文章目录 1 griddata函数介绍 2 离散点插值到均匀网格 3 均匀网格插值到离散点 4 获取最近邻的Index 插值操作非常常见，数学思想也很好理解。...站点数据插值到loc_range这个范围 det_grid: 插值形成的网格空间分辨率 method: 所选插值方法，默认 0.125 return: [lon_grid,lat_grid,data_grid...降水量越大，站点颜色越深，小圆圈越大。...station_lat),method=method) station_value = station_value[:,:,0] return station_value 4 获取最近邻的...Index def get_nearest_point_index(point_lon_lat,lon_grid,lat_grid): ''' func:获取与给定经纬度值的点最近的等经纬度格点的经纬度
大桥、河流 道路弯曲度高 研究方法： 将一个州分成网格状 将车流量、道路状况、降水量、温度、卫星地图收集起来并匹配到网格中去。...降水量 4km 2． 天气 温度（对附近k站点求均值，将一天中的均值作为结果）、风速、风向（？）、露点 3．...车流量:对于每个grid网格，侦测3个最近的camera统计数据，记录每小时网格路段中的流量 4．...对于每个网格中有多个路段的，使用最长的路段作为其特征表示，这种近似是合理的，因为同一网格单元中的路段通常是连接的，并且往往具有非常相似的空间图形特征。这里是10个时不变的空间图特征。...首先，我们使用移动窗口获取研究区域中子区域的数据，并为每个具有不同参数的窗口学习ConvLSTM网络模型。
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。...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。...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。...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。...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。
】 选择子物体 【PageDown】 根据名称选择物体 【H】 选择锁定（开关） 【空格】 减淡所选物体的面（开关） 【F2】 显示所有视图网格（Grids）（开关） 【Shift】...【Ctrl】+【A】 加入场景（Scene）事件 【Ctrl】+【s】 编辑（Edit）当前事件 【Ctrl】+【E】 执行（Run）序列 【Ctrl】+【R】 新（New）的序列 【...【Ctrl】+【F】 隐藏（Hide）所选材质点 【Ctrl】+【H】 全部解冻（unFreeze) 【Alt】+【F】 全部取消隐藏（unHide) 【Alt】+【H】 从堆栈中获取面选集...【Alt】+【Shift】+【Ctrl】+【F】 从面获取选集 【Alt】+【Shift】+【Ctrl】+【V】 锁定所选顶点 【空格】 水平镜象 【Alt】+【Shift】+【Ctrl】...】+【Ctrl】+【M】 将Unwrap视图扩展到全部显示 【Alt】+【Ctrl】+【Z】 框选放大Unwrap视图 【Ctrl】+【Z】 将Unwrap视图扩展到所选材质点的大小 【Alt
摘要：地上生物量（AGB）和森林面积的时空动态会影响巴西亚马逊河的碳循环，气候和生物多样性。...在d和e中，显示了在2010年8月27日和2019年9月5日获取的Landsat图像（参考文献52），f显示了森林面积增益网格单元（d中的森林面积和AGB的年度异常值（Z分数）。和e）。...g，2010–2019年间，年度FAF和AGB之间的线性回归斜率图。灰色网格单元的时间R2小于0.3。h，2010–2019年期间，年度FAF和AGB之间的时间R2图。...e，AGB，森林面积，降水量和光合有效辐射（PAR）的变化仅针对没有森林面积变化的网格单元，这些网格单元被分组为不同的年平均降水量区间（间隔为500毫米）。...毁林和退化造成的AGB损失 在0.25°网格单元中观察到的AGB损失可能是森林砍伐，一系列其他过程中生物量密度降低以及非森林生物群落的贡献的混合，非森林生物群落对网格单元AGB的贡献较小因为短植被的AGB
