气候数据可视化和分析
气候数据可视化和分析
课程模块
使用R2021b创建。与R2021b后来版本兼容。
描述
学习基本的如何导入、可视化和分析气候数据使用MATLAB®生活的脚本在这篇介绍性的模块。在第一个脚本中,您将从全球进口温度异常时间序列数据历史气候网(GHCN)[1]和大气二氧化碳全球监测实验室的数据(GML) [3]。这些数据记录气候变化在全球范围内。之后,您将使用数据分析北极海冰变化的国家冰雪数据中心(NSIDC) [5]。最后两个脚本8探索陆地卫星多光谱成像数据来自美国地质调查局(USGS) [6]。你会使用这些数据来描述干旱在加州北部。这个模块遵循use-modify-create学习进展。在早期,您将使用现有代码并修改它来分析不同的数据集。随着进一步推进模块,你将学会编写自己的MATLAB代码分析气候数据。
开始下载和解压缩存储库的模块。然后,双击项目.prj文件在MATLAB。从这里,您可以按照着陆页指令开始使用示例和实验室。
这个模块假设您已经有一个MATLAB的基本理解。如果你不这样做,考虑完成MATLAB斜坡弯道开始前这个模块。
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细节
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许可证
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教育资源
数据源
[1]杰伊·h·Lawrimore马修·j·梅恩拜伦·e·格里森,克劳德·n·威廉姆斯,David b . Wuertz,拉塞尔·s·沃斯,和杰瑞德兰尼(2011):全球历史气候网——每月(GHCN-M),版本3。NOAA国家环境信息中心。doi: 10.7289 / V5X34VDR。2022年3月1日,通过。
[2]弗里曼,E。美国南达科他州,半圆,沃利,中华民国lubke,中华民国,肯特。天使,真实再现浆果,是否Brohan, P。伊士曼,R。,盖茨,l . Gloeden, W。,2017年。ICOADS 3.0版本:海洋气候记录历史的重大更新。37岁的国际气候学杂志(5),pp.2211 - 2232。
[3]博士提供的数据Pieter黝黑色,NOAA / GML (gml.noaa.gov / / ccgg /趋势拉尔夫·基林博士)和斯克里普斯海洋研究所的(scrippsco2.ucsd.edu/)。莫纳罗亚山二氧化碳年平均数据。NOAA全球监测实验室。2022年3月,访问2。
[4]提供的数据Ed Dlugokencky NOAA / GML (gml.noaa.gov / ccgg / trends_ch4 /)。全球甲烷每月的意思。NOAA全球监测实验室。2022年3月,访问2。
[5]羁绊,F。k·诺尔斯,w·n·迈耶·m·萨瓦和a . k . Windnagel。2017年,每日更新。海冰指数,版本3。北部的海冰范围的子集。科罗拉多博尔德美国。国家冰雪数据中心:国家冰雪数据中心。doi:https://doi.org/10.7265/N5K072F8。2022年2月16日通过。
[6]地球资源观测卫星8收集1 1美国地质调查局2022年3月9日通过https://earthexplorer.usgs.gov/。
版权2022年MathWorks公司。
引用作为
瑞安·温斯坦(2023)。气候数据可视化和分析GitHub (https://github.com/MathWorks-Teaching-Resources/Climate-Data-Visualization-and-Analysis/releases/tag/v1.0.4)。检索。
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脚本
版本 | 发表 | 发布说明 | |
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1.0.4.0 | GitHub上看到这个版本发布说明:https://github.com/MathWorks-Teaching-Resources/Climate-Data-Visualization-and-Analysis/releases/tag/v1.0.4 |
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1.0.3 | GitHub上看到这个版本发布说明:https://github.com/MathWorks-Teaching-Resources/Climate-Data-Visualization-and-Analysis/releases/tag/v1.0.3 |
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1.0.2中 | GitHub上看到这个版本发布说明:https://github.com/MathWorks-Teaching-Resources/Climate-Data-Visualization-and-Analysis/releases/tag/v1.0.2 |
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1.0.1 | GitHub上看到这个版本发布说明:https://github.com/MathWorks-Teaching-Resources/Climate-Data-Visualization-and-Analysis/releases/tag/v1.0.1 |
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1.0.0 |