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Python工具推荐 | 古气候时间序列库-Pyleoclim

今天介绍一个用于处理古气候时间序列分析的Python库--Pyleoclim,摆张图片在这里吧,介绍十分明确,我是用来分析古气候序列数据的 ?...要想在Python中使用Pyleoclim库,当然首先是得安装它了,不得不服的是,安装实在实在实在实在是太高了,大概一个月之前我就已经尝试安装过了,结果都没安装上,难道是因为我用的winOS,具体也不清楚...Python库有哪些功能吧 。...大概就分为了两部分,第一是数据的预处理,比如有的古气候数据需要去除趋势啥的,要标准化啥的那些,预处理完成之后就进入分析环节,看下图提供了谱分析及其显著性检验,小波变换和小波相干分析及其显著性检验,接着还有呢...想实现上面的方法吗,虽然matlab也能实现,而且安装很容易,但是Python现在也可以了,就是安装烦了啊,老是安装不上。

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再见了SQL,Python数据分析已成气候

根据 TIOBE 公布的最新一期编程语言排行榜,Python 荣获 2021 年度编程语言称号。 Python作为编程语言,简单、高效、易学,可使用的范围很广。...在大数据、人工智能、数据分析、爬虫等领域,Python 都有无法替代的作用! 比如著名的豆瓣、知乎网,就是用Python开发的。...至于制作热力图、词云图、雷达图等,Python 更是不在话下。 Python数据分析,已经成为职场人提升自我的最佳选择,广泛运用在销售、运营、市场、财务等岗位。...Python数据分析那么好用,那应该怎么学习?在哪里学?有什么推荐?...分别教大家使用三行代码爬取海量数据,使用Python实现批量数据处理,通过pyecharts可视化神器演示疫情地图。通过有趣又实用的案例,让大家快速上手Python数据分析。 Q:课程形式是怎样的?

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视界:Python开发使访问天气和气候数据更容易

ECMWF 正在开发 Python 库和接口,帮助人们更快,更高效地处理庞大的天气和气候数据集。...通过使用众所周知的高效 Python 数据结构,科学家和分析人员可以照常使用其所有数据,同时还提供利用已建立的 Python 科学生态系统的可能性。...ECMWF 正在开发一个名为 CliMetLab 的新 Python 包,面向使用天气和气候数据进行机器学习的数据科学家。...一个例子是诸如 HiDALGO 之类的欧洲研究项目,在该项目中,notebooks 已成功用于培训用户利用天气和气候数据,并提供了有关如何从各个中心访问数据的示例。...这项工作将以哥白尼 气候数据存储 (Climate Data Store, CDS) 工具箱 的经验为基础,该工具箱已使用户无需下载任何数据即可访问所有哥白尼气候数据集。

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沸水效应下,重塑教育行业的“小气候”和“大气候

但是,如何像2003年之后的电商、网游等一样拥有持续的增长后劲和长远的发展价值,由“小气候”顺利转入“大气候”,规避昙花一现的命运,是摆在在线教育台面上课题。 ?...不过,这一跳仍然是惊险一跃,如果“小气候”能够变成“大气候”,则在线教育或有重现2003年后电商、网游辉煌的能力;但如果流量爆发昙花一现,“小气候”将只是“十月小阳春”,冬天仍然会到来。...从“小气候”到“大气候”,是在线教育“沸水效应”下的机会 在突发公共卫生事件的倒逼面前,在线教育的“小气候”能不能变成“大气候”,可以套用经典的“沸水效应”来看: 如果水没烧到100度,只烧到95度,只要不继续烧下去...总之,从“小气候”到“大气候”,关键是要完成“沸水效应”、借“小气候”从多个层面彻底获得用户主动认可,借机会窗口期一次性击穿、煮沸、爬上新的用户心智高台。...正因为如此,如果一场疫情只是收割流量,它就背离了在线教育的初衷;如果“小气候”不能成功走向“大气候”,那么“小气候”本身的意义就是存疑的,甚至是负面的。