每张雷达图像大小为[101,101]，对应的空间覆盖范围为101×101km。每个网格点记录的是雷达反射率因子值Z。...目标 利用各个雷达站点在不同高度上的雷达历史图像序列，预测图像中心位于[50,50]坐标位置的目标站点未来1-2小时之间的地面总降水量，损失函数为降水量预测值与真实值的均方误差。...算法架构 本次比赛的特点在于时空序列的预测，即给出了目标站点周围一定空间范围的历史信息，需要预测在站点坐标上未来的降水走势，因而搭建时空之间的关联特性为解决问题的重中之重。...训练模型 卷积层的图像的输入为时间外推得到目标站点附近41×41的空间范围，采用较大的空间图像输入，希望能够包含轨迹预测的误差以及测评目标在1小时内的总降水量。...而是针对气象问题的特殊性，针对时间空间间关联这一重要线索，采用传统的关键点提取SIFT方法与卷积神经网络CNN结合的形式预测目标站点的降水量。
那么时间序列如何建模呢？我们用这张 PPT 来进行说明，整张 PPT 代表着我们现在能获取的时间序列数据，从 17 年 1 月 1 号到 18 年 4 月左右，然后以圈进行划定。...我们采用每个站点过去 72 小时的空气质量特征、离站点最近网格点的过去 72 小时的天气特征来构建 Baseline 模型。...我们对每个站点附近八个方位最近的网格点的天气进行特征、空气质量特，这样可以使得统计更充分并且稳定。...我们天气预报之前用的高斯噪声，假设不同小时，它的误差是不一样的，但影响误差的因素并不单是不同的时间段，包括最近时间的一次误差、最近发生突变情况的时间间隔和天气状况。...第二步，不同于通过特征工程来表达业务问题，我们尽量从模型角度进行优化，比如针对不同的时间与空间的信息表达，在 DNN 等模型上设计了时间和空间的单元，从而在更多的角度去建模时间序列和空间拓扑问题，与之前特征工程的工作形成很好的补充
获取全部代码，见文末 ?...使用变分自动编码器的降维 在本节中，我们将讨论： 创建几何移动平均数据集 使用随机模拟扩充数据 构建变分自动编码器模型 获取预测 ▍创建几何移动平均数据集 为了比较各种价格区间的时间序列，我们选择计算收益的几何移动平均时间序列...我们将只使用第1阶段的数据来获取预测。 ? 我们对dataframe进行转置，以便每一行表示给定股票的时间序列： ? ▍使用随机模拟扩充数据 我们将使用随机模拟来生成合成的几何移动平均曲线。...我们已将423个时间序列的数据集扩展为100 * 100 = 10，000个与股票数据集相似（但不相等）的新时间序列。 这将允许我们保留实际的股票数据集范围以进行预测，甚至不必使用它进行验证。...▍获取预测 我们将只使用编码器来获取预测。我们将使用实值矩阵，包括股票数据集和一个或多个感兴趣的时间序列。
一、 目标和步骤 将上图示例的文件处理为（站点，时间）坐标的 nc 格式数据，方便以后直接读取，主要有以下几个步骤： 将文本文件读取为 DataFrame 并将无效值替换为 Nan 将时间信息处理为...pandas 可用的时间坐标 将 DataFrame 进一步转换为 Dataset 并补充经纬度、站点名称信息 目标如图所示 二、 具体处理 1....plt 定义处理过程中的函数： 处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为...，取并集，个别站点缺少的时间坐标自动填充，变量填充为 Nan ds_merge = xr.Dataset( data_vars={}, coords={'station': (['station...西藏站点平均的逐月风速距平序列 本文不含此例数据 ds = xr.open_dataset( '/Data/China753-1979-2014.nc') indp = np.where(ds[
No.1 研究背景 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。...如表1所示该研究使用了卫星降水数据、数字高程模型(DEM)和网格化卫星(GridSat-B1)数据、实测雨量站数据。相应的数据获取方式将由文末给出。 No.4 研究方法 1，数据预处理 ?...对于每个地面站，提取以其为中心的7×7子网格(约38.5公里× 38.5公里)。然后，提取每个时间步长上所识别的相应网格处的卫星数据。...最后，建立了与卫星网格和实测降水在时间和空间上相对应的训练数据集。 2，CNN和LSTM相结合建立时空深度神经网络模型 ?...CNN空间特征提取模块主要是从卫星数据中提取与网格中心点的降水相关的特征向量。LSTM模块用于获取降水的时间相关性。
一、 目标和步骤 将上图示例的文件处理为（站点，时间）坐标的 nc 格式数据，方便以后直接读取，主要有以下几个步骤： 将文本文件读取为 DataFrame 并将无效值替换为 Nan 将时间信息处理为...pandas 可用的时间坐标 将 DataFrame 进一步转换为 Dataset 并补充经纬度、站点名称信息 目标如图所示 ?...plt 定义处理过程中的函数： 处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为...，取并集，个别站点缺少的时间坐标自动填充，变量填充为 Nan ds_merge = xr.Dataset( data_vars={}, coords={'station': (['station...西藏站点平均的逐月风速距平序列 本文不含此例数据 ds = xr.open_dataset( '/Data/China753-1979-2014.nc') indp = np.where(ds[
