绘制 2001 年的每幅图像以从Terraclimate 数据集中提取月降水量 (Pr)
◆ Spark 的基础统计模块即MLlib组件中的Basic Statistics部分
本节介绍了使用布尔掩码来检查和操作NumPy数组中的值。 当您要基于某些条件提取，修改，计数或以其他方式操纵数组中的值时，就会出现屏蔽：例如，您可能希望对大于某个值的所有值进行计数，或者可能删除高于某个值的所有异常值阈。在NumPy中，布尔掩码通常是完成这些类型任务的最有效方法。
前天玩了一把乘法口诀表啊，感觉还蛮有意思的。那for可谓是上得了刀山，下得了火海。
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
在本篇博客中，我们将通过Google Earth Engine (GEE) 分析特定区域内的降水量异常。利用UCSB-CHG提供的CHIRPS（Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data）数据集，我们可以监测2000年至2020年期间的降水量变化。
作者：笨熊 本章是使用机器学习预测天气系列教程的第一部分，使用Python和机器学习来构建模型，根据从Weather Underground收集的数据来预测天气温度。该教程将由三个不同的部分组成，涵盖的主题是： 数据收集和处理（本文） 线性回归模型（第2章） 神经网络模型（第3章） 本教程中使用的数据将从Weather Underground的免费层API服务中收集。我将使用python的requests库来调用API，得到从2015年起Lincoln, Nebraska的天气数据。 一旦收集完成，数据将需
近日，谷歌发布了他们使用深度学习预测天气的最新结果，在对之前降水量预报的研究基础上，提出了名字为MetNet的神经网络。
本成果以“Climatic and associated atmospheric water cycle changes over the Xinjiang, China”发表在国际水文领域SCI期刊Journal of Hydrology上。由中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所科研团队联合中科院新疆生态与地理研究所、成都信息工程大学和德国洪堡大学等科研单位共同完成，第一作者为中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所姚俊强副研究员，受到国家重点研发计划项目课题（2018YFA0606403）、国家自然科学基金（U1903208, U1903113, 41975146,U1603113）的共同资助。
本文作者是气科院2020届硕士生方祖亮同学，这篇文章是他参加Deecamp夏令营的一个总结。方祖亮同学本科毕业于兰州大学，目前在气科院读研三，师从俞小鼎和王秀明老师，研究方向为中小尺度气象。他热衷关注机器学习和深度学习方面的内容，探索AI在气象领域应用，也有着较为丰富的算法实习经历，关键长得还帅气！各位HR小姐姐们赶紧聊一波了~ 还不赶紧私信我们要联系方式！
降水作为水循环的重要组成部分，在连接生物圈、水圈、岩石圈和大气圈等方面发挥着重要作用。降水的空间分布极其复杂，这对气象、水文及其相关过程有着深远的影响。因此，定量降水估计(QPE)的精度对于水文、气象、气候、农业、生态和自然灾害防治等都具有重要意义。为了提高定量降水估计的精度，已经开发了许多用于融合卫星数据和观测降水数据的模型。然而，已有的融合方法大多单独考虑卫星数据和雨量站数据的空间或时间相关性，融合后的降水数据仍然受到空间分辨率低和区域精度不高的限制。
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。
Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘
中国逐月降水量数据集（1901-2021）是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。使用了496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。数据集的空间分辨率为0.0083333°（约1km），降水单位为0.1mm，包含全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。
大家好，今天向大家介绍一篇由英国顶级AI研究机构deep mind与英国国家气象局合作发表于nature杂志上的文章。本文章的题目：是使用雷达的深度生成模型进行熟练的降水临近预报。本文开发了一种名为DGMR的深度学习方法，可以准确的预测未来90分钟内下雨的可能性。
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。
1.使用os库循环读取文件夹下的wrf数据，并用nc库的dataset读取,可使用wrf_list = [Dataset(f) for f in wrf_files] ，wrf_files是os读取形成的文件列表
2021年4月9日，《Nature Communications》在线发表了耶鲁大学—南京信息工程大学大气环境中心（https://yncenter.sites.yale.edu/）的科研成果，题为“Ocean surface energy balance allows a constraint on the sensitivity of precipitation to global warming”。本研究是大气环境中心对湖泊水循环试验（Wang et al., 2014; Lee et al., 2014）和理论研究（Wang et al., 2018）工作的延伸，将地表能量平衡原理推广到全球海洋，量化了历史时期降水对气温的敏感性，填补了气候变化研究领域这一知识空白。
布尔掩码是基于规则来抽取，修改，计数或者对一个数组中的值进行其他操作，例如，统计数组中有多少大值于某一个值给定的值，或者删除某些超出门限的异常值。
继7月24的echarts-柱图配置汇总后，echarts特殊配置连载第四篇 之 线图终于也被我这个懒家伙放出来了！
随着天气预报技术的发展，数值预报产品日益丰富，预报方法多种多样。我们被客户要求撰写关于气象集成预报技术的研究报告，包括一些图形和统计输出。在实际应用中，对每个具体的问题，各种预报方法得出的结果通常是不一致的，因而不知道如何将它们统一起来。因此需要采用一种较好的处理方法，把不同预报方法对同一要素的多种预报结果综合在一起，从而得出一个优于单一预报方法的预报结论，这就是预报方法的集成问题。
为了使图表更具表现力，可以使用混搭图表对数据进行展现。 当多个系列的数据存在极强的不可分离的关联意义时，为了避免在同一个直角系内同时展现时产生混乱，需要使用联动的多图表对其进行展现。
Credit：PLANETARY VISIONS LTD / NOAA's POES satellites.
