pybufr_ecmwf 介绍 BUFR是用于交换气象观测数据的世界气象组织（WMO）标准文件格式。 Pybufr_ecmwf是一个python模块，用于读取和写入BUFR文件以及组成BUFR模板。 pybufr_ecmwf模块为ECMWF bufrdc库提供python接口，并允许以BUFR格式读取和写入文件。 除了bufrdc fortran库提供的功能之外，此python模块还增加了创建BUFR模板并将结果写入BUFR表的可能性，ECMWF BUFRDC库可以使用该表 API由几层组成： 将python连接到fortran库的原始/裸露的fortran / c API（pybufr_ecmwf.ecmwfbufr） 围绕该原始层的中间python API（pybufr_ecmwf.bufr_interface_ecmwf） 一个高级API，允许使用面向对象的pythonic。

The photosynthetically active radiation (PAR) was calculated from sunshine hours using the method of FAO and Penman-Monteith formula as follows:

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包含全国气象站点的坐标、编号和所属省份。

提出一种计及历史气象数据的短期风速预测方法。首先将历史风速数据和历史气象数据作为风速预测的原始输入，采用混合特征选择（HFS）方法对输入向量进行删选，选取与预测风速强相关的变量，生成预测模型的输入特征集；然后运用异方差高斯过程回归（HGP）模型进行建模，该模型能体现风速的随机性。根据某实测风速数据进行提前1 h风速预测，结果表明所提方法能提高风速预测精度。

对于学习大数据的最好的数据集，数据简单，但是网络上只有少数几年的数据，规模不大，本人直接从美国ncdc官网爬下来的（每次只能上传220，所以需要分批上传）

.grib、.grib2、.grb、.grb2、.nc 文件网格数据集抽取工具 命令调用示例: java -jar GribFileCut.jar ***.Grib ***.nc tem,win_u,win_v [70.0,140.0,0.0,60.0] 参数1：.grib、.grib2、.grb、.grb2、.nc 文件等需要抽取数据的源文件。 参数2：抽取后输出的文件，只能是.nc格式。 参数3：要抽取的网格数据名称，从源文件中查看。多个以","间隔。 参数4：网格数据裁剪范围，不传则不裁剪。

针对如何从海量的气象数据中挖掘出有用的知识，并提高气象预报的准确度，提出了在Hadoop平台上构建基于遗传神经网络算法的天气预报方法.该方法采用遗传算法与神经网络算法相结合，避免了传统算法容易陷入局部最优的问题，并以天津市13个台站1951–2006年的地面气候资料日值数据为基础，建立了遗传神经网络预测模型，最后以降雨量等级为决策属性进行了实验.结果表明，该方法对所有降水等级的预测准确率都要优于传统的神经网络算法，对于降水等级R0的预测精度最高，达到了87%，不仅可以有效的处理海量气象数据，同时具有较高的预测精准度和良好的扩展性，为天气预报提拱了一种全新的思路和方法.

中国全国地面站点数据(1981-2010)、月平均气象、月平均降水、月平均相对湿度、月最大降水、月最高温度最低温度、月最高温平均值最低温平均值、高低温站点基础数据 b_china_mon_avg_data_pressure月平均气象 b_china_mon_avg_data_rain月平均降水 b_china_mon_avg_data_rhu月平均相对湿度 b_china_mon_max_data_rain月最大降水 b_china_mon_max_min_data_tem月最高温度最低温度 b_china_mon_max_min_avg_data_tem月最高温平均值最低温平均值 b_china_mon_max_min_station高低温站点基础数据 数据库文件

netcdf是气象、地理、生态领域常用的一种数据格式，该软件可用于读取并展示该类数据。简单方便快速。注意该软件不适合用来出图，也无法处理数据，仅用于展示