איפה למצוא נתונים היסטוריים

גישה לנתונים היסטוריים אמינים היא הבסיס של כל מחקר אקלים.המאגרים הזמינים כיום משתרעים על פני יותר ממאה שנים באזורים מסוימים, המציעים רשומות עשירות של טמפרטורה, משקעים, רוח, לחץ אטמוספירפרי.המקורות הסמכותיים ביותר נשמרים על ידי סוכנויות ממשלתיות, ארגונים בין-ממשלתיים וקבוצות מחקר אקדמיות. להלן הם החיוכים העיקריים שאתה צריך לדעת.

מינהל האוקיינוסים והאטמוספירה הלאומי (NOAA)

[AA] מפעילה את המרכזים הלאומיים למידע סביבתי (NCEI), המחזיקה בארכיון הגדול ביותר בעולם של נתוני האקלים.ה-FLT:0 Global Historical Climatology Network (GHCN)BuildFLT:1 מספק רשומות יומיות וחודשיות מעשרות אלפי תחנות מזג אוויר ברחבי העולם.

הערכה ודירוג אקלים אירופי (ECA & D)

פרויקט ECA & D, המתואם על ידי המכון המטאורולוגי של הולנד (KNMI), מספק נתונים תצפיתיים יומיים עבור יותר מ-200 תחנות ברחבי אירופה.זה כולל אינדיקציות לאירועים קיצוניים כגון גלי חום, משקעים כבדים, וימי כפור.ה-FLT:0ECA & DLT:1 מציע ממשק ידידותי למשתמש כדי לבחור תחנות ולהוריד נתונים בטקסט או ב- NetDF.

נאס"א Langley Research Center

[ה]הפרויקט של נאס"א:0 [ה]ההההההההההתדרות] ופרויקט האנרגיה הרדיאלית של נאס"א (FLT:2MERRA-2FLT: 3R) מספק נתונים גלובליים מ-1980 ואילך, נתונים אלה משלבים תצפיות לוויין עם מודלים ליצירת שדות מעוגלים של טמפרטורה, רוח, קרינה והיסטורית לצורך מחקרים אקליםיים הדורשים, המחייבים סיקור עולמי של למערכות יחסים של פשטות של לינוקס:

ארגון מטאורולוגי העולמי (WMO)

WMO מתאמת את מערכת ההשתנות הגלובלית (GOS) של ההרחבה 1 (GOS) אשר מאמת את איסוף הנתונים ב-193 מדינות החברות, בעוד WMO עצמו אינו מארח נתונים גולמיים, הוא מספק הנחיות וקישורים לשירותים מטאורולוגיים לאומיים.

שירות שינויי אקלים (C3S)

תוכנית הקופרניקוס של האיחוד האירופי מציעה את ה-FLT:0ERA5 reanalysispherph:1, המספקת הערכות של משתנים אטמוספריים משנת 1940 ועד ימינו. ERA5 נחשב באופן נרחב כאחד ממוצרי השיקום המקיפים והמדוייקים ביותר, המכסים את כל העולם על רשת של ק"מ:2Cli Data Store (CDS3) מאפשר הורדת נתונים מדויקים ו-Cate, ו-Cate, כדי להוריד את כל ה-Cate, או את ה-CateCateCateCateCateCateraterateCateraterterateCaterate, ו-Caterateraterate, כדי להוריד את כל ה-Catertertertertertelaterateratertelate.

גישה לנתונים

לאחר שזיהית את המקור, תהליך הגישה לנתונים היסטוריים של מזג האוויר יכול להישבר לארבעה שלבים ברורים.כל צעד דורש תשומת לב זהירה לפורמט הנתונים, לרזולוציה זמנית ולכיסוי מרחבי.

שלב 1: בחר את סוג הנתונים ואת תקופת

להחליט אם אתה צריך שעות, מדי יום, חודשי או שנתי שיאים.עבור ניתוח מגמה ארוך טווח, נתונים חודשיים לעתים קרובות מספיק, בעוד מחקרים אירועים קיצוניים דורשים ערכים יום יום או sub-daily.בנוסף, לקבוע את תחילת וסוף שנים. מאגרי נתונים רבים יש רשומות לא שלמות לפני 1900, במיוחד באזורים המתפתחים.לדוגמה, GHCN של NOAA כולל כמה תחנות מ -1,700s, אבל כיסוי עולמי הופך רק דחוס לאחר 1950.

