大气模式(Atmospheric Simulation Model)为描写不同类型的大气运动而建立的闭合方程组。它能够由气象要素场的初始状态确定其未来的状态。大气模式是在不失去大气主要特征的情况下，将非常复杂的实际大气理想化和简化后的数学模型。实际大气的复杂性，既表现为从分子的个别杂乱运动到遍及整个大气圈的大范围的有规则运动，也表现为物理过程的复杂性和多样性。对于研究大气大尺度运动的短期变化来说，
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2023-10-19 21:36:03
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# 基于 Python 的大气模型简介
大气模型是用于模拟地球大气状态和变化的数学模型，广泛应用于气象预报、气候研究和环境监测等领域。本文将介绍大气模型的基本概念，并通过 Python 代码示例演示如何建造一个简单的大气模型。
## 大气模型的基本概念
大气模型通过物理和化学规律，建立气象要素（如温度、湿度、气压等）与时间和空间之间的关系。常见的大气模型包括：
1. **全球气候模型（GC
# 实现大气模型的Python指南
## 1. 引言
大气模型用于模拟地球大气的行为，帮助我们更好地理解和预测天气变化、气候模式等。对于刚入行的开发者来说，创建一个简单的气候模型可能是一个挑战。本文将带您一步步走过这一过程，包括所需步骤的概述、代码示例，以及如何利用Python进行数据可视化。
## 2. 流程概述
我们将按照以下步骤实现大气模型：
| 步骤 | 描述
二氧化碳 (CO2) 和甲烷 (CH4) 等温室气体 (GHG) 会在大气中捕获热量，从而使我们的星球保持温暖，对生物物种友好。 无论如何，燃烧化石燃料等人类活动会导致大量温室气体排放，从而过度提高地球的全球平均温度²。 因此，向可持续的全球经济转型势在必行，这样我们才能减缓气候变化并确保我们物种的繁荣。 在本文中，我们将对大气 CO2 浓度数据应用时间序列预测，从而有机会探索机器学习与气候变化的
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2024-01-22 00:26:02
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大气散射模型的推导
大气中粒子的散射作用是产生雾霾的主要原因。无论是用人的肉眼观察，还是从拍摄获取的图像中观察，雾天的景象总是存在对比度和视野降低的问题。1925年，Keim & Nemnich[1]等人提出雾天图像能见度较低是大气中的悬浮粒子对光的吸收和散射造成的。1976年，John Wiley & Sons[2]等人提出粒子的散射作用造成目标和相机之间光在传输过程的衰减，并且
摘要：大气散射模型（ASM）是描述模糊图像成像处理最广泛使用的模型之一。然而，我们发现ASM具有内在的局限性，这导致恢复结果的影响很小。本文通过在ASM中引入一个新的参数，即光吸收系数，获得了一种增强型ASM（EASM），它可以解决昏暗的效果，更好地模拟室外朦胧场景。基于这种EASM，开发了一种简单而有效的基于灰度世界假设的IDE技术，以提高模糊图像的可见性。实验结果表明，IDE消除了昏暗效应，表
概述 概述介绍理论历史和方法显微镜中的PSF天文学中的PSF眼科的PSFReferences 点扩散函数（point spread function (PSF) 以下均使用PSF缩写）描述了一个成像系统对一个点光源（物体）的响应。PSF的一般术语就是系统响应，PSF是一个聚焦光学系统的冲击响应。在大多情况下，PSF可以认为像是一个能够表现未解析物体的图像中的一个扩展区块。函数上讲，PSF是成像系
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2024-05-26 22:21:56
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5S模型1986年由法国里尔科技大学大气光学实验室Tanre D.等人研发了5S模型，5S模型不仅可以用来模拟太阳辐射传输过程，还可以计算辐亮度。该模型假设大气吸收和散射作用可以耦合。6S模型6S模型是美国马里兰大学地理系的Vermote等人于1997年在5S模型的基础上研发的。该模型很好地模拟了地气系统中太阳辐射的传输过程，适用于辐射波长200nm到4000nm的大气辐射传输模型。相对于5S模型
# Hadoop 大气模型的科普解析
## 引言
随着全球气候变化的加剧，大气模型在气象学、环境科学以及地球系统科学中的重要性日益凸显。为了提升数据处理能力，Hadoop成为了众多大气模型计算的首选平台。本文将介绍Hadoop如何与大气模型结合使用，并通过一个简单的代码示例来展示其应用。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。它由
上一篇文章介绍了如何用SPACES软件创建模型，这篇文章介绍如何配置模型驱动参数。 打开ENVI-guide 创建新的模拟文件 基础设置 选择模型域 选择等级，初级比较简单，不予以介绍，中级和高级介绍如下中级（simple forcing）选择yes，simple forcing 配置参数 simple forcing边界条件 土壤、污染物、云量参数设置 土壤参数 污染参数(这个部分我还没有用到过
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2023-10-20 17:01:45
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以前由于硬件限制，很多游戏的天空和地面颜色主要是用贴图模拟，近来硬件的发展，越来越多的游戏开始采用基于比较真实的大气散射模型来实时计算。很多文章的计算最终都将眼睛高度和角度作为参数，这里主要按照Sean O’Neil系列的方法来(其实它也是Nishita的改进)。 原理可以简单归结为：光从大气外圈，散射之后进入眼睛。散射本身
