GEE图表——利用NOAA气象数据绘制气温预测图

简介

气象预测是通过气象数据和模型对未来某一时间和地点的天气情况进行预测。

具体步骤如下:

1. 数据采集:从气象观测站、卫星等获取气象数据,包括气压、水汽、风速、温度、降雨、云量等。

2. 数据清洗:对采集到的数据进行质量检查、处理和筛选,去除异常数据和不合理数据。

3. 数据处理:将清洗后的数据通过插值、平滑等方法处理成空间和时间上连续的气象场。

4. 模型选择:根据预测的时间范围、区域和目的,选择合适的气象模型,如数值天气预报模型、统计预报模型等。

5. 模型运行:将处理好的气象场输入到模型中,进行数值计算,得出预测结果。

6. 预测结果评估:根据历史数据和实测数据,对预测结果进行评估和校正,提高预测精度。

7. 结果输出:将预测结果以图表或文字形式输出,进行分析和应用。

注:以上步骤是一个完整过程,具体实施时可能会因不同的预测目的、数据获取渠道和应用场景等因素有所改变。

数据:

全球预报系统(GFS)是由美国国家环境预报中心(NCEP)制作的天气预报模式。GFS 数据集由选定的模式输出(如下所述)组成,作为网格预报变量。384 小时的预报间隔为 1 小时(120 小时以内)和 3 小时(120 小时以后),时间分辨率为 6 小时(即每天更新四次)。使用 "创建时间 "和 "预报时间 "属性选择感兴趣的数据。

函数

ui.Chart.image.seriesByRegion(imageCollection, regions, reducer, bandscalexPropertyseriesProperty)

Generates a Chart from an image collection. Extracts and plots the value of the specified band in each region for each image in the collection. Usually a time series.

  • X-axis = Image labeled by xProperty (default: 'system:time_start').

  • Y-axis = Reducer output.

  • Series = Region labeled by seriesProperty (default: 'system:index').

Returns a chart.

Arguments:

imageCollection (ImageCollection):

An ImageCollection with data to be included in the chart.

regions (Feature|FeatureCollection|Geometry|List<Feature>|List<Geometry>):

The regions to reduce.

reducer (Reducer):

Reducer that generates the value for the y-axis. Must return a single value.

band (Number|String, optional):

The band name to reduce using the reducer. Defaults to the first band.

scale (Number, optional):

Scale to use with the reducer in meters.

xProperty (String, optional):

Property to be used as the label for each image on the x-axis. Defaults to 'system:time_start'.

seriesProperty (String, optional):

Property of features in opt_regions to be used for series labels. Defaults to 'system:index'.

Returns: ui.Chart

代码:


// Select the locations
var geometry1 = ee.Geometry.Point([-4.232, 53.263]);
var geometry2 = ee.Geometry.Point([-2.936, 53.394]);// NOAA GFS dataset
var gfs = ee.ImageCollection("NOAA/GFS0P25");// 选择气温数据
var forecast = gfs.select('precipitable_water_entire_atmosphere');// 获取今天的天气预报
// 预测每 6 小时生成一次
// 为考虑摄取延迟,我们获取过去 10 小时内生成的预报
var now = ee.Date(Date.now());
var before = now.advance(-24, 'hour');var filtered = forecast.filter(ee.Filter.date(before, now));// 所有预报图像都有当天的时间戳
// 由于我们需要的是时间序列的预报,因此我们要将
// 时间戳更新为图像的预报日期。
var filtered = filtered.select('precipitable_water_entire_atmosphere').map(function(image) {var forecastTime = image.get('forecast_time');return image.set('system:time_start', forecastTime);});// 创建单一地点的预测图表
var chart = ui.Chart.image.series({imageCollection: filtered,region: geometry1,reducer: ee.Reducer.first(),scale: 27830}).setOptions({lineWidth: 2,pointSize: 2,title: 'Precipitation Forecast ',vAxis: {title: 'Precipitation (mm)'},hAxis: {title: '', format: 'YYYY-MM-dd'},series: {0: {color: 'blue'},},legend: {position: 'none'}});
print(chart);// 为了绘制多个位置,我们需要一个特征集合
var locations = ee.FeatureCollection([ee.Feature(geometry1, {'name': 'bangor'}),ee.Feature(geometry2, {'name': 'livepool'})]);// 绘制气温预测图var chart = ui.Chart.image.seriesByRegion({imageCollection: filtered,regions: locations,reducer: ee.Reducer.first(),scale: 27830,seriesProperty: 'name'
}).setOptions({lineWidth: 1,pointSize: 2,title: 'Precipitation Forecast ',vAxis: {title: 'Precipitation (mm)'},hAxis: {title: '', format: 'YYYY-MM-dd'},series: {0: {color: '#1b9e77'},1: {color: '#d95f02'}},legend: {position: 'top'}});
print(chart);

