全球气温距平，数据更新到2019年，展示了全球变暖趋势。距平是某一系列数值中的某一个数值与平均值的差，分正距平和负距平。平均气温距平就是一系列平均气温（日平均气温、月平均气温等）与总平均气温的差值。平均气温距平增高就是说明这个差值增大了，相应时间段内的温度出现了异常。

ROMS区域海洋模式是一种广泛应用于海洋科学研究的数值模型，它能够模拟海洋内部的物理过程，包括海流、温度和盐度分布等。ROMS模型因其能够进行精细化模拟和处理复杂的海洋环境而备受青睐。SWAN波浪模型则专门用于计算风成海浪，能够模拟波浪在海洋中的传播、成长、衰减以及波动与海底和海岸线的相互作用。COAWST集成指的是将ROMS模型与SWAN波浪模型以及其他相关模型如大气模型等进行耦合，以便能够进行更加全面和综合的海洋环境模拟。 MATLAB作为一种高效强大的数学计算软件，被广泛应用于科学计算、数据分析以及算法开发等领域。在海洋数值模拟领域，MATLAB提供了一种便捷的平台，用于开发和实现各种复杂的海洋模型和分析工具。 预处理与后处理是数值模拟中的两个重要环节。预处理涉及模型的设置，包括网格生成、边界条件的确定以及初始场和气候文件的构建，这些都是模拟开始前必要的准备工作，确保模型能够准确地反映出研究区域的海洋特征。后处理则是在模拟完成后，对结果数据进行分析、可视化和解释的过程，它涉及对海量模拟数据的提取和解读，以便研究者能够更好地理解模拟结果并得出科学结论。 基于MATLAB的ROMS区域海洋模式预处理与后处理综合工具包是一个集成了一整套功能的软件包。它不仅可以帮助用户更加高效地完成模型的设置工作，还可以在模型运行结束后对输出数据进行系统的处理和分析。这套工具包的使用，能够极大地提高工作效率，减少因手动设置和分析产生的错误，为海洋科学研究提供了一种更加科学和专业的数值模拟解决方案。 此外，工具包还具备用户友好的操作界面和详尽的使用文档，使得即便是没有深厚背景知识的初学者也能够快速上手，进行海洋数值模拟的相关工作。这对于促进海洋科学的教学和研究工作具有重要意义。 在实际应用中，这套工具包可以帮助科研人员和学生深入研究海洋环流、气候变化、污染物扩散、海洋生态等多方面的课题。通过构建精确的数值模型，研究者能够对各种海洋现象进行模拟和预测，为海洋资源的可持续利用和海洋环境的保护提供理论基础和科学依据。 基于MATLAB的ROMS区域海洋模式预处理与后处理综合工具包是一个功能全面、操作简便、应用广泛的海洋数值模拟解决方案。它整合了海洋模型的多个关键步骤，通过一套工具包的形式，极大地简化了复杂的模拟流程，降低了使用门槛，提升了研究效率。这对于推动海洋科学的发展和教育具有重要作用。

洪水是南部非洲地区面临的主要问题。 在过去的二十年中，该地区一直在遭受洪灾。 近年来，这种全球性气候现象（称为拉尼娜现象）加剧了这种洪灾事件，这种天气现象使赤道太平洋的海水冷却并改变了世界范围内的降雨模式。 天气模式的这种变化导致南部非洲的降雨增加，引发山洪泛滥，造成广泛的社会经济损失，人员伤亡和环境破坏。 这项研究利用遥感和地理信息系统（GIS）数据来可视化南部非洲地区洪水造成的气候变化影响，以帮助决策者制定未来计划。 为了实现这些目标，该研究使用了数字高程模型（DEM），时态Landsat增强型专题制图仪Plus（ETM +）和中分辨率成像光谱仪（MODIS）卫星数据，这些数据来自美国地质调查局（USGS）和NASA的地球观测网站，网址为以便显示损坏和淹没区域的空间尺寸。 研究结果表明，对研究区域的社会和自然环境以及洪水危险区和河道造成了明显破坏。 本文最后总结了政策建议的形式，包括需要在本研究中确定的平原上建造排水沟以容纳洪水，并在政府的支持下设计综合的区域应急信息系统（REIS）地区和周边国家。 本文得出的结论是，建立这样一个系统可以为决策者提供适当的时空数据，以监测气候变化引

本文旨在找出路易斯安那州低洼沿海海拔地区因全球变暖和人类住区造成的全球气候变化高影响而导致海平面上升而导致容易发生洪水的高风险地区，并对这些后果进行建模和理解预测的海平面上升。 为了实现这些目标，该研究使用了可访问的公共数据集来评估美国路易斯安那州南部沿海低地居民面临的潜在风险。 高程数据来自于路易斯安那州全州范围的光探测与测距（LiDAR），分辨率为16.4英尺（5 m），由Atlas分配。 这些数据是从Atlas网站下载的，并导入到环境系统研究所（ESRI）的ArcMap软件中，以创建研究区域的单个镶嵌高程图像图。 在ArcMap中拼接高程数据后，使用Spatial Analyst扩展软件对高低区域进行分类。 此外，数据来自美国地质调查局（USGS）数字高程模型（DEM），并且从美国环境保护署（EPA）网站获取了1880年至2015年期间的绝对海平面上升数据。 此外，还获得了美国人口普查局的人口数据，并将其与海拔数据结合在一起，以评估低洼地区人口的风险。 使用统计方法开发了人口趋势和累积海平面上升的模型，并使用软件揭示了国家趋势和趋势的局部偏差。 针对路易斯安那州低陆沿海教区，模拟

