建模者使用。...因此，虽然该数据集针对的是复杂性降低的气候模型的开发者，但其简单的基于文本的格式也允许气候科学界以外的非专家用户阅读和分析数据，因为他们不再需要使用气候特定的netCDF格式。
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。...netCDF 推荐使用 netCDF 存储 xarray 数据结构。netCDF是源于地理科学的自描述二进制数据格式。...使用 open_dataset 方法可以从 netCDF 文件加载数据，并创建 Dataset： >> ds_disk = xr.open_dataset('save.nc') DataArray 对象也可以使用相同的方式存储和读取...写入编码数据 你也可以自定义 xarray 如何为 netCDF 文件中的每个数据集变量提供编码信息。encoding 参数接收包含编码信息的键值对字典。...if transform_func is not None: ds = transform_func(ds) # 从转换数据集中加载所有数据
ALT和土壤水分剖面检索同时使用L波段和P波段合成孔径雷达（SAR）数据，这些数据由NASA/JPL无人驾驶飞行器合成孔径雷达（UAVSAR）仪器在2017年北极极地脆弱性实验（ABoVE）机载活动中获取...数据以 NetCDF 第 4 版格式提供，并附有一个用于根据数据估算土壤体积含水量的 python 脚本。...这里有 51 个 netCDF 第 4 版 (*.nc4) 格式的文件（每个站点一个），以及一个根据数据估算土壤容积含水量的 python 脚本。...为用户提供了 Python 脚本文件 generate_pdo_soil_vwc.py，用于生成平均到感兴趣深度的土壤容积含水量（VWC）。该脚本需要使用 numpy 和 gdalr 库。...应用与推导 土壤湿度和活动层厚度（ALT）是了解高纬度地区永久冻土和活动层动态如何应对气候变暖的关键变量。InSAR 等遥感技术提供了测量 ALT 的方法（Liu 等，2012 年）。
在这一背景下，收集数百甚至数千公里范围内开花模式的数据，了解气候变化如何对开花植物产生影响，成为近年来生态研究的重要课题之一。...为了探究日本樱花的开花模式，理解气候变化对物候学的影响，澳大利亚莫纳什大学的研究团队，利用 Python API 与计算机视觉 API，通过社交网站 (SNS) 数据来监测日本的樱花开放情况，并对实验结果与现实情况进行了对比验证...首先，使用 Python API 客户端，通过搜索关键词「cherry blossom」，在 Flickr 上收集带有地理坐标的相关图片。...）表示记录春季主要樱花盛开期的摄影数据集中度； 10-12 月份（粉色）则表明了在秋季尤其 11 月达到高峰的有趣现象。...SNS 数据：为生态研究提供新洞见 世界气象组织今年 4 月发布的一篇文章显示，2022 年的全球平均温度比 1850-1900 年的平均值高出了 1.15℃，人类对气候变化的感知较为迟滞，植物则格外敏感
二进制文件和文本数据 气象中的二进制文件是指利用ASCII及扩展ASCII字符编写的数据或程序指令的文件，一般没有格式，用文本编辑器打开只能看到无意义的乱码，需要特定的解码说明才能使用，例如气象雷达的数据...(Network Common Data Form) NetCDF数据是常用的气象和卫星数据存储的数据格式，结构形式包含维数、变量、属性和数据四个子域,公众号前几期有过利用python对netCDF...数据处理的介绍，有感兴趣的同学可以关注公众号查看历史精彩文章使用python处理NetCDF格式文件，这里介绍大家利用CDO如何处理netCDF格式的文件 CDO（Climate Data Operators...）是用来处理气候数据的命令行的集合，支持netCDF3/4以及Grib1/2数据格式，常用功能： cdo info a.nc ###查看文件信息 cdo -f grb copy a.nc a.grb...处理grib文件的常用工具包pygrib，Grib格式数据处理有详细介绍，gribapi也自带python接口，可以通过ECMWF提供的ecCodes或cgrib安装包进行安装使用。
.nc是NetCDF（Network Common Data Form）文件的扩展名，表示一种常用的科学数据存储格式。...NetCDF是一种自描述的、可移植的二进制文件格式，用于存储科学和工程领域的大型数据集；由于其自身的特性，.nc数据被广泛应用于气象学、海洋学、地球科学、气候研究、大气科学、地理信息系统等领域。 ...在这里，需要导入Python的os模块，用于处理文件和文件夹路径操作；同时导入netCDF4库，并接着从netCDF4库中导入Dataset类，用于打开和读取.nc文件。...其次，使用Dataset类打开.nc文件，并将打开的文件对象赋值给dataset变量；随后，获取.nc文件的时间，在本文的.nc数据中，也就是名为time的变量，并将时间变量的值读取到time_values...遍历时间变量的每个值，使用netCDF4.num2date()函数将时间值转换为日期对象。紧接着，将日期对象转换为指定格式的字符串，并将其添加到dates列表中。
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 第二步读取...data = netCDF4.Dataset('wrfout_d01_2020-06-20_00_00_00', 'r') lon = data.variables['XLONG'][0,:,:] lat...= data.variables['XLAT'][0,:,:] T2 = data.variables['T2'][:] 第四步将lon和lat二维数据转为一维数据 X = lon.ravel()...= np.where(buffer_array, T2, np.nan) #T2 = np.where(~buffer_array, T2, np.nan) 第八步求取上述第七步中T2最大值、最小值、平均值...tmp = np.nanmax(T2) tmp = np.nanmin(T2) tmp = np.nanmean(T2) tmp = np.nansum(T2) 整体写下来，最大的收获还是以前的心得---如何玩转数组
