气候数据可视化和分析

或

课程模块
使用R2021b创建。与R2021b后来版本兼容。

描述

学习基本的如何导入、可视化和分析气候数据使用MATLAB®生活的脚本在这篇介绍性的模块。在第一个脚本中,您将从全球进口温度异常时间序列数据历史气候网(GHCN)[1]和大气二氧化碳全球监测实验室的数据(GML) [3]。这些数据记录气候变化在全球范围内。之后,您将使用数据分析北极海冰变化的国家冰雪数据中心(NSIDC) [5]。最后两个脚本8探索陆地卫星多光谱成像数据来自美国地质调查局(USGS) [6]。你会使用这些数据来描述干旱在加州北部。这个模块遵循use-modify-create学习进展。在早期,您将使用现有代码并修改它来分析不同的数据集。随着进一步推进模块,你将学会编写自己的MATLAB代码分析气候数据。

开始下载和解压缩存储库的模块。然后,双击项目.prj文件在MATLAB。从这里,您可以按照着陆页指令开始使用示例和实验室。

这个模块假设您已经有一个MATLAB的基本理解。如果你不这样做,考虑完成MATLAB斜坡弯道开始前这个模块。

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细节

部分	学习目标
1。全球气温	温度时间序列数据加载到MATLAB。 使用时间序列图比较区域温度的趋势。 数组索引适用于计算二氧化碳浓度的变化。 讨论气候时间序列数据的相关性和自相关。
2。北极海冰	加载和显示北极海冰范围GeoTIFF数据。 量化北极海冰范围使用逻辑运算符。 使用一个for循环来分析北极海冰的变化从1979年到2021年。 计算北极海冰范围的线性趋势。
3所示。多光谱成像	陆地卫星的光谱带名称列表8颗卫星。 加载和显示单波段图像。 使用元数据来重新调节光谱带。 创建一个RGB图像光谱波段。
4所示。多光谱指数	计算从陆地卫星多光谱指数(NDVI和NDWI) 8数据。 由于干旱分析库区的减少。 重叠的多光谱指数RGB图像。 量化植被的变化。 应用图像处理技术,比如创建一个二进制掩码和注册图像。

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许可证

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教育资源

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• 教与MATLAB仿真软件金宝app
• MATLAB平地机

数据源

[1]杰伊·h·Lawrimore马修·j·梅恩拜伦·e·格里森,克劳德·n·威廉姆斯,David b . Wuertz,拉塞尔·s·沃斯,和杰瑞德兰尼(2011):全球历史气候网——每月(GHCN-M),版本3。NOAA国家环境信息中心。doi: 10.7289 / V5X34VDR。2022年3月1日,通过。

[2]弗里曼,E。美国南达科他州,半圆,沃利,中华民国lubke,中华民国,肯特。天使,真实再现浆果,是否Brohan, P。伊士曼,R。,盖茨,l . Gloeden, W。,2017年。ICOADS 3.0版本:海洋气候记录历史的重大更新。37岁的国际气候学杂志(5),pp.2211 - 2232。

[3]博士提供的数据Pieter黝黑色,NOAA / GML (gml.noaa.gov / / ccgg /趋势拉尔夫·基林博士)和斯克里普斯海洋研究所的(scrippsco2.ucsd.edu/)。莫纳罗亚山二氧化碳年平均数据。NOAA全球监测实验室。2022年3月,访问2。

[4]提供的数据Ed Dlugokencky NOAA / GML (gml.noaa.gov / ccgg / trends_ch4 /)。全球甲烷每月的意思。NOAA全球监测实验室。2022年3月,访问2。

[5]羁绊,F。k·诺尔斯,w·n·迈耶·m·萨瓦和a . k . Windnagel。2017年,每日更新。海冰指数,版本3。北部的海冰范围的子集。科罗拉多博尔德美国。国家冰雪数据中心:国家冰雪数据中心。doi:https://doi.org/10.7265/N5K072F8。2022年2月16日通过。

[6]地球资源观测卫星8收集1 1美国地质调查局2022年3月9日通过https://earthexplorer.usgs.gov/。

版权2022年MathWorks公司。