本文档是学堂在线《应对气候变化的中国视角》课后作业的答案汇总。截至2025年8月，本文档包含该课后作业的所有题目。如有遗漏，欢迎补充。

Meteostat Python软件包 Meteostat Python库提供了用于访问开放的天气和气候数据的简单API。 从不同的公共部门收集历史观测和统计数据，其中大多数是政府部门。 数据来源包括国家气象服务，例如国家海洋和大气管理局（NOAA）和德国的国家气象服务（DWD）。 安装 Meteostat Python包可通过： pip install meteostat Meteostat需要Python 3.5或更高版本。 如果您想可视化数据，请也安装Matplotlib。 文献资料 Meteostat Python库分为多个类，这些类提供对实际数据的访问。 该涵盖了库的所有方面： 例子 让我们绘制不列颠哥伦比亚省温哥华的2018年温度数据： # Import Meteostat library and dependencies from datetime import da

CDP数据集包括对3种不同调查的公开答复：（1）公司气候变化披露；（2）企业水安全披露；（3）城市信息披露。可获得2018年，2019年和2020年的数据以及少量补充数据集。 2018_Full_Water_Security_Dataset.csv 2018_Full_Cities_Dataset.csv 2019_Full_Water_Security_Dataset.csv 2020_Full_Water_Security_Dataset.csv 2019_Full_Cities_Dataset.csv 2020_Full_Cities_Dataset.csv 2018_Full_Climate_Change_Dataset.csv 2020_Full_Climate_Change_Dataset.csv

1、处理国家气候中心160站的降水、气温资料，要求把下载的文件放在“e:\160\”中。 2、文件命名方式降水“r”开头，气温“t”开头，如1月降水资料为r1601.txt，11月气温资料为t16011.txt。 3、要求资料要完整，缺测需手动补全数据，处理完后为文本格式，可直接导入excel或access使用。 4、本人初学c#，使用的方法比较繁琐且简单，欢迎探讨。 作者QQ：723501863

这是一个通过python实现的示例，实现短期气候预测功能。压缩包无解压密码，放心使用。

黄石市 第三届 “青磁湖杯”数学建模挑战赛论文 全球气候变化及其影响因素研究是一个重要的研究课题，在地理气候研究中，占据 着很重要的地位。之所以各界研究学者将全球气候变化这一课题放在研究的重要位置， 是因为这一课题与全人类的生活紧密联系、难以分割。通过建立数学模型弄清楚全球气 候变化的规律及其影响因素，有针对性的进行科学合理的应对措施，对人类生存具有非 凡的意义。 （1）搜集近年来的相关数据，研究全球气候变化的趋势，并预测中国 2030 年的气 候情况。 （2）寻找影响气候变化的因素，建立合适的数学模型，研究全球气候变化的主要 影响因素。 （3）应该采取哪些措施来有效地应对全球气候变化。 全球气候变化是当前世界面临的重大议题，它涉及到人类生活的方方面面。黄石市第三届“青磁湖杯”数学建模挑战赛的论文以基于回归模型的研究方法，深入探讨了这一问题。回归模型在气候变化研究中扮演了核心角色，通过分析历史数据，可以揭示气候模式并预测未来趋势。 论文首先使用一元线性回归模型对过去140年的全球平均温度进行了分析。通过最小二乘法确定了拟合函数，构建了一元线性回归模型，以预测2030年的气候状况。模型的有效性通过F检验得到验证，F值为516.962，p值为0.000，显著低于0.05的显著性水平，这表明模型具有很高的预测能力。据此预测，2030年全球平均气温将达到15.337℃。 在寻找影响气候变化的因素方面，论文采用了多变量灰色预测模型。通过对海洋表面温度和二氧化碳体积分数等关键因素的灰色关联度分析，发现海洋表面温度的关联度最高，达到0.988，其次是二氧化碳体积分数，关联度为0.972。这表明这两个因素对全球气候变化的影响最为显著。 针对如何有效应对气候变化，论文基于问题二的分析结果，提出了相应的策略。由于海洋表面温度和二氧化碳浓度对气候影响最大，因此，减少温室气体排放，尤其是二氧化碳，以及加强对海洋生态环境的保护，成为首要措施。此外，提高能源效率，发展可再生能源，改变人类活动模式，加强国际合作，以减缓全球变暖趋势，也是重要的应对策略。 论文在建立模型时做了若干假设，例如，数据的准确性和合理性，以及未来气候不会因偶发事件发生剧烈变化。在多因素影响下，未考虑非线性关系和某些自然灾害的影响。这些假设为模型提供了基础，但也限制了模型的全面性，实际应用时需结合实际情况进行调整。 这篇论文通过数学建模方法，尤其是回归模型的应用，对全球气候变化进行了深入研究，揭示了影响气候变化的关键因素，并提出了针对性的应对策略。这种方法为理解和解决气候变化问题提供了定量的科学依据，对于政策制定者和科研人员来说，具有重要的参考价值。