楼主按：在今年的Esri中国用户大会上，我听了几场关于ArcGIS用于制图方面的讲座，也在体验区与 Esri中国的技术老师有一些交流。一直觉得ArcGIS在空间数据管理和分析方面很强大，而在制图方面却表现得不怎么样。我看到在国内很多人制图用的是 CorelDraw、AI（可能不仅仅是国内，国外的专业制图也是），诚然这些软件作为专门的图形软件，在很多方面有不可比拟的优势，但是对于地理信息制 图来说，
【ArcGIS学习记录01】–利用CRU TS数据集绘制降雨量分布图注：仅作为本人的学习记录方便以后复习查阅。一、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。简而言之我们能在CRU TS官网上获得几乎各个研究领域能够涉及到的气象数据（包括降雨、气温、昼夜温差等）。二、数据集的下载点击这里直接去官网 进入官网后我们往下滑一点，找到Local Cop
写在前面（已经拖了两周了），决定画一个四季分布图和一个时序图，用两篇文章来记录。下面的0.可以忽略0.批量修改文件后缀（如txt文件 —>xlsx）（此步骤可忽略）（此方法修改后的文件能用wps打开，但其他地方不一定能用）用记事本创建一个新的txt文件，写入ren *.txt *.xlsx（注意是英文空格） 保存为.bat文件，保存在与需要修改后缀的文件同一目录下保存后运行，即可看
产品介绍： LD-SW03在线自动雷达水位雨量监测系统是一款高精度且具有水面波动滤波处理的地表水水位测量、雨量监测系统。它采用喇叭天线的设计，降低功耗，宽范围的输入电压，专门设计于适合野外无人值守的野外自动站应用，测量不受大气温度、压力、空气密度、风、降水、相对湿度的影响，具有极高的稳定性。低功耗及免维护设计。产品具有灵活的工作模式配置。 雷达测量原理的优越性，使其适用于以下工作环境
大一菜鸟入门实操记录，顺便学习一下怎么在csdn上写markdown目标的选取因为相关课程的缘故，需要在1个月内速成python，故选取了python最常用的爬虫作为实操训练 同时，还添加了可视化和GUI入门的内容使爬取的内容应用更丰富 在具体数据的选取上，我爬取的是各省份降水量实时数据话不多说，开始实操正文爬取数据使用python爬虫，爬取中国天气网各省份24时整点气象数据由于降水量为动态数据，
一、梯度下降算法概述1、介绍梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向（因为在该方向上目标函数下降最快，这也是最速下降法名称的由来）。梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。
一.数据的降维之特征选择 1.特征选择 原因：冗余，噪声 主要方法：Filter(过滤式)：Variance Threshold Embedded（嵌入式）：正则化、决策树 Wrapper（包裹式） 不常用sklearn 特征选择API sklearn.feature_selection.VarianceThreshold VarianceThreshold语法 VarianceThreshold
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2023-08-10 12:45:42
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需求: 师弟让我帮他处理一个数据，是一个降雨数据，从2015.1.号到2016.12.31号收集的某地区的降雨数据，一共105000条数据，数据格式为csv格式，第一列为编号，第二列为时间，第三列为该时刻的降雨量，数据特征是如果某段时间的前后都有36个0，则说明这段时间内为一场降雨，我们要做的是求一场降雨的起始时刻以及降雨总量。 初次看到数据的时候感觉思路挺清晰的，后来写的时候发现处处是坑，好多
# 如何使用Java获取降水量
## 概述
在本文中，我将教你如何使用Java编程语言获取降水量的数据。这是一个基础的数据获取任务，适合刚入行的小白开发者学习和实践。
## 步骤
首先，让我们通过以下流程图来了解整个获取降水量的过程：
```mermaid
erDiagram
获取降水量 --> 输入数据
输入数据 --> 获取API
获取API --> 解析数据
# Java获取降水量实现教程
## 整体流程
首先我们需要了解获取降水量的整体流程，以便能够指导小白开发者完成这个任务。下面是一张表格展示了实现“java 获取降水量”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 获取天气数据 |
| 2 | 解析天气数据 |
| 3 | 提取降水量信息 |
| 4 | 显示降水量信息 |
