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RSS订阅原创 cdo + shell 批量插值nc文件
近期，开始处理CMIP6模式数据，由于不同的模式数据的分辨率之间各不相同，为了方面后续分析，这里对于数据进行插值处理。
2024-04-23 16:54:41
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原创 Python | 海表面温度(SST) | 长期趋势和异常分析
在海洋学和大气学中，异常分析通常用于检测气候系统中的异常事件，如El Niño事件、极端气候事件等。计算异常：将观测数据与基准期的平均值进行比较，计算出每个时间点的异常值。异常分析的结果可以帮助科学家们理解气候系统中的非正常事件，从而采取相应的应对措施或预测未来可能发生的异常情况。趋势可视化：将计算得到的趋势以图形方式呈现，通常使用折线图或柱状图来展示数据随时间的变化趋势。异常可视化：将计算得到的异常值以图形方式呈现，通常使用折线图或柱状图来展示异常事件的发生情况。
2024-04-09 11:59:34
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原创 Python | 超前滞后分析
厄尔尼诺1 + 2区域是Niño海表温度区域中最小和最东部的区域，与南美洲沿海地区相对应，在那里El Niño,首先被当地居民识别发现。这个区域曾经是监测和预测El Niño现象的主要焦点，但是研究人员后来了解到，ENSO 海洋-大气耦合相互作用的关键区域位于更西部(Trenberth，1997)。事件的独特性，Trenberth 和 Stepaniak (2001)认为，应该将厄尔尼诺3.4指数与他们引入的一个指数结合使用，这个指数被称为跨尼诺指数(通常，异常是相对于30年的周期来计算的。
2024-04-09 11:55:47
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原创 Python | SLP | EOF | 去除季节趋势
PS ： 个人理解EOF得到的第一模态，即在限定的空间区域内(比如说太平洋中部以及北部)，以及在这一限定时间周期内(比如说从1970-2010年内)，该空间区域内最显著、主导的空间。这样做的目的是因为地球在不同纬度上的面积并不相同，通过使用纬度权重，可以对数据进行加权，更准确地反映出不同纬度上的变化情况。通常，EOFs按照其对数据方差的贡献程度进行排序，因此，EOF1代表数据中的主要空间变化模式，EOF2代表次要的空间变化模式，依此类推。它可以提取数据中的主要空间变化模式，即数据的主要空间结构。
2024-04-04 17:46:46
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原创 Python | NCL风格 | EOF | 相关 | 回归
如果解释变量（自变量）是一个主成分，而响应变量（因变量）是原始数据，且假设线性关系是准确的，那么回归系数可以通过计算主成分与原始数据的协方差除以主成分的方差来得到。在第一个数据点处，窗口中包含了该数据点、下一个数据点和前一个数据点。而在最后一个数据点处，窗口中包含了该数据点、前一个数据点和后一个数据点。函数通过计算窗口中的数据点的平均值来代表窗口中心点的值。可以对比发现，未去掉线性趋势，对于模态的影响在第三模态，其空间patter以及PC的结果存在较大差异；deg：多项式拟合的阶数，默认为1，即线性拟合。
2024-04-04 17:45:53
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原创 WRF | normal errors and solutions
Real.exe&physicals3选1是指土地利用类型和土壤类型数据的来源格式是，但在实际土地利用类型中会重新计算得到；选2是其他模式产生的grib格式数据；选3完全来自前处理。
2024-04-02 14:44:24
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原创 CCEWs | MRG波和EWs波
对流耦合赤道波动控制了热带一部分的降水变率，其水平结构和频散特征来自于Matsuno’s(1966)在赤道β平面上的浅水方程的解，包括：由于存在湿过程的影响，他们的倾斜垂向结构是复杂的，而且他们的尺度与理论干波的期望结构不一致。CCEWs的动力结构和云形态在一个令人惊讶的大尺度范围内显示出很大程度的自相似性，其，反映了单个中尺度对流复合体的特征。CCEWs在热带地区具有广泛的影响，其在一般环流模式中的模拟仍然存在问题，尽管使用更简单的模式已经取得了进展。
2024-04-02 14:30:21
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原创 浅水系统-赤道Rossby&Kelvin波解
浅水方程是对于真实大气流体的简化模拟，然而，尽管它很简单，但它通常可以很好地洞察许多大气波现象。假设的原因：1、流体是不可压缩的 (Incompressible Flow)：物理角度：对于大气或海洋中的大部分波动现象来说，流体的密度变化相对较小，可以忽略不计。因此，假设流体是不可压缩的可以简化问题，因为密度在空间和时间上的变化可以忽略。数学角度：不可压缩流体的控制方程组更简单，其中速度场的散度为零。这使得求解流体运动方程变得更加容易。
2024-04-02 14:29:25