שלב 2: בחירת אזור גיאוגרפי ותחנות

רוב הפורטלים מאפשרים לך לבחור נתונים על ידי מלבן קו רוחב / ארוך טווח, מדינה, או על ידי לחיצה על מפה. עבור נתונים מבוססי תחנה, אתה יכול לחפש על שם התחנה או מזהה.

  • (FLT:0) רצף ההמשכיות: 1FLT:1 תחנות מערב עם כמה פערים ברשומות.
  • (ב) ,0) תרומה ללמוד אתר: FIRLT:1 ללימודים מקומיים, השתמש בתחנה הקרובה ביותר שיש לה מספיק שיא.
  • דגלי התפוצה:0 (FLT:1) מספר רב של נתונים כוללים דגלים בקרת איכות המעידים על ערך שעבר או לא תוצאות.

שלב 3: הורד בפורמט Appropriate

פורמטים משותפים עבור נתוני מזג אוויר היסטוריים כוללים:

  • (ה-הערך של ה-FLT:0)CSV (Comma-Separated Values): קל לפתוח בגליונות מבוזרים או לטעון ל- Python/R. מתאים למאגרי נתונים קטנים.
  • (FLT:0)NetCDF (רשת Common Data Form): ההרחבה של רשת נתונים: ההרחבה 1 (Final-describing Format) שמאחסן מאגרי מידע רב-ממדיים.
  • (ב) [15] , ⁇ : ⁇ : ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ :0 (ב"ג): סטנדרט 1 במטאורולוגיה עבור מוצרי מודל NWP.

עבור רוב המחקרים ההיסטוריים, CSV או NetCDF יהיה מספיק.אם אתה משתמש ב-CDCS Copernicus, באפשרותך לבקש נתונים ב- NetCDF עם אפשרויות למשתנים ספציפיים ורמות לחץ.

שלב 4: בדוק נתונים רישוי וסיגריות

תמיד לאמת את תנאי השימוש.נתוני NOAA הם בדרך כלל בתחום הציבורי.נתוני קופניקוס דורשים תגמול וייתכן שיש להם תנאי רישיון ספציפיים לשימוש מסחרי. Cite Datasets כראוי כדי להבטיח התחדשות. רוב הספקים מציעים פורמט ציטוט מומלץ בתיעוד שלהם.

שימוש בנתונים היסטוריים

לאחר הורדת הנתונים, העבודה האמיתית מתחילה.רשומות מזג האוויר של רול כמעט ולא מוכנות לניתוח מיידי.אתה חייב לנקות, לעצב מחדש ולאמת את הנתונים לפני שצייר מסקנות.התתתתת הבאה מתארת את הטכניקות החיוניות.

ניקוי נתונים ופספוס

רשומות היסטוריות מכילות לעיתים קרובות ערכים חסרים, חריגים, או אפילו דגלים ממושמעים (למשל, 9999 להפסדים).

  • (FLT:0) Remove או ערכים חסרים: ההרחבה 1 (אם התחנה יש פחות מ-30% נתונים חסרים, ייתכן שתמלא פערים באמצעות אינטרפולציה (למשל, אינטרפולציה ליניארית לטמפרטורה) או באמצעות נתונים מתחנות סמוכים.
  • Check for Outliers: FLT:1 דגל ערכים נופלים מחוץ לשלוש סטיות סטנדרטיות מהמשמעות החודשית. Investigate אם הן קיצוניות אמיתיות (למשל, גלי חום שיא) או שגיאות כלי.
  • (ב) ,0) הומוגומוניזציה: תחנות 1FLT יכולות לנוע או מכשירים להשתנות לאורך זמן, להציג קפיצות מלאכותיות.שימוש בכלים כמו FLT:2RHtestofLT 3 החבילה R או FLT:4HOARFLT:5 תוכנה כדי לזהות ולהתאים את ההומוגנסים.

