【Python应用实战案例】基于Python的NCEP再分析数据的中国区域白化.zip

NCEP NCAR再分析数据集逐日地面资料子集(1958-2000年)说明文档

了解海洋表面风的模式及其随时间的变化非常重要。 在这项研究中，通过使用NCEP / NCAR数据再分析，对印度洋的月表风场进行了为期35年（1981-2015年）的研究和分析。 结果表明，从冷模式到暖模式的转变发生在五月，夏季季风模式从六月开始，一直持续到八月。 从11月开始，风速趋于冬季季风。 6月的最大平均风速为13 m / s，10月的最小平均风速为2 m / s。 夏季的盛行风向是西南。 最高风速发生在10-15度的纬度。 对风分布的分析表明，大约60％的情况下发生2-5 m / s的风速。 所有月份都有可能吹0.5-4 m / s的风； 但是秋天（10月和11月）的概率要比夏天（7月和8月）的概率高。 每月5 m / s以上风的概率显示出绝对相反的分布； 也就是说，7月和8月的风速高于10月。 对地表水风速和海面温度的长期调查显示，在55年的统计期内，风速和海面温度的变化趋势相反。 风速降低，而海面温度升高。 大气层高层图中的风速梯度一直在增加； 这一现象证实了全球变暖和海洋变暖对印度洋季风系统模式的影响。 北关键字

帮助在一个区域的地理地图上绘制一系列海平面压力（或任何其他元素）天气图表，任何时间步长：6、12 或 24 小时。 子图矩阵可能会根据您的需要从 1x1 到 2x3 到 3x4 等不等。 作为两个初步步骤，需要下载多年再分析数据和免费的 m_map 包。 两者都很简单，在函数代码注释中进行了说明。 2014B 及以上版本。

用于读取和绘制 NCEP/NCAR 4x 每日再分析数据的 Matlab 脚本。 您需要在您的机器上安装 Mexcdf（这很容易，不要犹豫）。 您只需要修改要绘制的时间。 它要求您提供文件。 可以是 3D 或 4D。 非常干净漂亮。

leaflet风场图数据下载及自动生成json文件 maven项目，从https://nomads.ncep.noaa.gov/cgi-bin/filter_gfs_0p25_1hr.pl?file=gfs.t18z.pgrb2.0p25.f048&lev_30_m_above_ground=on&subregion=&leftlon=70&rightlon=140&toplat=60&bottomlat=3下载文件，并生成json文件，leaflet加载json文件，生成风场图

利用目前较为广泛使用的NCEP（National Centers for Environmental Prediction）、ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）和MERRA（The Modem Era Retrospective analysis for Research and Applications）三套再分析数据，计算得到全球范围内1979-2012年平均的山脉力矩空间分布数据；并计算了1979-2012历年欧亚大陆、北美洲和南美洲三个区域的山脉力矩距平，得到基于三套再分析数据的全球山脉力矩数据集。本数据集包括两部分：（1）1979-2012年每年的欧亚大陆、北美洲和南美洲三个区域的山脉力矩距平数据；（2）1979-2012年平均的全球山脉力矩空间分布数据。其中基于NCEP数据的结果空间分辨率为T62高斯格点（192 x 94），基于ECMWF数据的结果空间分辨率为0.75° x 0.75°的均匀格点（480 x 241），基于MERRA数据的结果空间格点为（2/3）°经度x（1/2）°纬度（540 x 361）。本数据集存储为.xlsx、.grd、.nc格式，由7个数据文件组成

全球气象数据链接（ncep数据链接），里面包含近几十年的全球气温、降水量、海表温度等各种气象要素。

介绍如何通过第三方工具及脚本，在windows系统自动批量下载气象常用的再分析ncep数据

NCEP每六小时再分析资料下载方法介绍