距平图(标签-AR)

关注码龄粉丝数原力等级 -- 被采纳被点赞采纳率 zcd912912 2024-05-29 13:44 采纳率: 44.4% 浏览 1 首页/ 游戏 / 距平图(标签-AR) ar其他已知1948—2010年NCAR/NCEP月平均气温和降水再分析资料（nc格式文件air.mon.mean.nc和pr_wtr.eatm.mon.mean.nc）求1948—2010年每年1月气温、降水距平图收起写回答好问题 0 提建议追加酬金关注问题微信扫一扫点击复制链接分享邀请回答编辑收藏删除结题收藏举报追加酬金 (90%的用户在追加酬金后获得了解决方案) 当前问题酬金 ¥ 0 (可追加 ¥500） ¥ 15¥ 20¥ 50¥ 100¥ 200 支付方式扫码支付二维码出错点击刷新支付金额 15 元提供问题酬金的用户不参与问题酬金结算和分配支付即为同意《付费问题酬金结算规则》结题再想想删除再等等

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阿里嘎多学长 2024-05-29 13:44
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以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

要创建1948—2010年每年1月的气温和降水的距平图，你可以按照以下步骤操作：

步骤1: 数据准备

首先，你需要从NCAR/NCEP获取月平均气温和降水的再分析资料，这些数据通常以NetCDF格式存储。你需要下载air.mon.mean.nc和pr_wtr.eatm.mon.mean.nc这两个文件。

步骤2: 数据提取

使用NetCDF相关的库（如Python中的netCDF4或xarray库）来提取1948—2010年每年1月的气温和降水数据。

步骤3: 计算距平值

距平值是指观测值与平均值的差。首先计算长期（例如整个时间段）的平均气温和降水量，然后计算每年1月的气温和降水量与这个长期平均值的差值。

步骤4: 制作距平图

使用绘图库（如Python中的matplotlib或seaborn）来制作距平图。你可以创建一个时间序列图，横轴表示年份，纵轴表示距平值。

示例代码（Python）

以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用netCDF4和matplotlib库来完成上述任务：

import netCDF4 as nc import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载NetCDF文件 air_data = nc.Dataset('air.mon.mean.nc') pr_data = nc.Dataset('pr_wtr.eatm.mon.mean.nc') # 提取1月份数据 air_jan = air_data.variables['air'][air_data.variables['time'][:] == 1] # 假设1代表1月 pr_jan = pr_data.variables['pr_wtr'][pr_data.variables['time'][:] == 1] # 计算长期平均值 long_term_mean_air = np.mean(air_jan) long_term_mean_pr = np.mean(pr_jan) # 计算距平值 anomaly_air = air_jan - long_term_mean_air anomaly_pr = pr_jan - long_term_mean_pr # 制作距平图 years = np.arange(1948, 2011) # 1948-2010年 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(years, anomaly_air, label='Temperature Anomaly') plt.plot(years, anomaly_pr, label='Precipitation Anomaly') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Anomaly from Mean') plt.title('January Mean Temperature and Precipitation Anomaly (1948-2010)') plt.legend() plt.show()

参考资料

以下是一些可能对你有帮助的参考资料：

百度知道 - 距平图怎么做的[^1^]
百度知道 - 如何用excel作距平图[^2^]
CSDN博客 - 美国NCEP/NCAR再分析资料简介[^5^]
NOAA Physical Sciences Laboratory - NCEP/NCAR Reanalysis[^7^]
时空三极环境大数据 - 全球NCEP 再分析数据集（1948-2018）[^8^]

请注意，上述代码仅为示例，实际应用时需要根据你的数据结构和需求进行调整。如果你需要进一步的帮助，可以提供更多的信息。
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专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-05-29 13:44

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引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了绘制1948年至2010年每年1月的气温和降水距平图，你需要首先安装一些必要的Python库，包括xarray, matplotlib, 和 cartopy。如果你还没有安装这些库，可以使用以下命令进行安装：

pip install xarray matplotlib cartopy netCDF4

接下来，根据你提供的信息，你需要读取两个NC格式文件air.mon.mean.nc和pr_wtr.eatm.mon.mean.nc。下面是一个示例代码，用于读取数据并计算距平值。

import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.feature import NaturalEarthFeature

# 读取气温数据
air_data = xr.open_dataset('air.mon.mean.nc')
temperature = air_data['air']

# 读取降水数据
pr_data = xr.open_dataset('pr_wtr.eatm.mon.mean.nc')
precipitation = pr_data['pr_wtr']

# 计算每年1月的气温和降水
january_temperature = temperature.sel(time=slice('1948-01-01', '2010-01-31'))
january_precipitation = precipitation.sel(time=slice('1948-01-01', '2010-01-31'))

# 计算年平均气温和降水作为基线
annual_average_temperature = january_temperature.groupby('time.year').mean(dim='time')
annual_average_precipitation = january_precipitation.groupby('time.year').sum(dim='time') / 31.

# 计算距平
temperature_anomaly = (january_temperature - annual_average_temperature) * 100
precipitation_anomaly = (january_precipitation - annual_average_precipitation) * 100

# 绘制气温距平图
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})
temperature_anomaly.plot.pcolormesh(
    ax=ax,
    transform=ccrs.PlateCarree(),
    cmap='coolwarm',
    vmin=-5,
    vmax=5,
    add_colorbar=True,
    extend='both'
)
ax.coastlines(resolution='110m')
ax.add_feature(NaturalEarthFeature(category='cultural', name='admin_0_countries', scale='110m', facecolor='none', edgecolor='black'))
plt.title('Temperature Anomalies in January (°C)')
plt.show()

# 绘制降水距平图
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})
precipitation_anomaly.plot.pcolormesh(
    ax=ax,
    transform=ccrs.PlateCarree(),
    cmap='RdYlGn_r',
    vmin=-50,
    vmax=50,
    add_colorbar=True,
    extend='both'
)
ax.coastlines(resolution='110m')
ax.add_feature(NaturalEarthFeature(category='cultural', name='admin_0_countries', scale='110m', facecolor='none', edgecolor='black'))
plt.title('Precipitation Anomalies in January (mm)')
plt.show()

这段代码首先导入了所需的库，然后读取了气温和降水数据。接着，它提取了每年1月份的数据，并计算了每年的年平均气温和降水量。之后，通过减去年平均值得到气温和降水的距平。最后，使用matplotlib和cartopy库绘制了气温和降水距平的地理分布图。

注意：这个代码假设你的NC文件已经正确存储在本地目录中，并且文件名和路径与上述代码中的文件名和路径一致。如果文件位于不同的位置，你需要相应地修改文件路径。同时，确保你的数据是全球范围的，因为PlateCarree()投影适用于全球地图。如果你的数据只覆盖特定区域，可能需要选择不同的投影方式。

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