】 选择子物体 【PageDown】 根据名称选择物体 【H】 选择锁定(开关) 【空格】 减淡所选物体的面(开关) 【F2】 显示所有视图网格(Grids)(开关) 【Shift】...【Ctrl】+【A】 加入场景(Scene)事件 【Ctrl】+【s】 编辑(Edit)当前事件 【Ctrl】+【E】 执行(Run)序列 【Ctrl】+【R】 新(New)的序列 【...【Ctrl】+【F】 隐藏(Hide)所选材质点 【Ctrl】+【H】 全部解冻(unFreeze) 【Alt】+【F】 全部取消隐藏(unHide) 【Alt】+【H】 从堆栈中获取面选集...【Alt】+【Shift】+【Ctrl】+【F】 从面获取选集 【Alt】+【Shift】+【Ctrl】+【V】 锁定所选顶点 【空格】 水平镜象 【Alt】+【Shift】+【Ctrl】...】+【Ctrl】+【M】 将Unwrap视图扩展到全部显示 【Alt】+【Ctrl】+【Z】 框选放大Unwrap视图 【Ctrl】+【Z】 将Unwrap视图扩展到所选材质点的大小 【Alt
例如，卷积神经网络（CNN）可以从卫星云图和雷达图像中提取天气模式，而循环神经网络（RNN）及其变体如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）则能有效捕捉时间序列数据中的时间依赖关系，提高预测的准确性...另附上获取历史天气数据平台：国内:中国气象局: cma.gov.cn 作为中国气象服务的主要官方机构，您可以在其网站上找到获取历史天气数据。...中央气象台: nmc.cn 虽然可能不提供直接的历史天气数据查询，但您可以找到关于如何获取这些数据的指导。...这些数据是真实发生的数据，并非预报数据，因此具有较高的参考价值。中国天气网: weather.com.cn 提供历史天气预报数据查询，可以选择城市和时间范围，查询温度、降水量等信息。...国外:美国国家海洋和大气管理局 (NOAA): noaa.gov 拥有丰富的历史天气数据，包括气温、降水量、风速、湿度等信息，可以根据需要选择时间范围和区域查询。
，可将其视为二维网格，每个网格单元包含 N × N 相同颜色的像素。...(最近邻采样会丢失原始图像中的关键细节，而双三次取样则会产生不理想的抗锯齿效果) 最近邻插值： 原理：最近邻插值是一种简单的插值方法，它选择离目标位置最近的已知像素值作为插值结果。...双三次插值（bicubic interpolation）： 插值方法原理优点缺点最近邻插值选择离目标位置最近的已知像素值作为插值结果计算速度快结果可能不够平滑，产生锯齿状伪影双线性插值使用目标位置周围4...2 为了充分利用未配对的数据，我们的网络以双向和循环的方式进行训练。...1像素，也可以将1单元1像素放大8倍变成1单元8像素（需要采用最近邻插值算法实现缩放） 如果需要得到32X32的1单元1像素图像，可以有256X256的1单元8像素缩小8倍获取。
研究亮点： * ED-DLSTM 模型在有监测数据和无监测数据流域的洪水预报方面均表现优越 * 首次对多种水文人工智能模型进行了训练，并在全球范围内提供了对比分析 * 空间属性的编码明显提高了时间序列的预测能力...；英国西部和北部苏格兰高地地区普遍表现出较高的年平均土壤含水量和降水量，而其他变量的变异性相对较低；在中欧，奥地利地区大部分流域地势高、降水多、气温低；落基山脉贯穿美国和加拿大，其附近盆地地势较高，降水量和土壤含水量较高...如上图所示，模型的输入为多模态数据，输入的空间静态网格属性数据 (spatial static grid attribute data) 形成了一个相对稀疏的矩阵。...最终，该网络学习到从动态时间序列到区域静态属性下观测流量的映射关系，从而提供一致的 CSF 能力，使得模型能抽象地「意识」到不同流域的水文响应特征。...在模型算法方面，他们突破了单站点智能预测模型，首创了站点群智能预测模型，并攻克了水文领域十大难题之一的历史资料缺失区域洪水预测问题，显著提升了洪水预测精度并延长了预见期。