效果图这次先上效果图*4散射概念光线击中空气中的微小颗粒后的偏折导致了光线的散射。我们看到的阳光应该是由视线上的散射在视线方向上的集合。如果由地面的反射，还要加上经过散射计算的地面反射。Rayleigh散射由较小的空气分子引起的散射，对不同波长的光有不同的散射程度，蓝色最强。也就是天空为啥是蓝色的原因。Mie散射由较大的漂浮颗粒（气溶胶……PM2.5????)导致的散射相位方程相位方程描述有多少光
1大气校正概述大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数；狭义上是获取地物真实反射率数据。用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。大多数情况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。很多人会有疑问，什么情况下需要做大气校正，我们购买或者其他途径获取的影像是否做
高分二号卫星于2014年8月19日成功发射，搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机，将带来优于1米空间分辨率的光学遥感影像。高分二号较高分一号来说分辨率提高一倍，同时具有高定位精度和快速姿态机动能力等特点。从2014年8月21日首次开机成像并下传数据，已逐步被各行业用户使用。高分二号数据的大气校正与高分一号类似，但由于官方暂时未正式公布卫星的波谱响应函数等参数，ENVI也未能及时对其进行原生支
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2024-07-16 20:42:29
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大气污染系指由于人类活动或自然过程引起某些物质进入大气中，呈现足够的浓度，达到了足够的时间，并因此危害了人体的舒适、健康和福利或危害了生态环境[1]。污染防治实践表明，建立空气质量预报模型，提前获知可能发生的大气污染过程并采取相应控制措施，是减少大气污染对人体健康和环境等造成的危害，提高环境空气质量的有效方法之一。 目前常用WRF-CMAQ模拟体系（以下简称WRF-CMAQ模型）对空气质量进行预报
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2023-10-18 23:33:50
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# 用Python写大气污染预测模型的入门指南
在这个快速发展的时代，环境问题引起了越来越多的关注，特别是大气污染的预测和管理。作为一名新入行的开发者，学习如何用Python进行大气污染预测模型的开发是一个里程碑式的开端。以下是实现这一目标的流程和每一步的详细说明。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
Diffusion Model今天简单了解了一下扩散模型，主要是学习了最经典的那篇2020年发表的denoising diffusion probabilistic models（DDPM）。需要掌握一些高数基础、概率论以及KL散度相关的知识，数学公式推导起来才不至于费劲，而且里面的概率公式多是基于贝叶斯公式以及马尔科夫假设，运用的比较灵活，虽然数学原理推导不是很难，但是整个模型的理解会存在一些或
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2024-06-27 16:12:38
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1.功能概述电磁波在大气传输时，由于大气分子、气溶胶的散射以及臭氧、水汽等气体的吸收，均会影响传感器接收到的信号，导致传感器接收到的信息不能真实反映地表特性。要获得地表的准确信息，就必须尽量消除大气影响，大气校正的目的就是将获取的遥感数据定标后的表观反射率转换为能够反映地物真实信息的地表反射率。
大气校正分为绝对大气校正和相对大气校正。
绝对大气校正
将遥感图像的DN值转换为
1. 算法功能简介 大气校正的目的消除大气对太阳和来自目标的辐射产生吸收和散射作用的 影响，从而获得目标反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数。大多数情 况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。 PIE 的大气校正模块是基于 6S 大气辐射传输模型。 6S 模型假定无云大气的 情况下，考虑了水汽、 CO2
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2023-07-02 22:39:54
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# 基于6S模型进行大气校正的Python实现
在遥感领域中，大气校正是一项重要的技术。大气校正的目的是消除大气对地表反射率的影响，以获得更真实的地表反射信息。6S模型（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum）是一种常用的大气校正模型，能够精确模拟不同条件下的光传播过程。
本文将介绍基于6S模型如何在Pyt
原创
2024-08-25 03:46:21
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