敏感性分析对于理解每个气候输入变量对蒸发蒸腾量变化的影响非常重要，而蒸发蒸腾量是水文模型，灌溉计划和水资源管理的重要元素。 这项研究调查了蒸散量对最大和最小温度，太阳辐射，风速以及最大和最小相对湿度的变化的响应。 使用1998年至2012年的8个站点的每日数据。 对于每个气候变量，进行5％到±25％的变化，以评估蒸散量对输入变量的敏感性。 结果表明，蒸散量分别对太阳辐射，最高温度和风速的变化更为敏感。

隐式格式的MATLAB代码BeSim工具箱 Matlab工具箱，用于快速设计和模拟高级建筑气候控制算法。 特征 介面 自动构建模型预测控制（MPC）和状态估计算法 闭环仿真，绘图和性能分析 （特别是深度学习） 如需快速入门和更多详细信息，请查看有关背后的算法和工具的演示。 安装 tbx管理器 安装 通过以下tbxmanager install besim ： tbxmanager install besim 检查更新： tbxmanager update 手动的 克隆BeSim存储库 将BeSim文件夹及其子文件夹保存到Matlab路径 先决条件 Matlab：在R2017a和R2017b上开发和测试 数学建模和优化工具箱（BeSim的骨干） 优化求解器，例如Quadprog或商用求解器，例如（隐式MPC和MHE问题的解决方案） Matlab工具箱：深度学习，机器学习（近似的MPC功能） 入门-演示 在Matlab中运行以下脚本以获得快速结果： ：针对所选建筑模型的基于优化的MPC和状态估计器的设计和仿真 ：通过机器学习为选定的建筑模型设计和模拟近似MPC 结构 功能结构：具有数据流依

毕业设计-宜居城市信息可视化平台 1.数据来源 1.1招聘信息   招聘信息的数据来源为智联招聘，首先构造出城市+工作职位的url，以便我们更好的搜索数据和解析页面数据。例如 （jl后边的是城市，kw为职位名）， 根据此url解析第一页获取工作数量，智联招聘一页最多显示60条工作职位的信息，一共显示90页，所以我们根据获取的工作数量来确定需要抓取数据的页数，条数大于90页的则获取90页，小于90页的则使用实际页数。然后根据页数构建出最终的url： 。最后抓取每一页上对应具体工作的url所对应的工作信息及其公司信息。统计出最大工资与最小工资的平均工资，中位数工资，以及工资和工作经验的关系等 1.2房租信息   房租信息数据主要来源于赶集网，同样首先构建出对应城市url，例如：http://{}.ganji.com/fang1/o{}/ （第一个{}表示城市的汉子拼音首字母，第二个{}为页数）

python在气候领域的应用，包含基本的库，以及实例的教程。

如上

MATLAB用拟合出的代码绘图使用Logistic回归评估极端变暖与气候模式之间的相互作用 Logistic回归（LR）可​​用作检查二进制变量及其潜在协变量之间关系的实用方法。 这是一个有关如何使用MATLAB使用LR评估极端变暖和气候模式之间的相互作用的教程。 资料说明 本教程使用了三个主要数据。 1）根据HadISST数据在1950年至2018年期间的海面温度异常（Titchner and Rayner，2014）。 2）1950年至2018年的极端暖化二元指数，其中1表示相应网格中存在极端暖化，否则为0。 3）气候模式指数，包括MEI，AMO，PDO，NPGO和SAM。 型号说明 此处使用的LR的控制方程为： 其中p是极端变暖存在的概率，是SST相对于先前时间步长的变化，MEI，AMO，PDO，NPGO和SAM是相应的气候模式指标。 该等式可以转换为： 当协变量（， MEI ， AMO ， PDO和NPGO ）增加1个单位时，相对于无极端变暖（）的极端变暖概率将增加到。 分步代码 首先，我们需要加载相应的数据。 首先，我们加载SST异常。 由于github不允许太大的数据集，因

BestiaPop：一个python软件包，用于自动化气候数据的提取和处理以进行作物建模 气候数据是使用特定地点（点）或网格化气候数据预测作物生长和发育的作物模型的重要输入。 但是， Crop Models期望输入数据以自定义文件格式（ MET ， WTH等）封装，这些格式不符合通用标准，需要各种自定义，具体取决于生成作物模型的预测引擎。 此外，像或这样的源数据提供者通常在它们作为API服务的一部分提供的数据输出文件的类型中保持中立，这导致源原始数据与作物建模套件开发其模型所需的已处理数据之间存在差距。 我们开发了BestiaPop （一个西班牙语单词，翻译为pop beast ），这是一个Python软件包，允许模型用户自动下载SILO（土地所有者的科学信息）或NASAPOWER网格化的气候数据，并将此数据转换为作物模型可以提取的文件如APSIM或DSSAT。 该软件包提供了选择一定

ISO 14067-2018 ：温室气体 产品碳足迹 量化要求和指南（中文版） ISO 14067-2018国际碳足迹标准（英文） ISO14067-2013 国际碳足迹标准（英文） iso-14067-2018碳足迹国际标准解析-中文繁体 PAS-2050：2008-碳足迹证明规范（中文）

地区 apsimRegions是一套软件工具，旨在将针对特定点的农业生产系统仿真器（APSIM）作物模型扩展到区域空间尺度。 它是用Python编程语言编写的，目前已验证与Windows版本的APSIM 7.4兼容。 ApsimRegions本质上是一种单向嵌套的气候作物建模框架，该框架将栅格化的气象数据（雨，温度，辐射等）与APSIM模型链接在一起。 有关APSIM的更多信息，请参见 。 目前仅使用Python 2.7.3进行了测试。 要开始使用Python，请尝试Python（X，Y），可以从下载。 附带的Spyder IDE与Matlab非常相似。 它用于创建和运行具有成千上万次模拟的.apsim文件。 每个模拟都可以代表一个唯一的位置或管理方案。 将每个模拟用于不同位置的最简单方法是创建一个具有网格点编号以及关联的纬度和经度的查找表。 每个模拟都将从网格点命名。 此外，为每个网格

甲子流域维持了流域上游和下游地区数百万人的生计。 人们依靠季风降雨从事农业生产，水力发电和其他生计活动。 预计气候变化将对其环境产生严重影响。 为了减少灾害的不利影响并更好地了解气候变化对可持续发展的影响，在这方面必须采取主动行动。 通过分析过去的气象趋势和未来的气候预测，可以使我们对预期的事情以及如何做好准备和管理可用资源有一种感觉。 在本文中，我们使用了高分辨率气候模型，即“提供影响研究的区域气候”（PRECIS），以预测科希河流域未来的气候情景，以进行影响评估。 模型预测中的量化不确定性（QUMP）模拟的三个输出已用于预测未来的气候。 这些模拟是根据IPCC SRES A1B排放情景，使用Hadley中心耦合模型（HadCM3）从17个成员的扰动物理集合（PPE）中选择的。 对2011-2040年（不久的将来），2041-2070年（本世纪中叶）和2071-2098年（遥远的未来）三个时间段的未来预测进行了分析。 尽管存在定量的湿偏和冷偏，该模型仍能够很好地解决季节性模式。 该模型预测在不久的将来降雨将减少，到本世纪末逐渐增加。 预计的降雨变化是不均匀的，在南部平原和中部山区有所