基于CRU中的tmp数据进行年平均气温分析

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基于CRU中的tmp数据进行年平均气温分析

2023-07-15 04:05| 来源: 网络整理| 查看: 265

目录 1.CRU官网介绍2.ARCGIS处理CRU数据3.使用panoply查看数据

这里主要是介绍一下CRU中数据的使用方法,我主要是用到了tmp(温度数据),进行分析。

1.CRU官网介绍

数据介绍: CRU TS 是目前使用最广泛的气候数据集之一,由英国国家大气科学中心 (NCAS) 制作。CRU TS 提供全球1901 年至 2020 年覆盖陆地表面的 0.5° 分辨率的月度数据。该数据集拥有基于近地表测量的10 套数据,分别是:温度(平均值、最小值、最大值和昼夜温差)、降水量(总量,雨天数)、湿度(如蒸气压)、霜天数、云量和潜在的蒸腾作用。

首先进入页面,进行数据下载: 在这里插入图片描述

这里下载的是4.06版本的数据: 在这里插入图片描述

列表解释: 在这里插入图片描述

在这里插入图片描述 数据大概有200MB左右,很快就能下载完成: 在这里插入图片描述

2.ARCGIS处理CRU数据

打开arcgis,并导入想要研究的区域,我这里是采用的华南地区,中南地区,西南地区作为研究对象。

将下载好的tmp数据导入到gis中: 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

裁剪研究区域的图像,选择当前数据框: 在这里插入图片描述

由于温度数据没有投影,所以这里需要添加投影坐标系: 在这里插入图片描述 根据研究区域的位置选择UTM 48N比较合适: 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

将投影之后的温度数据导出: 在这里插入图片描述 查看文件属性,发现温度数据有了对应的投影坐标系: 在这里插入图片描述

获取2020年 年平均温度 2020年的数据主要是从波段109到波段120,所以将这12个波段进行提取分析: 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 这里需要进行一个修改,将叠加统计改为MEAN! 最后获得了年平均温度图: 在这里插入图片描述

接下来需要对温度图进行插值 首先,将栅格数据转化为点数据(fishnet),以便进行后面的插值计算 在这里插入图片描述对点状图进行插值,这里选择的常用的IDW方法: 在这里插入图片描述最后生成了温度图,效果比较不错: 在这里插入图片描述 这里我做了一个完整的图: 在这里插入图片描述

3.使用panoply查看数据

使用NASA提供的软件也比较方便: 在这里插入图片描述 这是2020年3月16日的温度图,你还可以自己修改日期,查看你想要的日期的图像,和之前ARCGIS做出来的温度图进行比较,都有比较好的效果。



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