世界气候 ClimateChange.xlsx

温度预测 python 随机森林，该模型用于预测气候温度 随机森林，该模型用于预测气候温度 问题重述：预测当日温度,运用RandomForestRegressor(随机森林回归) 1.确定最优训练集： 第一个训练集拥有253个样本+14个指标 第二个训练集拥有1635个样本+17个指标 第三个训练集拥有1635个样本+14个指标 最终确定为第二个训练集预测精确度最高 2.利用第二个训练集，调整随机森林模型超参数 以下两大方法调整 运用from sklearn.model_selection import RandomSearchCV 运用from sklearn.model_selection import GridSearchCV 不断调整参数，比较预测准确度，最终确定最优模型。

这项研究调查了气候变化因素和非气候变化因素对尼日利亚农作物产量的影响。 采用了经验研究方法，使用了从信誉良好的来源获得的1980-2013年时间序列年度数据的辅助来源。 错误校正机制用于分析。 研究发现，在短期内，只有降雨对气候变化因素中的农作物产量具有显着的正向影响，但从长期来看，有证据表明所有气候变化因子均对作物产量具有显着影响。 例如，对作物产量进行了温度，二氧化碳排放，碳排放和降雨的显着测试。 此外，非气候变化因素，例如从事经济活动的人口，总资本形成以及可供灌溉的土地面积，对作物产量也具有显着的正向作用。 为了阻止气候变化对作物产量的影响，研究建议政策制定者应制定政策，以帮助农民采取适应农业的做法，从而减轻气候变化的影响。 此外，政府和其他有关机构还应设计方案，以激励群众增加对作物生产的参与。

通过对四川盆地18个站点1955-2009年降水和气温等资料计算得到近55年来的湿润度指数，并运用趋势系数、气候倾向率和Mann

气象参数是建筑能耗模拟的基础,随着全球气候异常变暖,必将对建筑采暖和空调能耗产生重要影响。进行未来气候条件下的建筑能耗模拟,必须首先开展未来模拟气象参数的研究。根据TMY2模拟气象参数模式提出了节能分析气象年(AEEMY)模拟气象参数模式。使用了3个气候模型预测了中国建筑热工分区代表城市未来2021-2050的30 a气象参数。使用AEEMY模式得到了1971-2000年和2021-2050年代表城市的建筑能耗模拟气象参数。应用DOE2模拟软件对中国各气候区的居住建筑在2种气候条件下进行了建筑能耗模拟。验

以jupyter为平台，利用python实现对墨尔本10年气候变化数据集的特征处理，然后并利用机器学习模型进行训练以及对原始数据集的拟合，最后来评价那种模型的拟合效果最佳。（提供了相关数据集）

本研究的目的是利用MODIS数据调查苏丹在2001-2013年期间的土地覆盖变化，并确定影响土地覆盖的气候因素。 使用SPSS v 17软件调查气候因子与植被覆盖的相关性。 还使用ArcGIS v 10.2软件分析NDVI数据。 结果表明，在其他月份植被减少的两侧，7月至10月的年平均月尺度，NDVI值曲线分布为中心。 在苏丹平均NDVI的空间分布中，在南部地区发现了很高的价值。 另一方面，北部地区植被覆盖率较低。 NDVI空间意味着呈现特征值：秋季，然后是夏季，然后是冬季。 通过计算年平均NDVI值和季节NDVI值，可以推断出冬季和夏季主要植被覆盖类型以0.014 / 10a和0.008 / 10a的速率增加。 冬季，NDVI在秋季和年尺度分别降低0.001 / 10a和0.026 / 10a的速率。 年度NDVI显示，由于中部和东部地区的退化，该地区的中部和东部地区显着退化（面积= 12705.7 km2，占总面积的0.5％），而南部地区则显着改善（面积= 22485.4 km2，占总面积的0.9％）。降水增加，温度降低。 夏季和秋季的平均NDVI与夏季和秋季的平均降水量的显着性水

全球气候类型划分矢量数据 数据格式：shp 数据精度1km

NCDC天气数据集Hadoop MapReduce猪蜂巢 国家气候数据中心（NCDC）是世界上最大的实时气象数据存档。 我下载了1930年的NCDC数据并将其加载到HDFS系统中。 我实现了MapReduce程序和Pig，Hove脚本，以找到不同站点的Min，Max，avg温度。 编译了Java文件：javac -classpath /home/student3/hadoop-common-2.6.1.jar:/home/student3/hadoop-mapreduce-client-core-2.6.1.jar:/home/student3/commons-cli -2.0.jar -d MaxTemperature.java MaxTemperatureMapper.java MaxTemperatureReducer.java 创建了JAR文件：jar -cvf hadoop-

The data can Explore global temperatures since 1750,and the raw data comes from the Berkeley Earth data page. 数据集探索自1750年以来全球温度，以及其原始数据来自“伯克利地球”数据页面。 GlobalTemperatures.csv GlobalLandTemperaturesByCountry.csv GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv GlobalLandTemperaturesByState.csv GlobalLandTemperaturesByCity.csv