Tarihsel Hava Verilerini Nerede Bululur

Güvenilir tarihsel hava verileri, herhangi bir iklim çalışmasının temelidir. Bugün bazı bölgelerden daha fazla veri setleri, zengin sıcaklık kayıtları, yağış, rüzgar ve atmosferik baskılar sunmak. En yazar kaynakları hükümet kuruluşları, akademik araştırma grupları tarafından muhafaza edilir. Aşağıda bilmeniz gereken birincil depolar.

Ulusal Okyanus ve Atmospheric Management (NOAA)

NOAA, dünya çapındaki en büyük iklim verileri arşivlerini tutan Çevre Bilgileri için Ulusal Merkezleri işletiyor. onların [FONTFLT:0)Küresel Tarihsel Climatoloji Ağı (GHCN)), dünya çapındaki on binlerce hava istasyonunun günlük ve aylık kayıtlarına erişebilirsiniz.U.S.S.S.S.S. Climate Department dataset)[Dönetici seviye sıcaklığı ve yağış verileri, tarih ve saat boyunca destekleyen ve veri kümesine erişim sağlayabilirsiniz.

Avrupa İklim Değerlendirme ve Dataset (ECA&D)

Royal Hollanda Meteorolojik Enstitüsü tarafından koordine edilen ECA&D projesi, Avrupa'daki 200'den fazla istasyon için günlük gözlemsel veriler sunar. Bu veriler özellikle Avrupa'daki ısı dalgaları, ağır yağış ve don günlerinin bölgeleri için kullanışlıdır.

NASA Langley Araştırma Merkezi

NASA'nın Saç Bakımı:0)CERES[[Dönetici:0)[Dönetici:0)[Döneticiler ve Dünya'nın Saçı Enerji Sistemi) projesi ve [[Şeytan Enerji Sistemi) projesi ve [Üye Olmayanlar için:2)MERRA-2)) KAYNAK[DÜye Olmayanlar 1980'den itibaren küresel iklim verileri, Dünya'daki herhangi bir yere erişmek için basitleştirilmiş bir arayüz sunar.

Dünya Meteorolojik Organizasyon (WMO)

WMO, 35. Dünya'nın kendi kendine ait ham verilere sahip olmadığı için, araştırmacıların resmi raporlar için sertifikalı verilere ihtiyacı vardır. [WMO Dünya Hava Servisi

Copernicus Climate Change Service (C3S)

Avrupa Birliği'nin Copernicus programı, 30-kilometresi üzerinde tüm dünyayı kapsayan geniş kapsamlı ve doğru reanaliz ürünleri sunmaktadır.[Döneticileri tahminler)[B][B][/FONT)[değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir)[değiştir | kaynağı değiştir)[değiştir | kaynağı değiştir)

Data Accessing the Data

Kaynağı tespit ettikten sonra, tarihsel hava verilerinin erişim süreci dört açık adıma ayrılabilir. Her adım veri formatına, zamansal çözünürlüke ve mekansal kapsamaya dikkat gerektirir.

Adım 1: Veri Türünizi ve Dönemünüzü seçin

Saat, günlük, aylık veya yıllık kayıtlarınıza ihtiyacınız olup olmadığına karar verin. Uzun vadeli trend analizi için, aylık veriler genellikle 1700'lerden bazı istasyonlar içerir, ancak küresel kapsamalar 1950'den sonra da yoğun olur.

2. Adım: Coğrafi Bölge ve İstasyonları seçin

Çoğu portal, veriyi enlem/uzunluk arkak, ülke veya bir haritaya tıklayarak seçmenize izin verir. İstasyon tabanlı veriler için, istasyon adı veya ID'yi seçerken aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurun:

  • [FONT=0)Station sürekliliği:[Dönetici:[Dönetici:0) Favor istasyonları rekorta birkaç boşlukla. Bazı indeksler eksik verilerin yüzdesini rapor eder.
  • [FONT:0]Proximity to study site: Yerel çalışmalar için, yeterince uzun bir rekora sahip en yakın istasyonu kullanın.
  • [FONT:0)Kalite bayrakları:[Döneticileri): Birçok veri setleri, bir değerin geçtiği veya başarısız çeklerin olup olmadığını gösteren kaliteli kontrol bayrakları içerir.

