智能农业系统 该项目旨在使用土壤，气候和温度，使用多元线性回归（以python，flask为后端，以HTML，CSS，JS为前端）进行线性预测来预测最佳可种植作物

（1）资源用途：批量处理nc文件生成 各月值 及 年度均值 ，也可以处理非年月数据，调整参数即可。 （2）资源内容： 代码一份，使用说明一份，详细步骤教学。 （3）使用工具：matlab arcgis； （4）具体操作步骤： ①arcgis加载nc文件，导出用作范围和坐标参考的tif文件一幅，并查看nc文件变量名称； ②将需要批量处理的nc文件路径、用于参考的tif文件路径、变量名称、保存路径输入代码中 ③利用matlab运行代码，得到nc文件中各个月值以及每个12个月均值（年度均值），代码还可以运行非以月为单位划分的nc文件，只用将代码中的12循环改为需要的循环期限即可实现。 ④理论上可以处理所有需要进行批量转换tif的nc文件处理情况； ⑤有任何操作上的问题在购买后都可以进行交流解答。

使用Python可视化气候变化数据 使用xarray和cartopy Python库生成气候变化数据（GISTEMP v4）的图表和动画。

从分析抚顺地区建国以来粮食产量起伏变化出发，探讨造成粮食产量变化波动的气候因素，并以此为依据分析抚顺地区气候变化规律和预测未来粮食产量。

利用1986―2010年江苏省63个气象站的常规气象数据和粮食单产统计资料，分析了苏北、苏中、苏南地区和江苏全省三种时间尺度的气候变化特征；基于自助抽样(bootstrap)和一元线性回归的方法，研究了各区和全省粮食产量对作物年(11月一次年10月)、夏粮―秋粮生长季(11月―次年5月和6―10月)和月尺度气候要素的响应；并定量评价了过去25 a气候变化对各区和全省粮食产量的影响以及各气候要素的贡献。结果表明：1)在作物年、夏粮一秋粮生长季以及月尺度上，三区和全省各气候要素均发生了不同程度的变化，且存在一

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