## 具体步骤及代码实现
##
在以前的论文中，对气候插值使用了kriging和cokriging，但是效果都不是很好，以前也使用过Anuspin，但是因过程太复杂，当时也没有做记录就不想再用，但是无奈其他软件的插值效果实在不好。1、处理DEM首先对30m分辨率DEM掩膜提取并重采样到1000m。掩膜的区域要比站点的范围大。使用1000m是因为研究区足够大，没有必要使用30m，笔记本计算30m的DEM等太慢。之后将DEM在gis
背景通过深圳气象局观测到的雷达图数据，每个雷达图覆盖一个目标地点及其周边地区，标记为m*m网格，其中每个网格点记录的是雷达反射率因子值z。这里Z值可以从非常小的数值到大的值，为方便起见，我们使用dBZ来测量这个值：短期降水预测涉及以下信息的分析： 1.当前降水量与雷达折射率之间的关系； 2.雷达图包含当前目标站点及其周边地区的雷达反射率。需要考虑目标地点与周边地区之间的降水关系。我们需要根据雷达值
摘要和关键词抽象： 洪涝灾害是云南省多发的重大气象灾害之一，常伴有滑坡、泥石流，严重威胁人民生命财产安全。本研究充分收集了各类文献资料，梳理了云南省1950—2020年不同空间尺度的洪涝灾害事件信息，根据地理空间数据规范构建了云南省洪涝灾害事件的时空数据集。该数据集包含：（1）云南省（县、区级）洪涝灾害事件目录;（二）云南省（乡级）洪涝灾害事件目录;（2）云南省（县、区级）洪涝灾害事件空
在进行数据分析时，我们往往会遇到多维数据，多维数据在处理时由于维度较大计算起来非常麻烦，这时我们需要对数据进行降维。而在所有降维方法中，PCA是我们最常用的方法之一，其在使用时可以消除指标间的相互影响，同时也不用考虑数据的分布，而且降维效果非常明显，所以PCA可以在绝大多数情况下使用。而本文就是用python来解释一下如何用PCA方法进行降维。首先对PCA进行一下简介。PCA全称是p
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2023-08-10 12:46:21
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今天来简单分享下如何在GEE计算某一地区降水量的偏差目标：在GEE计算某一地区降水量的偏差，以百分比显示，并制作统计图以河南省为研究区GEE实现代码：首先确定研究区和使用的数据集var chirps = ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/PENTAD")// 选择的数据集为"UCSB-CHG/CHIRPS/PENTAD"//CHIRPS的数据是以Pentad形
原创
2022-08-08 16:28:57
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# Java泰森多边形计算降水量
## 引言
在气象学中，泰森多边形是一种用于计算降水量分布的方法。通过将地图上的各个测量站点连接起来，形成交叉的三角形网格，然后根据每个三角形的形状和降水量数据来计算整个区域的降水量分布情况。在本文中，我们将介绍如何使用Java编程语言来计算泰森多边形的降水量。
## 泰森多边形计算方法
泰森多边形是一种基于地理信息系统（GIS）的算法，其计算步骤如下：
今天北京下了很大的雨，来分享下如何在GEE进行降水量的趋势分析
原创
2022-08-08 16:30:22
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# 使用Python绘制分布图的指南
在数据科学和数据可视化中，绘制分布图是一个重要的任务。分布图可以帮助我们理解数据的分布情况和潜在的模式。在本教程中，我们将逐步通过一个简单的例子，教会你如何使用Python绘制分布图。
## 整体流程
以下表格展示了完成绘制分布图的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|--------
GEE实战系列之降水量分析：GEE实战1：利用GEE获取流域内的月均降水量【降水量分析】GEE实战2：利用GEE获取流域内的年总降水量【降水量分析】（持续更新中……）1、目标利用GEE，获取流域内的年降水量。以科罗拉多河流域为例进行分析，流域范围如下： 2、降水数据集利用GEE中的CHIRPS Pentad数据集。 CHIRPS Pentad:Climate Hazards G
# Python绘制频率分布图
## 介绍
频率分布图是一种用于可视化数据分布的常见图表类型。它显示了数据集中各个数值的出现频率，帮助我们了解数据的分布情况。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种绘制频率分布图的方法。本文将介绍如何使用Python绘制频率分布图，并给出代码示例。
## 准备
在开始之前，我们需要安装Python的数据处理和可视化库。其中，`numpy`和`matp
