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机器学习和物理学有着长期的紧密联系。1982 年，约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 建立了一个重要的联系，他将一个由相互作用的粒子组成的物理系统...
随着上世纪60年代初全球第一颗气象卫星TIROS-1上天以来, 气象卫星逐渐成为气象灾害监测预警最主要的手段。台风生成于热带洋面上，由于洋面上常规观测资料稀缺，...
Title：Deep learning and process understanding fordata-driven Earth system scienc...
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...
Python中常用来表示百分比的绘图形式就是饼图，使用matplotlib中的plt.pie即可完成。 这种绘图过于单一，由其在默认配色下显得不够美观。
据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。尽管在大多数情况下，...
克里金法（Kriging） 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测（插值）的回归算法。在特定的随机过程，例如固有平稳过程中，克里金法能够给出最优线...
风云系列气象卫星是我国自主研发的一类对地观测卫星，主要面向以大气为主的地球观测需求。从1970年开启气象卫星研制任务至今，风云气象卫星已经跨越50年的发展，实现...
处理一组数据时，通常要做的第一件事就是了解变量的分布。本文会介绍seaborn中用于可视化单变量的一些函数。
Python的绘图功能非常强大，在大气和海洋常常用来绘制一些有关地理方面的图。本片主要介绍python绘制EC数据（grib格式）的的全国降水分布图。
主成分分析作为数据降维的重要方法，目前中文网站上没有完整的GEE代码与教程。而我的毕业论文也使用到了主成分法，因此和它很有感情，就写下了这篇博客。
拖了很长时间的技巧总结，再不写的话我可能也要忘了。趁着这几天在处理数据，赶紧补上，全文共近2500字。
数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。相比传统的用表格或文档展现数据的方式，可视化能将数据以更...
Win10下目前基于WSL2来安装NCL和Python计算绘图是比较稳妥的方案，优于其他类型虚拟机、CYGWIN、双系统等等，但是难免会遇到各种问题，本文可供参...
目前手上有两本书，一本《利用Python进行数据分析》，一本《Python数据科学》。
Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛，特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子，使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库，为了...
雷达数据的解析是雷达数据分析应用的基础，前段时间《新一代天气雷达》的作者张深寿老师推送了一篇天气雷达基数据解析的文章《Python读取和显示天气雷达基数据标准格...
在各学科中(如林业、自然保护和农业)，都需要在时间、空间上识别和表征维管植物，遥感技术是揭示植被时空格局的关键技术。利用不断增长的遥感数据流来满足日益增长的植被...
Xuan Hou, Yunpeng Bai, Ying Li, Changjing Shang, Qiang Shen
The topography and bathymetry of the Earth according to the ETOPO1 model. The or...
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