气象数据

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【数据分享】1901-2023年我国省市县镇四级的逐年降水数据（免费获取/Shp/Excel格式）之前我们分享过1901-2023年1km分辨率逐月降水栅格数据和Shp和Excel格式的省市县四级逐月降水数据，原始的逐月降水栅格数据来源于彭守璋学者在国家青藏高原科学数据中心平台上分享的数据！基于逐月数据我们采用求年累计值的方法得到逐年降水栅格数据（均可查看之前的文章获悉详情），很多小伙伴拿到数据后反馈栅格数据不太方便使用，问我们能不能把数据处理为更方便使用的Shp和Excel格式的数据！

【视频教程】Python语言在地球科学领域中的实践技术应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，Python能够运行在Linux、Windows、Macintosh、AIX操作系统上及不同平台（x86和arm），Python简洁的语法和对动态输入的支持，再加上解释性语言的本质，使得它在大多数平台上的许多领域都是一个理想的脚本语言，特别适用于快速的应用程序开发。Python具有丰富和强大的库，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。除了Python标准库，几乎所有行业领域都有相应的Python软件库，随着NumP

NCL的安装和运行；气象数据可视化；散点图、直方图、等值线图、箭头图、任意折线和任意图形、非规则网格、图形叠加、组图的绘制NCAR Command Language（NCL）是由美国大气研究中心（NCAR）推出的一款用于科学数据计算和可视化的免费软件。它有着非常强大的文件输入和输出功能，可读写netCDF-3、netCDF-4 classic、HDF4、binary、ASCII数据，支持对HDF-EOS2、HDF-EOS5、GRIB1、GRIB2和OGR数据（Shapefile, MapInfo, GMT, TIGER）的读入操作，基本实现了无缝对接各类气象数据和模式数据。在数据计算上，大气科学研究中几乎所有的常用计算方法都

Python与机器学习：地球科学预测的新方法阅读全文点击:《Python与机器学习：地球科学预测的新方法》Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，Python能够运行在Linux、Windows、Macintosh、AIX操作系统上及不同平台（x86和arm），Python简洁的语法和对动态输入的支持，再加上解释性语言的本质，使得它在大多数平台上的许多领域都是一个理想的脚本语言，特别适用于快速的应用程序开发。Python具有丰富和强大的库，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。除了Python标准

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【数据分享】1981-2023年全国各城市逐日、逐月、逐年最高气温（shp格式）气象数据是我们在各种研究中都会使用到的基础数据，之前我们分享了Excel格式的1981-2023年全国各城市的逐日、逐月、逐年最高气温数据。

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【数据分享】1929-2023年全球站点的逐月降雪深度数据（Shp\Excel\免费获取）气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、能见度等指标，说到气象数据，最详细的气象数据是具体到气象监测站点的数据！

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全球3小时气象数据集GLDAS Noah Land Surface Model L4 3 hourly 0.25 x 0.25 degree V2.1全球3小时气象数据集（GLDAS Noah Land Surface Model L4 3 hourly 0.25 x 0.25 degree V2.1，简称GLDAS_NOAH025_3H 2.1），时空分辨率分别为3小时、0.25度。该数据产品于2020年1月重新处理，代替之前版本。前言 – 人工智能教程该数据产品利用土地信息系统(LIS)第7版中的Noah Model 3.6模拟而成，包含2000年1月至今的36个地表字段。GLDAS-2.1 数据以NetCDF格式存档和分发,取代了相应的 GLD