全球变化分析模型（GCAM） 联合全球变化研究所（JGCRI）是GCAM的家庭和主要发展机构，GCAM是一种综合评估工具，用于探索对全球变化的后果和对策。 气候变化是一个全球性问题，影响着世界所有地区和全球经济的各个部门。 因此，任何对气候变化威胁的应对措施，例如限制温室气体排放的政策或国际协议，都可能对整个能源系统以及土地使用和土地覆盖产生广泛的影响。 综合评估模型努力在一个经济框架内代表世界所有地区和经济的所有部门，以探索各部门之间的相互作用并了解减缓气候变化行动的潜在后果。 GCAM已在PNNL开发了20多年，现已成为可免费获得的社区模型并在线记录（请参见下文）。 JGCRI的团队由经济学家，工程师，能源专家，森林生态学家，农业科学家和气候系统科学家组成，他们开发了该模型并将其应用于一系列科学和政策问题，并与地球系统和生态系统建模者紧密合作以整合将GCAM的人为决策成分纳入分析。

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。

The data can Explore global temperatures since 1750,and the raw data comes from the Berkeley Earth data page. 数据集探索自1750年以来全球温度，以及其原始数据来自“伯克利地球”数据页面。 GlobalTemperatures.csv GlobalLandTemperaturesByCountry.csv GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv GlobalLandTemperaturesByState.csv GlobalLandTemperaturesByCity.csv

The purpose of this book is to help the climatologist understand the basic precepts of the statistician’s art and to provide some of the background needed to apply statistical methodology correctly and usefully. The book is self contained: introductory material, standard advanced techniques, and the specialized techniques used specifically by climatologists are all contained within this one source. There is a wealth of realworld examples drawn from the climate literature to demonstrate the need, power and pitfalls of statistical analysis in climate research.

碳足王子 居住在： ： 一个碳排放计算器网站，该网站使用您的Google位置记录为您提供详细的洞察力，以了解您的个人运输对环境的影响。 一切都可以脱机运行（客户端分析）。 希望您能加入并改善本网站！ 它是纯HTML，CSS和（原始）Javascript！ 在这个项目中 配套 艺术 资料私隐 执照 预告片 桌面 移动的 如何在本地运行 git clone仓库 cd carbon-foot-prince python -m http.server 8080 （从该目录运行Web服务器） 在浏览器中打开http://localhost:8080/ 。 计算 个人交通排放 Google位置历史记录导出文件包括一系列活动段，这些数据段描述了一种特定的运动（例如，您去杂货店的车程）。 这些活动细分中的每个细分都包括开始时间和位置，结束时间和位置，行进距离（米）以及最可能

全球电厂数据库 该项目旨在建立。 这是由许多合作伙伴进行大规模合作的结果，该合作由和协调进行。 如果您想参与其中，请或分叉存储库和代码！ 要了解有关如何为该存储库做出贡献的更多信息，请阅读文档。 根据提供CSV格式的最新数据库版本（v1.2.0）。 最新版本位于此存储库的目录中。 所有Python源代码都可以在下。 这项工作由和其他组织支持，并得到了支持。 数据库说明 全球电厂数据库分几个步骤构建。 第一步涉及收集和处理国家/地区级数据。 在某些情况下，这些数据是从官方政府网站上自动读取的； 实现此目的的代码在build_databases目录中。 在其他情况下，我们会手动收集国家/地区级别的数据。 这些数据将保存在raw_source_files/WRI并使用build_database目录中的build_database_WRI.py脚本进行处理。 第二步是整合来自不同来源

该工具箱包含一组标准的MATLAB函数，用于分析和显示气候数据。 这些函数计算效率高，易于使用，并且附带了许多教程，这些教程不仅描述了如何使用CDT函数，而且还提供了有关如何在地球科学过程的背景下解释结果的指南。 CDT徽标插图，作者：Adam S. Nelsen（ http://www.adamnelsen.com ）

MPI数据处理，英文版，比国内流行的如grads等软件容易掌握，并方便的多，适合处理各种以grb，nc，txt为后缀的文件，是马普气象所开发的气象数据处理工具

matlab代码影响美国大陆气候异常的回归 灵感 气候变化使极端降雨的可能性更大。 了解温度对降水影响的变化对于长期预报和气候建模至关重要，对于干旱和洪水的预报和准备至关重要。 该项目的目的是确定使用Niño3.4指数根据温度异常定义的厄尔尼诺现象的降雨回归，以及该因子是否在美国大陆以及不同季节有所变化。 它能做什么 我通过线性回归和相关分析，探索了Niño3.4（温度异常代理）与季节性降雨总量的遥相关。 在66年间（1948年至2014年）的八次模拟合奏中，已完成了一项调查，目的是调查温度在美国各地调节降雨中的作用。 我是如何建造的 该数据集是从每月降水量数据下载的，分为四个季节：Spring（3月至4月至5月），夏季（6月至7月至8月），秋季（9月至10月至11月）和冬季（12月至1月至2月）。 对于每个季节，都执行空间线性回归和相关性分析，并将其制作成回归/相关系数图，以方便比较。 最后，应用Student's t检验来确定相关性是否具有统计显着性，以便获得可靠的结果。 我遇到的挑战 除夏季外，没有其他在空间上一致的ENSO降水相关性。 在所有其他季节，降水与Niño3.4指数之

北极数据 作者：克劳斯·保罗（Klaus G. Paul） 从北极地区与气候变化有关的数据中获取数据，信息和见解的存储库。 迷你应用 笔记本电脑和简化的应用程序，可以直观地了解北极发生的事情的一些有意义的方面，以及如何自己掌握数据源。 冰盖比较 比较北极海冰的大小以及它与地球区域随时间的收缩情况，以了解其尺寸。 冰盖动画 根据合成的蓝色大理石风格图像，为特定月份创建多年的北极冰盖动画gif。 多年冻土 该部分包含可用于在多年冻土钻Kong周围挖掘数据的笔记本。 这些钻Kong用于测量整个季节融化的土壤量（也称为“活动层厚度”）。