נתונים חזותיים

נתונים חזותיים עוזרים לך לזהות מגמות, מחזורים, ו anomalies מוקדם.הכלים והטכניקות הבאים משמשים נרחב במחקרים אקלים:

  • (FLT:0)Time series Plots: FLT:1 Plot טמפרטורה או משקעים נגד הזמן כדי לצפות במגמות ארוכות טווח. השתמש חלקה (למשל, ממוצע נע) כדי להפחית את הרעש.
  • (ב) ⁇ :0) מזמורים: (FLT:1) הראו חריגות טמפרטורה חודשיות לאורך שנים.
  • (FLT:0 Histograms and Box Plots: ההרחבה של נתונים יומיים: יעיל לניתוח שינויים בסף קיצוני (למשל, מספר ימים מעל 30 מעלות צלזיוס).
  • (FLT:0) מטיפה: (Mapping:veFLT:1) השתמש מפות קוטור או מאגדות צבעים מעוגלות כדי לדמיין דפוסים מרחביים של מגמות (למשל, שינוי טמפרטורה בעשור).

(ב) ב- Python, ספריות כמו:0) מ"מ (מ"ג)" (הראשונה ל"ד) , ויקרא ויקרא יט:2 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

ניתוח Trend Analysis

מגמות חישוביות הן מרכזי למחקרי אקלים.השיטה הפשוטה ביותר היא נסיגה ליניארית של ערכים שנתיים או חודשיים נגד הזמן.עם זאת, עליך לקחת בחשבון עבור אוטומטי בנתונים על ידי שימוש ב-FLT:0Sen של מדרונות מדרדרדרדר (FLT:1 או מבחן Mann-Kendall, שניהם אינם מדדיים וחזקים לערים עונתיים, נניח את הזמן למגמה עונתית, כמו רכיבים עונתיים).

כאשר לומדים משקעים, שימו לב כי מגמות הן לעתים קרובות לא לינאריות ומושפעות מגמישות טבעית גדולה (למשל, אל ניניו-דרום אוסוציאליזציה) משתמשים בחלונות נעים או באלגוריתמים של זיהוי נקודות שינוי כדי לזהות שינויים במאפיינים הסטטיסטיים של הסדרה.

השוואה בין אזורים ותקופות

(השוואת נתונים מאזורים שונים דורש מדדים סטנדרטיים (הפסקה:0) ;0 (anomasss) ביחס לתקופה בסיסית (1981–2010) נפוץ (אנומליות להסיר את ההבדלים המוחלטים בשל רוחב או גובה, חושף אם מיקום הוא התחממות או קירור ביחס להיסטוריה שלו.

בעת ביצוע השוואות מרחביות, ודא כי הנתונים נמצאים באותה רשת או מתוכנתים למערכת תיאום משותפת. Reanalysis Datasets כמו ERA5 כבר לספק שדות מעוננים גלובליים, מה שהופך את ההשוואה פשוטה.

יישומים במחקרים אקלים

נתוני מזג אוויר היסטוריים הם עמוד השדרה של תחומי מחקר רבים. להלן ארבעה יישומים עיקריים המדגים את הערך המעשי של נתונים אלה.

טמפרטורות ארוכות טווח ומגמות קדם-התקפה

השימוש הבסיסי ביותר הוא מסמך כיצד שינויי האקלים במהלך 100-150 השנים האחרונות.לדוגמה, שיא הטמפרטורה הגלובלי של NOAA מראה עלייה של כ-1.1 מעלות צלזיוס מאז 1880.על ידי ניתוח נתונים אזוריים, החוקרים יכולים לזהות האם אזור מסוים התחממות מהר יותר מהממוצע העולמי (למשל, ההתחממות הארקטית מגברות) באופן דומה, ניתוח משקעים חושף דפוסים משמרות כגון הייבוש של אזורי הים התיכון וחלקי ההתחממות של ים של ים בדרום מזרח אסיה.

הבנת אירועים מזג אוויר קיצוניים

נתונים היסטוריים מאפשרים למדענים לשים את הקיצוניות האחרונות בהקשר של גלי החום של האוקיינוס השקט של 2021, למשל, היה רחוק כל כך מחוץ לטווח ההיסטורי כי הוא העלה שאלות על היקף של מודלים קיימים של אקלים.שימוש ברשומות טמפרטורה יומית חוזר ל 1900, החוקרים חישבו כי אירוע כזה היה תקופת החזרה המשוערת של אלפי שנים תחת תנאי אקלים לפני התעשייה.