结果: 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/117289.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

学到一招 chrome 浏览器 debug 悬浮样式

前言 今天在想调试一个开源 UI 框架的某个table row的隔行换色的样式设置&#xff0c;发现这个颜色只有鼠标悬浮在row的时候才能拿到&#xff0c;但是想要拷贝 row 样式&#xff0c;鼠标必须离开悬浮区域&#xff0c;去chrome的debug控制台内才能拷贝&#xff0c;但是一离开悬…

Qt之设置QLineEdit只能输入浮点数

Qt提供了QDoubleValidator来进行浮点数校验,但是它同样存在限定范围无效的问题,详见:Qt之彻底解决QSpinBox限定范围无效的问题 因此我们要子类化QDoubleValidator,并重写其中的validate方法,最后调用QLineEdit的setValidator方法,并将这个子类当做参数传入。 QHDoubleVa…

怎么降低Linux内核驱动开发的风险?

降低Linux内核驱动开发的风险是一个重要的目标&#xff0c;因为内核驱动开发可能会对系统的稳定性和安全性产生重要影响。以下是一些降低风险的建议&#xff1a; 1. 深入了解Linux内核&#xff1a;在开始内核驱动开发之前&#xff0c;建议深入学习Linux内核的工作原理和架构&a…

[Unity]将所有 TGA、TIFF、PSD 和 BMP(可自定义)纹理转换为 PNG,以减小项目大小,而不会在 Unity 中造成任何质量损失

如何使用 只需在“项目”窗口中创建一个名为“编辑器”的文件夹&#xff0c;然后在其中添加此脚本即可。然后&#xff0c;打开窗口-Convert Textures to PNG&#xff0c;配置参数并点击“Convert to PNG&#xff01; ”。 就我而言&#xff0c;它已将某些 3D 资源的总文件大小…

交互式 Web 应用 0 基础入门

初探 Gradio&#xff1a;轻松构建交互式 Web 应用 文章目录 初探 Gradio&#xff1a;轻松构建交互式 Web 应用Why Gradio?安装 Gradio创建交互式界面1. gr.Interface2. gr.Blocks 强大的组件库输入输出组件控制组件布局组件 示例交互式数据可视化多组件同时&#xff08;嵌套&a…

vue3 源码解析(1)— reactive 响应式实现

前言 本文是 vue3 源码解析系列的第一篇文章&#xff0c;项目代码的整体实现是参考了 v3.2.10 版本&#xff0c;项目整体架构可以参考之前我写过的文章 rollup 实现多模块打包。话不多说&#xff0c;让我们通过一个简单例子开始这个系列的文章。 举个例子 <!DOCTYPE html…

电力通信与泛在电力物联网技术的应用与发展-安科瑞黄安南

摘要&#xff1a;随着我国社会经济的快速发展&#xff0c;我国科技实力得到了非常大的提升&#xff0c;当前互联网通信技术在社会中得到了广泛的应用。随着电力通信技术的快速发展与更新&#xff0c;泛在电力物联网建设成为电力通讯发展的重要方向。本文已泛在电力物联网系统为…

无中微子双贝塔衰变

无中微子双贝塔衰变 无中微子双贝塔衰变的原子核理论 双贝塔衰变的研究缘起 玛丽亚格佩特-梅耶&#xff08;Maria Goeppert-Mayer&#xff09;在1935年提出了双贝塔衰变的可能性埃托雷马约拉纳&#xff08;Ettore Majorana&#xff09;在1937年证明了如果中微子是否是Majorana…

PCL 透视投影变换(OpenGL)

文章目录 一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介 在现实生活中,我们总会注意到离我们越远的东西看起来更小。这个神奇的效果被称之为透视(Perspective)。透视的效果在我们看一条无限长的高速公路或铁路时尤其明显,正如下面图片显示的这样: 由于透视的原因,平行线…