【H】 选择锁定(开关) 【空格】 减淡所选物体的面(开关) 【F2】 显示所有视图网格(Grids)(开关) 【Shift】+【G】 显示/隐藏命令面板 【3】 显示/隐藏浮动工具条 【4】 显示最后一次渲染的图画...【Ctrl】+【A】 加入场景(Scene)事件 【Ctrl】+【s】 编辑(Edit)当前事件 【Ctrl】+【E】 执行(Run)序列 【Ctrl】+【R】 新(New)的序列 【Ctrl】+【N...【Ctrl】+【F】 隐藏(Hide)所选材质点 【Ctrl】+【H】 全部解冻(unFreeze) 【Alt】+【F】 全部取消隐藏(unHide) 【Alt】+【H】 从堆栈中获取面选集 【Alt... 选择父物体 【PageUp】 选择子物体 【PageDown】 根据名称选择物体 【H】 选择锁定(开关) 【空格】 减淡所选物体的面(开关) 【F2】 显示所有视图网格... 从堆栈中获取面选集 【Alt】+【Shift】+【Ctrl】+【F】 从面获取选集 【Alt】+【Shift】+【Ctrl】+【V】 锁定所选顶点 【空格】 水平镜象 【Alt
： – 精细尺度：1公里； – 更新频率：5-10分钟； – 分钟级预报时长：120分钟； – 小时级预报时长：360小时； – 监测要素：天气现象、气温、气压、风速风向、降水量、降水位置及到达时间、能见度...、路温、是否有雾及发生位置； – 预测要素：天气现象、气温、气压、风速风向、能见度、降水量、降水位置及到达时间、路温； – 预测准确率：90%以上； 2）高精度监测预测雨、风位置和发生时间： 结合雷达、...03-气象数据接入服务 从气象站获取周边气象原始数据，接入精准气象服务软件及模型，实现交通气象分析与预警。...获取的数据包括但不限于以下内容： (1) 周边气象站点数据（实时） 覆盖项目所在地及周边区域(外延150km范围)的气象站点实况监测数据（气温、降水量／降水强度、湿度、气压、风向、风速、天气现象、能见度...(2) 格点预报数据（分钟级、小时级、日级） 覆盖项目所在地及周边区域(外延 150km 范围)1 公里网格分辨率的格点气象预报数据（气温、降水量／降水强度、湿度、气压、风向、辐射、风速、雷电、雾等高影响天气要素
因为比赛要预测48小时时间序列以及北京／伦敦城市内几十个预测地点，建模更长的时间序列以及地理拓扑关系给机器学习模型带来挑战。...特征工程 我们首先提取了每个站点过去72小时的空气质量，以及每个站点最近网格过去72小时的气象数据来作为站点的气象特征，使用这些特征构建了第一个模型。...首先我们针对每个城市的每个站点的 8 个临近方位角去提取 8 个网格数据点的天气预报特征。...预测时间所在小时风速风向，预测时间之前1，3，6，12小时风速平滑统计量累计值、极值等，按照风向分箱聚合等统计量等 拓扑位置相关特征：全局统计量，离当前位置最近的 8 个方位统计量，该城市 12 个方位统计量等...最终结果序列间预测值方差显著增加，提升了模型精度与相对于树模型的模型差异性。 同时，在基于时间/空间的点乘优化时间序列取得增益后，我们为了进一步建模时间序列，进行了 RNN 模型的尝试。
他们根据公交时刻表中街区和站点的到达情况将模型划分为一系列时间轴单元，每个单元对应预测的一段时间。由于报告频率低、公交车移速快，以及街区及站点过短的情况，一对相邻观测点常常会跨越许多单元。...这种结构与最近在语音处理、机器翻译等方面都有良好表现的神经序列模型不谋而合。但谷歌的模型更简单，每个单元独立完成其对应的任务，最终的输出是每个单元预测时间的总和。...与其他的序列模型不同，该模型不需要学习组合单元输出，也不需要通过单元序列传递状态。...为了对从蓝点出发的公交车程（a）进行建模，模型（b）将对蓝色站点、三个路段、白色站点的时间轴单元预测延迟时间相加。...为了获取具体街道、社区和城市的特点，研究者让模型学习一种梯度式表示区域大小的方式，模型中时间单元的地理信息（公路或站点的精确位置）由不同尺度上的位置嵌入的总和表示。
在商店的例子中，按月的聚集就丢失了星期几具有最高销售额的信息。 例2.7 澳大利亚降水量 该例基于澳大利亚从1982年到1993年的降水量。...我们把澳大利亚国土按经纬度0.5°乘以0.5°大小分成3030个网格。图2.8a的直方图显示了这些网格单元上的平均月降水量的标准差。而图2.8b的直方图显示了相同位置的平均年降水量的标准差。...可见，平均年降水量比平均月降水量的变异性小。所有降水量的测量（以及它们的标准差）都以厘米（cm）为单位。 ?...然而，在统计学和数据挖掘中，抽样的动机并不相同。统计学家使用抽样的原因是获取感兴趣的整个数据集的代价太高并且太费时间，而数据挖掘人员进行抽样，通常是因为处理所有数据所需的内存或时间方面的计算成本太高。...再看一个例子，考虑包含过去30年各种股票日收盘价的时间序列数据集。在这种情况下，属性是特定日期的价格，也数以千计。 维归约有多方面的好处。
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