bufr-地面数据解析-气象数据

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

3.气象资料来源 气象资料的获得： ftp://gus.arlhq.noaa.gov./（ pub/archives/ ） NCEP(美国国家环境预报中心)提供对应时间段的全球资料同化系统(GDAS)数据（UTC，世界时），气象要素场包括水平和垂直风速、温度、气压、相对湿度、降水等。 NOAA Reanalysis的数据从1948年1月到2007年12月，2.5°×2.5°，每月资料约122Mb，每半年更新。 NCEP GDAS把全球1°×1°数据插值到正形投影的地图上。数据从2005年1月至今，每7天资料约571Mb，每月更新。GDAS资料按每个月的5个星期进行保存。 此外注意，下载的GDAS资料为UTC时间，例如果要模拟北京时间4月27日00时，模式使用的起始时间应为4月26日16时。

pycinrad学习笔记资料，读取雷达基数据产品数据，包括新旧格式数据产品数据，直接使用

matlab气象学代码PollyNET 自动处理程序 该存储库为数据提供了一个自动处理链。 描述 该存储库包含用于自动处理和可视化数据的 matlab 代码。 该网络由世界各地的新型多波长拉曼偏振激光雷达组成，如海法以色列、中国北京和智利蓬塔阿雷纳斯。 激光雷达系统在过去 30 年中得到维护和更新。 它可以监测大气中微小的漂浮颗粒和水蒸气。 对于最高级的版本—— ，它有 12 个通道，包括 8 个远距离通道和 4 个近距通道。 如果仔细校准，它可以提供 3β+2α+2S 信息以及有关水汽混合比分布的信息。 随着PollyNET的发展，数据的积累急剧增加，实时数据流可以达到~GB。 因此，自动处理程序对于从激光雷达记录的激光雷达中同时翻译有关气溶胶分布、运输和气溶胶-云相互作用的信息至关重要。 该存储库中的程序可以自动校准激光雷达去极化、总通道和水蒸气通道，检索气溶胶密集特性的 1 小时平均无云剖面，并使用 . 有关程序和内部使用的算法的详细信息可以在 . 要求 该程序已在MATLAB 2014a和2018a 中进行了测试。 并且它可以在window 10和centos 6 上运行，已经

NCEPLIBS-bufr-develop工具；气象数据解析插件，bufr文件解析

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选取基于日特征气象因素的支持向量机预测方法，用Matlab编制模型的算法程序，从数据集中选取若干天数的历史数据作为模型的训练集，其余的数据作为测试集，模型最终能够实现对测试集中不同日期的负荷大小预测 ,完整程序 附带WORD讲解（MATLAB）

用于小范围区域负荷预测研究，例如园区负荷预测，气象数据包括温度、湿度、风速、降雨，采集频率96点（15min一个点），数据规模365*96*9

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