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机器学习可帮助预测气候

据《科学美国人》报道,机器学习能帮助分析数据,提高气候预测水平。随着地球观测卫星更多、气候模型变得更强大,全球变暖问题的研究人员正面对着浩瀚的数据。...如今,一些研究人员在人工智能最新发展的帮助下对所有信息进行拉网式搜索,希望发现新的气候模式,提高预测水平。 “气候问题现在是个数据问题了。”...这种方法天生适合气候科学:高分辨率气候模型运行一次能产生1拍字节的数据;由英国气象局(UK Met Office)保存的气候数据档案现在有约45拍字节的信息,每天增加0.085拍字节。...在过去几年中,研究人员借助人工智能系统对气候模型进行排名、(在真实气候数据和建模气候数据中)发现气旋等极端天气事件、识别新的气候模式。“发展步伐似乎正在加快。”该科学家表示。...30种气候模型进行加权平均。

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用技术应对气候危机

前言 随着气候灾害,极端天气的频繁出现,关于气候变化的讨论已经越来越多。各国政府,各行各业也逐渐将可持续发展提上议程。软件作为日常工作生活中不可或缺的一部分,它和气候变化之间有什么关系呢?...我们作为软件从业者,又可以做些什么来促进气候目标的达成呢?本文将从软件对可持续发展的影响出发,举例介绍软件如何从三个方面降低碳排放。...比如云计算,数字孪生,AI,IoT等相关技术的使用,可以帮助企业降本增效,减少对气候变化的影响。...比如:谷歌在谷歌机票中增加了每个航班的碳排放信息,帮助用户在选择机票时了解出行对气候变化的影响,增加选择更清洁航班的可能性;支付宝的蚂蚁森林产品,将用户的绿色生活方式和能量积分进行关联,引导用户关注气候变化问题...软件从业人员的工作会影响到这所有三个方面,因此需要更多的了解所设计的软件产品如何对气候变化产生影响,以及如何降低软件所产生的碳排放,促进可持续发展目标的达成。

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海洋,我们的气候和天气

今年世界气象日的主题是“海洋、我们的气候和天气”。 海洋覆盖了约70%的地球表面,是世界天气和气候的主要驱动力。...01海洋如何影响天气和气候 WMO 全球气候状况年度报告显示,2020年是有记录以来最暖的三个年份之一。 海洋热量达到了创纪录水平。...例如,澳大利亚发生的毁灭性野火是与海洋温度关联的,带来了更干燥的季节性气候型式。...纽约时报的一篇可视化报道生动阐述了AMOC的机制 而大西洋经向翻转环流被气候学家称为“气候零界点”之一,联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)的官方术语表中,气候临界点被定义为:“就气候系统来说,临界点...03海洋与气候变率 海洋通过规律性的振荡,导致气候在数周至数十年的时间范围内发生变化。

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CSTools工具箱:将气候预测数据高效转化为实用的气候产品

主要是针对目前大量的气候模式预报产品难以释用的问题,只有一小部分被有效地利用于各个部门的业务中。造成这种局面的一个主要原因是缺乏一种高度集成工具,无法将数据转化为有用和高效的气候信息。...CSTools主要针对应用气候科学家或气候服务开发者,他们需要使用高质量的气候数据(例如:通过应用降尺度方法获得的高分辨率数据)。...有不同的预报后处理步骤,是将气候数据转化为气候信息所必需的。这些步骤根据不同的应用而不同,但通常属于以下几类(如图1所示)。 数据检索和格式化。...由于计算上的限制,气候预报系统通常以100公里的水平分辨率提供全球季节性至80年的预报。然而,用户需要更精细的信息。...从气候服务的角度来看,可视化工具对于说明确定性或概率性预测的不同方面至关重要。确定性或概率性气候信息的不同方面。

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用机器学习应对气候变化?