מודלים עתידיים לאקלים

נתונים היסטוריים משמשים לאמת ולצמצם מודלים אקלים.לפני הקרנה של תנאים עתידיים, מודלים מנוהלים על התקופה ההיסטורית (למשל, 1850-2014) והשוואה לתצפיות. Discrepanities מסייעות לדגמי מודלים לשפר את הפרמטרים. מוצרי רנסאליזה כמו ERA5 הם בעלי ערך מיוחד להערכת מודלים כי הם מספקים שדות עקביים ורחוקים מבחינה גופנית מתמדת, לאחר אימות, מודלים עתידיים יכולים לדמות מסלולים תחת תרחישים שונים של גזים (כבישים סוציו-חברתיים).

החלטות מדיניות

ממשלות ומתכננים ערים מסתמכות על נתוני אקלים היסטוריים כדי לקבל החלטות מבוססות ראיות.לדוגמה, תקני תכנון תשתיות (למשל, יכולת ניקוז סערות, בניית עומס תרמי) נגזרים מטמפרטורות היסטוריות וקיצוניות גשם. חברות הביטוח משתמשות ברד היסטורי, רוח, ונתוני הצפה כדי לקבוע פרמיות מדיניות כגון תוכניות הסתגלות לאומיות (NAS) מצטטות מגמות ארוכות טווח בגלי חום, בצורתות ים ורשומות מזג אוויריות ברורות (C) באמצעות LTIP) אשר משלבות על גבי נתונים היסטוריים.

זרימת עבודה מעשית למחקר אקלים

כדי לקשור הכל יחד, הנה זרימת עבודה שלב אחר שלב שניתן להתאים למחקר או למודול ההוראה שלך.

  1. (ב) לדוגמה, השאלה של המחקר: "האם תדירות גלי החום במרכז אירופה גדלה מאז 1960?"
  2. מקור הנתונים של ה-FLT:0Select Data Originment.FLT:1 בחר ECA & D עבור נתוני התחנה או ERA5 עבור reanalysised.
  3. (FLT:0) להעלות נתונים.FLT:1 השתמש בפורטל הספק (למשל, CDS עבור ERA5, ECA & D המפה) ובחירת משתנים רלוונטיים (טמפרטורה מקסימלית, חודשי קיץ).
  4. (ב) ,0) מידע על נתונים נקיים (FLT:1) להסיר תחנות עם > 20% ערכים חסרים. החל ההומוגוניזציה אם ההומוגניות לטווח ארוך היא קריטית.
  5. (FLT:0)Define aחום גלי גלי אינדקס: 1 (FirLT:1) הגדרות נפוצות: לפחות שלושה ימים רצופים עם טמפרטורות מעל אחוזה ה-90 של תקופת הבסיס.
  6. (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  7. (ב) ,0) ,(א) , מגמת כפל 1 (ב) , החל מאן-קנדל ומדרונותו של סאן כדי לקבוע אם השינוי הוא משמעותי.
  8. תוצאות חיפוש > תוצאות חיפוש > FLT:0.0.E.FLT:1Buildתדירות גלי חום שנתית עם קו מגמה מתאים.comludes או מרווחי ביטחון.
  9. [ה]ה' [ה]: [ה] [ה]] ב'[ה]], [ה'] ב'[[המאה ה-20], וב[[המאה ה-20]], נאמר כי הוא כותב על כך.

אתגרים ועיסוקים טובים

עבודה עם נתוני מזג אוויר היסטוריים מתגמלת אך לא ללא מכשולים.אתגר משותף אחד הוא הטרוגניות של נתונים: מכשירים משתנים, תחנות לזוז, והתבוננות פרקטיקות להתפתח.כדי לצמצם את זה, תמיד להשתמש בנתונים מוגנים אם זמין.לדוגמה, ה-FLT:0גלובאלי שינוי, תחנות תנועה, והתבוננות פרקטיקות היסטוריות מתפתחות (GHCN-M) כולל התאמות לטיות ידועות.

שיטות הטובות ביותר כוללות: לתעד כל צעד לעיבוד נתונים, להשתמש בגירסת גרסאות עבור הקוד והמידע שלך, לשתף נתונים נגזרים כאשר ניתן, ותמיד לבדוק ערכים קיצוניים נגד אירועים ידועים (למשל, להשוות גלי חום שיא עם דוחות חדשות מקומיים). על ידי ביצוע הנחיות אלה, המחקר האקלימי שלך יהיה חזק, הדדי, מוכן לתרום לגוף גדל של ידע על שינוי כוכב הלכת שלנו.