近年来，新疆地区气候“暖湿化”及影响问题引起科学界和社会大众的广泛关注和讨论，但21世纪以来新疆气候如何变化及影响尚不清楚。针对上述问题，中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所姚俊强研究员与中科院新疆生态与地理研究所、德国洪堡大学、成都信息工程大学等国内外多家研究机构合作，基于最新的观测资料和多源数据，结合文献综述以及模式模拟预估，系统分析了新疆地区的气候和水文变化，包括气温、降水、极端事件、冰川、湖泊及河流径流等的变化，并从区域水汽源汇及对降水的影响、山盆地形影响下的水汽再循环过程、气候“湿干转折”及生态负效应和荒漠-绿洲过渡带变化等方面系统评述了气候变化对干旱区生态和水文系统的影响。
发表于Earth and Space Science的一项新研究运用机器学习方法，基于卫星被动式微波探测仪观测数据，并通过高质量的星载雷达提供的降雪数据进行训练，来获取全球降雪的发生和速率。
最近雨一直下，江淮地区“梅超疯”肆虐，6月2日以来，中央气象台更是连续发布暴雨预警，多地因暴雨灾害损失严重，安徽黄山歙县高考因暴雨受严重影响，各地防汛形势严峻。
请注意，本文编写于 1148 天前，最后修改于 1148 天前，其中某些信息可能已经过时。
内容概要：根据气象部门预报，8 月 12 日北京将迎来今年入汛以来最强降雨，引发了社会各界的关注，也让人们开始关注天气预报和背后的科学预测方法。如今在气象观测中，也有了人工智能的加入。
受台风「杜苏芮」影响，我国多地近日连降暴雨，以福建省为例，截止 7 月 30 日 10:07，已造成超 145 万人受灾，直接经济损失 30.53 亿元人民币。北京山区同样受灾严重，房山区及门头沟区发生内涝、突发山洪，截至发稿，门头沟强降雨已致 2 人死亡。
最常用的GIS数据，也就是我在公众号后台被问到最多的数据，大部分都能在以下两个网站找到。分别是中国科学院资源环境科学数据中心、地理信息专业知识服务系统。
我国地处西北太平洋西岸，海岸线漫长，平均每年有7-8个热带气旋（Tropical cyclone，西北太平洋称为台风，大西洋以及东北太平洋为飓风）登陆。登陆台风暴雨已经成为中国沿海区域最严重的自然灾害之一，据统计中国因台风造成的年平均经济损失为287亿元，年平均死亡人数达472人。而这些受灾区域受影响最大的问题是由登陆台风降水分布决定的。因此由于涉及台风降水预报问题，登陆台风降水的空间分布问题一直受到气象学家们的重点关注。
An atmospheric river (AR) is a narrow corridor or filament of concentrated moisture in the atmosphere. Other names for this phenomenon are tropical plume, tropical connection, moisture plume, water vapor surge, and cloud band.