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原创 Windows | Install salem & geopandas
近日，闲来无事想要测试salem和geopandas结合的相关掩膜。很久之前我已经在Windows上记录过相关的安装教程，但是最近发现原来安装之后还会产生很多环境依赖的问题。经过两天的测试，终于解决了环境依赖的问题。发现主要依赖冲突的地方在于salem的安装。根据官网的介绍，salem 需要依赖于这三个库，而rasterio和geopandas又依赖于GDAL。之前我安装geopandas时是通过pip安装源文件的，所以导致geopandas和salem中的GDAL和rasterio。
2024-04-02 14:17:06
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原创 Windows 11 安装tensorflow-gpu深度学习环境
TensorFlow 是一个由 Google 建立的深度学习库，自从去年年初推出以来，它已经获得了很大的吸引力。主要功能包括自动微分、卷积神经网络(CNN)和回归神经网络(RNN)。它是用 C + + 和 Python 编写的，为了提高性能，它使用了一个名为“ Cloud TensorFlow”的服务器，该服务器运行在 Google Cloud Platform 上。它不需要 GPU，而 GPU 是它的主要功能之一。Tensorflow 的最新版本也通过 matplotlib 支持数据可视化。
2024-04-01 12:49:27
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原创 Real-data WRF | setup and run and experiment
Parent Model = 用于初始化和边界条件的网格数据WPS = WRF 预处理系统（由 geogrid、ungrib 和 metgrid 程序组成）WRF 模拟几乎总是使用 GRIB1/2 格式的等压水平上的模型数据集或 NetCDF 格式的 WRF 输出进行初始化其中，初始场数据几乎总是以等压水平(isobaric levels )提供（如左图所示）。
2024-04-01 12:46:07
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原创 Python | 非规则矩形投影&添加斑马线边框
在地图绘制领域，非规则投影的示例相对较少，通过几个python的示例可以更好地理解如何在不同投影类型和边界形状下绘制地图。以下提供了一系列示例，演示了如何在地图中添加非规则边界和边框。这些示例涵盖了不同的投影类型和边界形状，包括近景透视投影、兰伯特等角投影、正交投影和等经纬度投影。
2024-04-01 12:45:19
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原创 tensorflow 随机采样
具体来说，这段代码首先使用方法将输入的 x 和 y 作为元组进行拼接，形成一个对象。随后，使用shuffle方法对整个数据集进行乱序操作，然后使用batch方法将数据集划分为大小为 32 的batch。接着，手动指定训练集、验证集和测试集的比例，并利用take和skip方法将整个数据集按照相应比例划分为三部分。其中，take方法表示从数据集的开头取出指定数量的数据项，而 skip 方法表示跳过指定数量的数据项，从数据集的中间或结尾开始取数。最终，将三个子数据集存储到和。
2024-03-19 22:03:11
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原创 Geostationary IR Channel Brightness Temperature - GridSat B1 -- shell下载
https://www.ncei.noaa.gov/products/gridded-geostationary-brightness-temperature然后进入数据目录，通过https的方式进行下载：点击后进入如下界面：这里以2004年为例，如下所示：文件的命名时比较规则的，可以通过wget+shell命令进行下载，每天包括8个时刻，这里以下载6月22日–30日为例：在命令行运行即可下载
2024-03-19 22:02:37
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原创 docker的简要命令
通过运行以下命令验证是否成功创建了自定义的网络：在创建容器时将容器连接到自定义网络。使用 --net 参数来指定要连接的网络。例如，假设您要创建一个名为 my-container 的容器，并将其连接到 my-network 网络，可以使用以下命令：这里镜像名称需要换成自己的创建容器名称为：p1，并使其在后台运行；避免需要先start 容器才能进入端口映射，将容器的5000端口映射到主机的9500端口上文件夹挂载分配网段分配ip地址镜像文件的名称使用的命令然后，运行即可。
2024-03-19 22:01:24
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原创 Python - 从WRF输出文件中提取变量（如经向风、比湿和温度），进行插值处理，并将结果保存到一个NetCDF文件
该代码的作用是从WRF输出文件中提取变量（如经向风、比湿和温度），进行插值处理，并将结果保存到一个NetCDF文件中。