科学家们已经从很多不同的角度对气候变化进行了深入的研究,提出了很多应对气候变化的策略。...---- 这篇文章面向气候变化领域的研究人员和工程师、企业家、投资人、企业管理人员、政府等,提出了很多气候变化与机器学习结合的研究方向及商业前景。...文章整体上围绕缓解(Mitigation)气候变化和适应(Adaptation)气候变化两个大的方向展开。...气候模式改进 现在的气候预测大多还是基于气候模式,计算代价巨大。...目前机器学习在气候预测上的应用大多还是在模式后处理阶段,用于进行多个气候预测模式结果的融合,而直接融合机器学习算法的气候预测模型目前还没有成熟落地的方案,但是已有一定的研究。

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热量如何影响地球气候

The Climate Events of 2020 Show How Excess Heat is Expressed on Earth 2020年的气候事件显示了地球上过剩的热量是如何影响地球气候的..."今年是一个非常显著的例子,说明在我们预测最严重的气候变化影响下,生活是这样子的,"位于马里兰州格林贝尔特的美国宇航局戈达德太空飞行中心的研究气象学家莱斯利-奥特说。...气候科学家、美国宇航局纽约市戈达德空间研究所(GISS)所长加文-施密特说。...气候模型学家预测,随着地球变暖,地球将经历更严重的热浪和干旱,更大、更极端的野火,以及平均更长、更强烈的飓风季节。2020年发生的事件与模型的预测一致:由于温室气体排放,极端气候事件更有可能发生。...气候变化导致火灾季节延长,因为植被提前干涸,持续高温让火灾燃烧的时间更长。今年,热浪和干旱为火灾增添了燃料,为2020年更猛烈的火势奠定了基础。

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发展中地区的气候变化与粮食短缺:Python分析

如果不迅速解决气候变化问题,生态系统将继续受到破坏,海平面将继续上升,农作物产量(粮食产量)将下降。关于粮食生产,预计由于气候变暖,农作物杂草,昆虫和害虫的侵害将增加。...考虑到气候变化对粮食生产和疾病传播的未来影响,关于气候变化影响的公众教育至关重要。...首先导入python库Pandas: import pandas as pd 将要看的第一个数据集是年度全球温度数据。...首先导入python可视化软件包“ seaborn”,然后绘制时间序列的线图: import seaborn as sns sns.set() sns.lineplot(df_global_temp['...知道发展中地区更容易受到气候变化带来的风险的影响,缩小范围将是有益的。时代杂志指出,尼日利亚,海地,也门,菲律宾和斐济将面临气候变化的最严重后果。

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利用可解释AI检测气候信号

我们想利用这些方法检测在完全耦合的气候模式中模拟复合极端事件、内部变异和强迫趋势的偏差/差异。可解释AI方法可作为理解气候系统物理机制的又一个工具。...总的来说,气溶胶仍然是一个高度不确定的气候强迫因素。最近的研究还表明,全球气候模型模拟对20世纪人类造成的(人为)气溶胶的数量高度敏感。...随着高性能计算的发展,气候研究者反复运行气候模拟,通过使用很小的舍入误差(round-off error)对初始条件进行细微的扰动,从而生成大集合模拟。...大集合模拟可以探索气候模拟的内部变异,即气候系统的内部噪声。这些大集合模拟通常是由20和21世纪的温室气体和人为气溶胶所规定。 ‍...这种单一强迫的组合让我们可以分离它们对气候变化和变异的影响。 本研究中,通过ANN中一种新的类似模式识别的方法对比了单一强迫大集合的区域气候变化信号。

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全球10m生物气候产品

简介 生物气候变量来源于月温度和月降雨量,常用于物种分布模型和生态相关模型等。生物气候变量反映年度趋势、季节性、极端或限制性环境因素。...前言 – 人工智能教程 生物气候是指生物和气候之间的相互作用和影响。...生物影响气候的方式有很多,包括植物的光合作用、蒸腾作用、放射作用、土壤微生物代谢作用等等,而气候也会对生物产生很大的影响,包括温度、湿度、日照、降水等等因素。...生物和气候之间相互作用的结果,对整个生态系统的发展和演替产生很大的影响,影响着生态系统的结构、功能和稳定性。...生物气候研究的主要目的是揭示生物系统与气候系统之间的相互作用机理,从而更好地了解和保护生态系统。

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