CVE-2023-46227 Apache inlong JDBC URL反序列化漏洞

项目介绍 Apache InLong&#xff08;应龙&#xff09;是一站式、全场景的海量数据集成框架&#xff0c;同时支持数据接入、数据同步和数据订阅&#xff0c;提供自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力&#xff0c;方便业务构建基于流式的数据分析、建模和应用。 项目地址 h…

以太网链路聚合与交换机堆叠,集群

目录 以太网链路聚合 一.链路聚合的基本概念 二.链路聚合的配置 1.手工模式 2.LACP模式 系统优先级 接口优先级 最大活动接口数 活动链路选举 负载分担 负载分担模式 三.典型使用场景 交换机之间 交换机和服务器之间 交换机和堆叠系统 防火墙双机热备心跳线 四…

try catch finally代码块的作用

try-catch-finally 代码块是用于处理程序中可能发生的异常情况的一种结构。它的作用在于&#xff1a; try 代码块中的代码用于包含可能会引发异常的代码。catch 代码块用于捕获并处理 try 代码块中抛出的异常。可以通过 catch 代码块中的逻辑来处理异常&#xff0c;如打印错误…

I/O 模型学习笔记【全面理解BIO/NIO/AIO】

文章目录 I/O 模型什么是 I/O 模型Java支持3种I/O模型BIO&#xff08;Blocking I/O&#xff09;NIO&#xff08;Non-blocking I/O&#xff09;AIO&#xff08;Asynchronous I/O&#xff09; BIO、NIO、AIO适用场景分析 java BIOJava BIO 基本介绍Java BIO 编程流程一个栗子实现…

10个基于.Net开发的Windows开源软件项目

1、基于.NET的强大软件开发工具 一个基于.Net Core构建的简单、跨平台快速开发框架。JNPF开发平台前后端封装了上千个常用类&#xff0c;方便扩展&#xff1b;集成了代码生成器&#xff0c;支持前后端业务代码生成&#xff0c;满足快速开发&#xff0c;提升工作效率&#xff1b…

动态开辟内存空间函数

文章目录 malloc函数calloc函数malloc函数和calloc函数的不同free函数realloc函数 malloc函数 参数是要开辟内存空间的大小 开辟成功则返回值为开辟空间的首地址&#xff0c;若开辟失败则返回一个空指针NULL calloc函数 第一个参数为开辟空间的元素个数&#xff0c;第二个参数…

【软件教程】如何用C++交叉编译出能在Android运行的ELF程序或so动态库

一、配置NDK交叉编译平台 1. 打开Android的官方ndk下载链接https://developer.android.com/ndk/downloads?hlzh-cn&#xff0c;下载windows 64位ndk环境包。 2. 解压后将具有以下文件的路径加入到系统环境变量。 3. 配置好环境变量&#xff0c;如下图所示&#xff0c;Path中存…

多线程进阶

多线程常见面试题 文章目录 多线程常见面试题1. 常见的锁策略1.1乐观锁&悲观锁1.2 轻量级锁&重量级锁1.3 自旋锁&挂起等待锁1.4 读写锁&普通互斥锁1.5 公平锁&非公平锁1.6可重入锁&不可重入锁 2. CAS3. Sychronized原理3.1 锁升级3.2 锁消除3.3 锁粗化…

支持多校 微信课表小程序源码 排课小程序源码 支持导入课表 情侣课表 背景设置

练手Lab课程表小程序源码是一个基于thinkphp系统进行开发的前后端分离系统。 源码功能介绍 1、情侣功能 2、情侣间留言 3、情侣间互相设置课程表背景 4、自己日、周课程表背景设置 5、教务系统课程表导入 6、导入别人分享的课表 7、导入别人分享的单课 8、多校支持 9…

MySQL - 为什么官方建议使用自增长主键作为索引

性能提升&#xff1a;自增长主键通常是整数类型&#xff0c;它们在数据库中的存储和索引效率非常高。这使得查询、插入和更新操作更加高效&#xff0c;特别是在大型数据表中。整数类型的比较和排序速度通常更快。减小索引尺寸&#xff1a;自增长主键的值按顺序递增&#xff0c;…

页面html结构导出为word或pdf

一、使用场景和原理 需要将当前页面(一般详情页面)或者dom容器中的内容保存/截图&#xff0c;并且导出为word或者pdf 导出word:获取dom结构直接转化为word导出 导出pdf:用canvas生成当前页面或者dom范围的快照&#xff0c;参考截图功能&#xff0c;然后将生成的canvas转为pdf内…