2024-03-19 21:59:32
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原创 CondaValueError: Malformed version string ‘~‘: invalid character(s)
升级到指定版本：如果你想升级到特定版本的 Conda，你可以先卸载现有的 Conda，然后安装指定版本。但是这样做需要谨慎，因为升级 Conda 可能会影响到你的环境和依赖项。这个错误通常是由于 Conda 版本约束错误导致的。在你的命令中，conda 不支持指定版本号进行升级。请将 your_environment 替换为你想要更新的环境名称。请注意，版本号可能会有所不同，你可以根据需要替换版本号。或者如果是环境方面的问题，尝试进行更新conda。
2024-02-23 22:10:33
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原创 收藏的一些不错的网站
研究生数学建模，本科生数学建模、数学建模竞赛优秀论文，数学建模算法，LaTeX论文模板，算法思维导图，参考书籍，Matlab软件教程，PPT。机器学习、深度学习的学习路径及知识总结。热带气象学课程，关于低纬度的波动。
2024-02-23 13:03:05
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原创 WRF & WPS ： namelist 学习笔记
设置模式开始和结束 的时间，从左到右依次是第一层第二层和第三层；刚安装好WRF时候，里边只有两层，如果您需要转三层的模式，需要自行添加）前处理的两次分析时间之间的时间间隔（在WRF运行过程中会发现具体的情况，以秒为单位。也就是模式实际输入数据的时间间隔，一般为输入边界条件的文件的时间间隔。没有默认值；输入数据的时间间隔）这里是一个输出格式的选项，默认为2；当输入1时为binary，后缀是.int文件，当输入2时为NetCDF，后缀为.nc文件，当输入3时为GRIB1，后缀为.gr1文件。
2024-02-23 13:01:10
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原创 gfortran 编译程序时出现报错：/tmp/ccZmXQpU.o: In function `get_info_from_cdf_‘---read_wrf_nc.f90:(.text+0xcea)
这个选项告诉链接器去指定的路径 /Software/netcdf-fortran-4.4.5/lib 下查找库文件。库文件通常包含在 .a（静态库）或 .so（共享库）文件中，它们包含了已编译的函数和数据。综上所述，这些选项告诉编译器和链接器在指定的路径中查找头文件和库文件，并将这些文件与您的程序一起编译和链接，以确保您的程序能够使用 netCDF Fortran 库中定义的函数和数据。-l 选项用于指定要链接的库，链接器会尝试在给定的库路径中查找并链接以 lib 开头，后面紧跟的名字的库文件。
2024-02-23 12:50:01
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原创 ImportError: DLL load failed while importing _network: 找不到指定的模块。
ImportError: DLL load failed while importing _network: 找不到指定的模块。
2024-01-31 20:17:11
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原创 python - 等值线(contour)数值添加白色背景边框
如下图所示，图为NCL官网实力的等值线绘图。可以观察到，图中每条等值线都带有一个白色的矩形边框，使其在黑色的等值线更加清晰明了，更具有可读性。但是，目前我还是用python比较多，希望在python中实现同样的效果。不行，再去考虑学习一下NCL进行绘图。
2024-01-17 12:54:00
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原创 python import cartopy出现报错：ImportError: cannot import name lgeos
原本我的cartopy是可以正常导入的，出现上述问题是因为我安装了geopandas这个库，这个库里面的shapely和cartopy本身包含的库可能会存在版本上的不适配，因此导致上述导入失败的问题。总体来说，windows对于geopandas这个库还是不太友好，相比之下，在linux系统上安装就会避免上述问题的发生。安装指定版本的shapely，这里安装的是1.8.5版本，通过安装这个版本的shapely，成功解决问题。以上，简单记录一下。
2023-12-06 18:19:23
1554
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natural-earth.zip
2021-09-22
HDFView-3.1.1.msi
2021-04-23
matlab-读取nc-GUI (2).zip
2020-06-06
气象数据处理方法、海洋数据分析方法
2020-06-06
空空如也
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