CDO在处理气候及模式数据方面有着非常强大的功能，而且其中包含有一些简单的统计和计算函数，数据选择以及空间差值函数。支持常见的气象数据格式，比如GRIB，NetCDF等。...CDO的一些扩展功能需要安装一些额外的依赖包，比如：安装NetCDF库以支持NetCDF数据集处理；如果要处理GRIB2格式文件则需要安装ECMWF的GRIB_API库；szip库和HDF5库可用于处理...-m 设置非NetCDF数据集的缺省值。...比如：当只需要使用数据集中的一小部分数据时，数据选取操作就可以完成你的要求，而无需将整个文件保存下来，白白浪费磁盘空间。...但在使用”管道“操作时要注意：就是操作符要使用 - 连接。
ncclimo—netCDF Climatology Generator ncclimo主要是对netCDF文件进行气候方面的操作。可以实现的功能很多。...ncrcat无法解包数据，只能简单的从输入文件拷贝数据和元数据到输出文件。...这意味着对于所有输入文件的给定变量而言，使用打包规则压缩的数据必须使用相同的打包参数(即scale_factor和add_offset)，否则连接后数据集无法正确解包。...NCO也提供了Python的封装版本[1]，但功能可能没有直接使用NCO命令行工具强大，感兴趣的可以直接查看github链接。...除了NCO之外，还有一个用于处理netCDF文件的命令行工具--CDO，也有对应的Python封装版本，感兴趣的可以查看。 此次仅对上述命令进行简要介绍，下次再详细介绍常用命令的使用方法。
，提取主要数据特征量的一种方法。...导入模块 import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from netCDF4 import Dataset import...import example_data_path import warnings warnings.filterwarnings('ignore') /home/lqy/anaconda3/lib/python3.8...其气候影响最突出的主要是北美及欧洲,但也可能对其它地区如亚洲的气候有一定影响。 # Read geopotential height data using the netCDF4 module....厄尔尼诺-南方振荡现象中的低温阶段称为拉尼娜现象（也称为反圣婴现象），是指东太平洋的海面温度高于平均值，以及西太平洋的气压较低及东太平洋的气压较高所造成。
数据以 NetCDF 格式提供。 该数据集有 615 个 NetCDF (.nc4) 格式的数据文件。另外还有一个 .pdf 格式的配套文件，提供有关 SnowModel 的其他信息。...该数据集包含 615 个 NetCDF（*.nc4）格式的数据文件。...数据文件名为 SnowModel_variable_YYYY.nc4。数据文件中使用的变量名请参见表 1。YYYY 为 1980-2020 年。 表 1.数据文件中的变量。...这些应用使用的网格增量从 1 米到 25 千米不等，空间范围从点到大陆不等，时间范围从数小时到数十年不等；有关这些研究的描述可在 180 多种有参考文献的出版物中找到（这些出版物的样本见 Liston...数据获取、材料和方法 该数据集提供了 1980 年 9 月 1 日至 2020 年 8 月 31 日期间 3 千米网格上的每日 SnowModel 模拟输出，涵盖 ABoVE 核心区域。
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，我们通过原位测量、再分析和气候模型分析温度和比湿度，以确定炎热夏季的极端干燥天气在过去七十年中如何以及为何发生变化，并可能在未来发生变化。...b，作为西南各站点温度百分位数（细灰线）和各站点面积加权平均值（粗黑线）的函数的比湿度的第 5 个百分位数（?′5）的估计变化。 a，从四个数据集估计的放大指数（细色线）和估计值的平均值（粗黑线）。...b，使用来自三个不同数据集的六月土壤水分 (SM) 和夏季降水的拟合放大指数。平均放大指数（黑色）是从 a 再现的。根据定义，随时间变化的平均放大指数为 0.1。...a，CMIP6 模型中的 6 月总柱状土壤水分（灰线，黑色勾勒的灰色阴影显示 50% 范围）和使用历史和 SSP5-8.5 情景的 1950 年至 2100 年的集合平均值（黑线）。
学习笔记：基于where函数的wrf数据优雅索引 前言 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...本篇学习笔记，旨在探讨如何利用Python中的where函数这一强大工具，实现对WRF输出数据的高效索引与筛选。...where函数作为一个条件索引神器，它允许我们在不修改原数据结构的前提下，灵活地根据预设条件定位到数据集中的特定部分，这对于处理多维度、大规模的WRF数据尤为重要。...WRF数据结构简介：介绍WRF输出文件的基本格式（如NetCDF），以及如何使用Python中的xarray或netCDF4等库来便捷地加载与操作这些数据。...必备导入库 首先假设我们需要索引文件中3km到11km的垂直速度 where函数是Python数据处理中的一个多功能工具，特别是在处理数组和数据集时。它允许用户根据条件选择性地保留或替换数组中的元素。
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