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Python-计算自相关系数.ipynb
- acf计算方法对于较长的时间序列,差异可能会变小,但对于较短的时间序列,差异可能会相当大。
Python-保留谐波.ipynb
Python-经向投影-ccew.ipynb
Python-ITCZ_GPM.ipynb
- 投影子图以及非投影子图高度自适应统一的一个技巧
- colorbar的单位自动出现在右侧的小技巧
- ITCZ的空间分布以及降水变率的空间分布
Python-kelvin波的频散曲线.py
- cckws的频散曲线
Python-基于自相关函数的功率谱估计.ipynb
- 自相关函数的标准化功率谱估计方法
Python-heatmap.ipynb
- 绘制热力图
Python-空间投影法-ccew.ipynb
Python-basemap-sst.ipynb
- 整理了basemap绘制不同投影下空间分布图的基本代码
Python-sst-超前滞后.ipynb
- 基于sst数据计算nino3.4指数,并计算海温异常以及指数的超前滞后,绘制空间分布图
Python-读取各省份数据.ipynb
- 基于cnmaps库自带的省份边界信息,进行区域裁剪
Python-绘制坡度和坡向.ipynb
- 利用RichDEM库方便快捷的基于高程数据计算坡度和坡向
Python-数据同化示例.ipynb
Python-gdal_trans.ipynb
-
学习了如何将tif格式文件转换为nc的方法
-
将m的x-y坐标转换为°的lon-lat
Python-绘制核密度图.ipynb
- 学习了使用seaborn同时绘制两次填色图的方法
- 学习了设置边缘柱形图的标签和刻度的函数命令
Python-计算可降水量.ipynb
- 利用ERA5比湿数据计算可降水量数据
- 处理中心经度存在白线的情况
- 读取cmip6的prw数据
Python-mat.ipynb
- 适用于使用python读取matlab输出的.dat文件
- 多y轴绘制方法
Python-GPCP-趋势分析.ipynb
- 适用于GPCP月平均降水资料的趋势计算
- 空间纬向加权计算以及空间平均
Python-非常规经纬度网格.ipynb
空间滤波.ipynb
- 适用于海洋气象网格数据的空间滤波,包括:带通、低通、高通
- 与matlab中的空间滤波函数进行对比
taylor.ipynb
Himawari-8/read_h9_single_file.py
- 对于Himawari-8/9 标准standard 数据进行解析
Python-海洋气象-Xarray-入门.ipynb
- 适用于转专业或者刚刚学习使用python的研究生,进行海洋气象数据处理的入门资料
- 基于xarray读取、处理、绘图netcdf数据
- 教程内容来自于xarray官网,进行简化
Python | 自相关函数的标准化功率谱估计方法
Python | 等值线添加白底边框
Python | 多Y轴折线图
Python | Colormap
Python | TRMM 3B43 | 气候态平均
Python | 渐变填充曲线
Python | 添加小刻度
Python | 洛伦兹63 model
Python | 极地投影添加扇形框
Python | 庞加莱波
Python | 嵌套子图
Python | 月平均气候态 | SST
Python | Cartopy | 多子图投影
Python | 超前滞后分析 | Niño 3.4 index
Python | detrend | seasonal cycle
Python | NCL风格 | EOF | 相关 | 回归
Python | 长期趋势和异常分析
Python | SLP | EOF | 去除季节趋势
Python | El Nino | EOF
Python | 非规则矩形投影绘制 | 添加斑马线边框
Python | 泰勒图
Python | GPCP | 趋势分析 | 气候态空间分布 | 空间加权平均
Python | Seaborn | 绘制核密度图
Python | kelvin波频散曲线
Python | 设置对称colormap
Python | 同时绘制带有投影与非投影的子图
Python | 波动的经向投影 | HV图
Python | 绘制对流耦合kelvin波频散曲线
Python | basemap | cartopy | geoviews
Python | SMAP_SSS_L2c | 质量控制
Python | 经度转换 | -180180转0360
Python | 批量读取文件夹 | netcdf
Python | 空间带通滤波
(Python | 陆地(海洋)数据 | 掩膜
Python | 提取WRF输出变量 | 插值高度层
Python | 计算位涡平流项
Python | 读取matlab 输出 mat 文件
Python | 处理HY-2C 数据 | 非标准时间格式
Python | Linux | 解析Himawari-8/9 | Standard Data
Python | 空间滤波 | 带通 | 低通 | 高通
Python | x-y 网格切片
Python | 读取.dat文件
Python | 计算可降水量
Python | Gdal | 投影转换 | tiff转换nc
Python | 基于高程数据绘制坡度坡向
Python | 提取省份数据
Python | 涡旋识别 | pyEddyTracker
Python | 复现NCL函数 | 保留谐波
Python | Seaborn | Heatmap
Python | WRF | 计算非绝热加热率
Python | 海洋气象 | Xarray | 数据读取与切片01
Python | 海洋气象 | Xarray | 绘图与基础计算 02
Python | 海洋气象 | Xarray | 数据分组重采样与掩膜 03
Python | 海洋气象 | Xarray | 数据批量读取与保存 04
Python | 震惊,竟然可以这样装库
Python | 爬取微信公众号推文
Python | 为什么不用代码下载ERA5数据呢?
Julia | 安装与测试
NCL | Nan值处理 | 缺测值 | 插值
NCL | 替换数据
NCL | 计算日气候态
NCL | 批量转换nc数据时间格式 | cdo | calendar
NCL | 手动去除季节循环
Matlab | 空间带通滤波 | 傅里叶变换
Matlab | 空间滤波 | 气象海洋网格数据
Matlab | 读取数据
WRF | 输出站点数据
WRF | 增加输出变量
WRF | 修改nc数据 | geo_em.d01.nc
WRF | namelist.wps | namelist.input | 参数设置解释
WRF | 计算嵌套网格的格点数
WRF | ERA5数据驱动 | Simulation
WRF | Quick compile | Tips
WRF | Install with GNU
WRF | 常见报错 | 入门教程
WRF | 入门介绍
WRF | 非绝热加热输出
WRF | 诊断量计算 | 输出
cdo | 插值 | 合并数据 | 缺测处理
Cdo | shell | 批量插值
Cdo | CMIP6 | 修改calendar
cdo | 常见报错 | Unsupported generic
cdo | 常见问题汇总
cdo | 处理CMIP6时间长短不一致
cdo | 批量处理 | CMIP6 | monthly
Windows11 | Ubuntu | 更换默认安装位置 | 安装cdo
Cdo | 下载 | 批量处理cmip6数据完整教程
笔记 | 误差增长 | 可预报性 | 目标观测 |
笔记 | EMD | EEMD
笔记 | Rossby 波 | 位涡守恒
笔记 | 神经网络 | 深度学习
笔记 | 回归方程
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笔记 | EOF 数学公式推导
笔记 | 位涡守恒
笔记 | 赤道波动形成机制 | 降水变化的诊断方程
笔记 | 如何避免光谱泄露?
笔记 | 热带波动动力机制
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GRL | 对流耦合赤道波在次季节预报中的作用
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CD | 基于湿静能平衡的热带大尺度环流诊断模式
NC | 热带波动在海洋性大陆上热带气旋Seroja生成中的作用
CD | 对流耦合Kelvin波的能量学:印度洋和太平洋海盆的对比
JRG-A | CAM5 张-麦克法兰对流方案的不确定性量化和参数调整以及改进的对流对全球环流和气候的影响