2024年4月9日 · 趋势分析是一种用于检测数据随时间的变化趋势的方法。在海洋学和大气学中，常见的趋势分析包括海表面温度（sst）、海平面上升、气温变化等。趋势分析通常包括以下步骤： 数据预处理：首先需要对数据进行预处理，包括去除季节循环、填补缺失值等。

本章节我们选用的数据是自然资源部第一海洋研究所自主发展的第二代气候模式 FIO-ESM v2.0 模拟和预估的全球SST以及观测值，模式和观测的数据格式都是nc格式。 选用的数据为： 1） 观测数据： 选用的是第5代扩展重构SST数据 ERSST v5 ，空间覆盖全球海洋，分辨率为2°×2°，时间范围从1854年1月到2019年12月，时间间隔是1个月，共166年的数据。 2） 模式数据： 包含历史时期模拟数据和未来情景预估数据。

2023年11月3日 · 本任务将对来自于hadisst的多年海表温度（sst）数据进行eof分析练习，从而掌握netcdf文件的读取、相关的数据预处理以及eof分析的基本原理和实现方法。 另外，在分析结果的可视化方面，除了使用Matplotlib绘图以外，还会使用Basemap或Cartopy进行地图相关的绘制。

2024年4月9日 · 在海洋学和大气学中，常见的趋势分析包括海表面温度（SST）、海平面上升、气温变化等。 趋势分析通常包括以下步骤： 数据预处理：首先需要对数据进行预处理，包括去除季节循环、填补缺失值等。 计算趋势：采用统计方法（如线性回归、非线性回归）来计算数据随时间的变化趋势。 常见的趋势计算方法包括最小二乘法、曲线拟合等。 趋势显著性检验：对计算得到的趋势进行显著性检验，以确定趋势是否具有统计显著性。 常见的显著性检验方法包括t检验 …

2022年2月24日 · 在给定数据中，经度和纬度坐标都是离散的，每隔5度有一个坐标点，在这样的经纬度坐标下的SST值也是离散的，因此我们以样本0第0月的SST数据为例，用插值函数来拟合经纬度坐标与SST值之间的函数关系，得到平滑的SST分布。 # 以纬度和经度生成网格点坐标矩阵 . 55., 60., 65., 70., 75., 80., 85., 90., 95., 100., 105.,

2021年2月1日 · 绘制sst分布图思路：先提取nc文件中存储的经纬度以及sst数据，由于数据密度较低，对其进行插值。 另外，由于项目对岸线的精度要求较高，下载了全球的海岸线数据进行叠加，可视要求自行选择，如对精度要求不高，Basmap_sst卫星数据

2023年8月5日 · n = sst.shape[1] for i in range(n): plt.subplot(n,1,i+1) sns.heatmap(sst[0,i,:,:], square=True, cbar=False, xticklabels=False, yticklabels=False) plt.show()

2023年6月6日 · 这些数据包含四种气候变量：海表温度异常 (SST)、热含量异常 (T300)、纬向风异常 (Ua)、经向风异常 (Va)，数据维度为 (year, month, lat, lon)，对于训练数据提供对应月份的Nino3.4指数标签数据。 简而言之，提供的训练数据中的每个样本为某年、某月、某个维度、某个经度的SST、T300、Ua、Va数值，标签为对应年、对应月的Nino3.4指数。 需要注意的是，样本的第二维度month的长度不是12个月，而是36个月，对应从当前year开始连续三年的数据，例 …

2024年5月1日 · 趋势分析是一种用于检测数据随时间的变化趋势的方法。 在海洋学和大气学中，常见的趋势分析包括海表面温度（SST）、海平面上升、气温变化等。 趋势分析通常包括以下步骤： 数据预处理：首先需要对数据进行预处理，包括去除季节循环、填补缺失值等。 计算趋势：采用统计方法（如线性回归、非线性回归）来计算数据随时间的变化趋势。 常见的趋势计算方法包括最小二乘法、曲线拟合等。 趋势显著性检验：对计算得到的趋势进行显著性检验，以确 …

cs = ax.contourf(longitude, latitude, sst, transfo rm = ccrs.PlateCarree(), cmap= 'coolwarm', extend= 'both') # Add coastlines ax.coastlines() # For these SST data, set the longitude endpoints...