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Matlabユザコミュニティ气候数据工具箱:了解我们变化的气候
今天我们的客座博主是丽莎·肯普勒，她在马萨诸塞州纳蒂克的MathWorks工作。
Lisa支金宝app持研究人员和教育工作者，通常是地球科学家，帮助他们在他们的社区门户上构建和托管他们需要的工具，从工具箱到数据访问api到课程材料。
气候数据工具箱简介
地球日快乐!
这个工具箱的灵感来自一个伟大的想法:地球科学研究人员和处理气候数据的学生通常会执行一组与数据处理、分析和可视化相关的共同任务。Greene和他的合著者在他们的
发表在《地球化学，地球物理，地球系统》上的论文
对于个人或集体来说，让每个从事气候分析的人分别记录这些相同的任务并不是很好地利用时间，因为它占用了其他更具创新性的气候工作。
对于那些重复的任务，最好有一组可重用的、公共共享的函数。
显然，MATLAB用户也同意这一点，他们正忙着分析气候数据。自2019年发布以来，气候数据工具箱已被下载近5000次!
文档快速链接
并包括其100多个功能的代码示例、教程和详细描述。
为了让大家了解这个工具箱是如何工作的，我将做一个简短的分析，最后给出一个信息丰富的地图。
例:1950年以来太平洋温度变化
假设我们想研究太平洋温度随时间的变化。首先，weÿll需要历史温度数据和函数来计算变化。
这就是“气候数据工具箱”的设计目标。这些函数是在考虑地图数据的情况下构建的，目的正是为了完成这类分析——计算温度变化并应用评估工具来确定其重要性。
该脚本将引导我们完成这些步骤。
加载数据
载入太平洋海面温度数据。的
太平洋
＿
风场
数据集有1950-2017年的温度数据。
负载pacific_sst
检查工作区中的变量，以查看数据集包含什么。（
风场
=海面温度
谁
快速查看统计和映射
为了了解温度分布，计算一张海洋表面平均温度的地图。
Sst_mean = mean(sst,3);
现在绘制平均海面温度，快速查看整个海洋的温度分布以及该区域的温度范围。毫不奇怪，纬度= 0的温度，赤道，更温暖，正如我们可以从颜色条传说。
sst_mean imagescn(经度、纬度)
包含经度
ylabel纬度
colorbar
的
热
Colormap很好地分配了直观的温度颜色，较红的颜色表示温度较高，较蓝的颜色表示温度较低。在地图上添加边界可以显示海洋相对于陆地的位置，帮助我们将温度与熟悉的陆地地理位置(美洲位于太平洋的右侧)对齐。
cmocean热；
持有在
边界
温度趋势分析
利用年趋势计算出太平洋海面温度的趋势图。
Mo_to_yr = 12;
Sst_tr = trend(sst,mo_to_yr);
clf
创建年度趋势数据的可视化地图。
sst_tr imagescn(经度、纬度)
Cb = colorbar;
ylabel (cb、“sst trend \circC/yr”）
cmocean (“平衡”，“主”）
在测量期间(1950-2017年)，气温平均下降的地区的地图是蓝色的。
红色区域表示在相同的68年期间温度的上升。
现在我们有了线性趋势图
mann_kendall
函数使用原始函数计算这些变化在统计上是否显著
风场
数据集。
Mk = mann_kendall(sst);
答案:哪里的温度变化有统计学意义?
作为分析的最后一步，我们将把显著性数据叠加到温度图上。
点画
覆盖(
纬度
，
朗
)地点
mann_kendall
用圆圈标记。
持有在
可点画(经度、纬度)
该地图显示了1950年至2017年海洋表面温度的统计显著变化。没有圆圈的区域表示温度变化在统计上不显著的位置。
我们实现了最初的目标，即确定太平洋的温度随时间的变化，并了解这种变化在哪里表明了一个重要的、定向的三角洲。在20行代码中，气候数据工具箱为我们提供了一些关于气候变化对太平洋影响的有趣信息。
也许你们当中认真的学生会以这个例子为基础，学习更多关于太平洋或其他地区的知识。
额外阅读及参考资料
- 气候数据工具箱(代码)
- CDT文档(文档)
- 气候数据工具箱MATLAB -分析趋势和全球变暖(视频)
- 气候数据工具箱MATLAB(纸地球化学，地球物理，地球系统）
- ocean_data_tools(代码)
- 北半球海冰浓度的可视化(使用MATLAB与ECMWF气候数据存储教程)
- 陆地卫星8号数据探索者(应用)
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