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。
准确预测未来几分钟到几周的天气是一项基本的科学挑战。很多气象机构目前采用的预报是基于大气的物理模型，但这些模型本身受到计算要求的限制且对物理定律的近似值非常敏感。另一种天气预报方法是使用深神经网络（DNNs）。DNNs 在强大的专用硬件（如 GPU 和 TPU）上使用并行计算，发现数据中的模式，并学习从输入到所需输出的复杂转换。
我们是否可以通过气象图来预测降水量呢？今天我们来使用CNN和LSTM进行一个有趣的实验。
1 简介2 评价指标及其python实现2.1 二分类介绍2.2 降水评价2.2.1 气象二分类指标2.2.2 TS评分 & CSI1 物理概念2 代码2.2.3 公平技巧评分(ETS)1 物理概念2 代码2.2.4 空报率(FAR)1 物理概念2 代码2.2.5 漏报率(MAR)1 物理概念2 代码2.2.6 命中率(POD)1 物理概念2 代码2.2.7 偏差评分(Bias score)1 物理概念2 代码2.2.8 其他评分1. HSS2. BSS3. MAE4. RMSE2.2.9 阈值选取3 应用举例4 参考文献
今天给大家介绍数据集全球降水数据，每30分钟更新一次的数据集，适合全球大尺度计算，毕竟分辨率10Km有点太粗了。
气象部门在发布预报时，发布的是一定区域范围的网格化(或站点化)的气象要素结果，以降水预报为例，
长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集，基于中国及周边国家共1153个气温站点和1202个降水站点数据，利用ANUSPLIN软件插值，重建了1951−2011年中国月值气温和降水量的高空间分辨率0.025°（~2.5km）格点数据集（简称LZU0025）。LZU0025可作为研究全球气候变化下区域气候变化和精准农业气候的基础数据。 基于ANUSPLIN插值后的月值气象要素.nc文件包括pre_0025_1.nc，pre_0025_2.nc，tem_0025_1.nc，tem_0025_2.nc，基于ANUSPLIN插值后的月值气象要素.nc文件包括pre_0025_1.nc，pre_0025_2.nc，tem_0025_1.nc，tem_0025_2.nc。其中pre_0025_1.nc，tem_0025_1.nc数据的时间范围是从1951年到1980年。pre_0025_2.nc，tem_0025_2.nc数据的时间范围是从1981年到2011年。
骆三, 苗峻峰, 牛涛, 等, 2011. TRMM测雨产品3B42与台站资料在中国区域的对比分析. 气象, 37(9): 1081-1090.
你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess。今天，我们将分别介绍这两种方法。
近期，中国科学院青藏高原研究所李新研究员团队（张琨、李新、郑东海等）联合中国科学院西北生态环境资源研究院（张凌）与兰州大学（朱高峰），发展了一套基于多源卫星产品估算全球农业灌溉用水量的方法与数据集，相关论文发表在《Water Resources Research》期刊，国家青藏高原科学数据中心（https://data.tpdc.ac.cn）作为该论文的数据仓储，目前已在线发布相应的数据集，用户可开放获取（https://doi.org/10.11888/hydro.tpdc.271220），数据空间分辨率为25公里，时间跨度为2011-2018。
零度层亮带（0℃层亮带，融化带，melting layer，bright band）是大范围降水的雷达回波特征之一，层状云降水中出现在零度层之下（几百米）的一个高强度回波带（厚度<1km）图1。它在天气雷达的PPI（中高仰角）上表现为一明显的中强度色标圆环或圆弧，其强度常达30-40dbz，较附近的回波要强10-20dbZ，它就像一个漂亮的戒指戴在雷达上。在RHI上（或剖面）表现为一条回波强度较其上下均大的一条厚度较细的回波亮带。因为天气雷达早期用荧光屏幕显示，在零度层的回波会显得比其上下都异常明亮，所以称为“零度层亮带”。
天气预报也不只是单纯的第二天的温度和晴雨预报，它可以细分为很多种类。一般说来，天气预报按预报时效长短来分，主要可以分为：临近天气预报（2小时内）、短时天气预报（2-12小时），短期天气预报（12小时-3天）、中长期天气预报（3天以上）。由于各种天气预报的要求不同，因此它们的预报思路和方法也不同。
Lai, S., Z. W. Xie, C. Bueh,, and Y. F. Gong, 2020: Fidelity of the APHRODITE dataset in representing extremeprecipitation over Central Asia. Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-020-0098-3. (in press)
本文为清华大学和哥伦比亚大学合作文章，于近期发表在GRL，文章主要是利用生成对抗网络融合被动微波遥感和红外遥感观测数据进行降水估计。以下为论文的具体内容，仅对部分内容进行介绍，完整论文见文末。
你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess
Weather4cast - Super-Resolution Rain Movie Prediction under Spatio-Temporal Shifts
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