Adım 3: Appropriate Format'da Download

Tarihi hava verileri için ortak formatlar şunları içerir:

  • [FONT:0)CSV (Comma-Separated Values):[[Döneticileri açın veya Python/R. küçük veri setlerine uygun olarak yüklemesi kolay.
  • [FONT=0)NetCDF (S Common Data Form):) Kendi boyutsal dizileri depolayan formatları tarif eden bir format. yeniden analiz veya küresel sıcaklık alanları gibi şebekeler için kullanılır.
  • [FONT:0)JSON:[Dönetici:[Dönetici:0) API yanıtlarında sıklıkla kullanılır. Web tabanlı araçlar için iyi, ancak büyük arşivler için daha az yaygındır.
  • [FONT:0)GRIB: [DÜDÜDÜDÜSÜSÜSÜSÜSÜSÜSÜSÜSÜSÜSÜSÜSÜSÜSÜSÜŞÜNÜSÜŞÜNÜSÜŞÜNÜ: [DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜŞÜNÜDÜSÜSÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜSÜŞÜNÜŞÜNÜSÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜSÜSÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜÇÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜ: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0: 0, [DÜDÜyetim: 0, [DÜyetim: 0,

Çoğu tarihsel çalışma için, CSV veya NetCDF yeterli olacaktır. Copernicus CDS kullanıyorsanız, NetCDF'de belirli değişkenler ve basınç seviyeleri için seçeneklerle ilgili verileri talep edebilirsiniz.

Adım 4: Kontrol Data Licensing ve Citation

Her zaman kullanım koşullarını doğrulayın. NOAA verileri genellikle kamu alanındadır. Copernicus verileri atama gerektirir ve ticari kullanım için özel lisans koşulları olabilir. Cite datasets düzgün bir şekilde kopyalanabilir. çoğu sağlayıcı belgelerinde önerilen bir alıntı formatı sunar.

Tarihi Hava Data Data Data

Verileri indirdikten sonra, gerçek iş başlar. Raw hava kayıtları nadiren hemen analiz için hazırdır. Temiz, yeniden şekillendirmeli ve verileri çizim sonuçları yapmadan önce doğrulamanız gerekir. aşağıdaki alt bölümler temel teknikleri özetler.

Data Temizlik ve Gap ⁇

Tarihsel kayıtlar genellikle eksik değerleri, outliers veya hatta kasıtlı olarak kodlanmış bayraklar içerir (örneğin, 9999 eksik). Ortak temizlik adımları şunlardır:

  • [FONT:0)Remove veya eksik değerlerin yanı sıra:) Bir istasyon% 30'dan daha az eksik veriye sahipse, interpolasyon (örneğin, lineer interpolasyon for temperature) veya yakındaki istasyonlardan verileri kullanarak boşlukları doldurabilirsiniz.
  • [FONT:0) Dışlayıcılara Giriş:[Dönetici:[Dönder: 0 ) Aylık üç standart sapmanın dışında kalan Bayrak değerlerin gerçek aşırılık olup olmadığını araştırın (örneğin, bir rekor ısı dalgası) veya enstrüman hataları.
  • [FONT:0]Homogenizasyon: [Döneticiler, zaman içinde hareket edebilir veya cihazlar değişebilir, yapay atlayışları tanıtmak için araçlar kullanabilir.Ücretsizler gibi araçlar kullanın:2).RHtest[DÜyetim:[DÜyetim: 3) R veya DÜŞEKDÜŞEKLERİ[DÜyetim: 4]

Data Visualization

Görselleştirme verileri trendleri, döngüleri ve anomalileri erken yere yerleştirmenize yardımcı olur. Aşağıdaki araçlar ve teknikler iklim çalışmalarında yaygın olarak kullanılır:

  • [FONT=0) Zaman serisi arsalar:[Dönetici:[Dönder: 0 ) Sürekli değişen trendleri gözlemlemek için zamana karşı hava sıcaklığı veya yağış.
  • [FONT:0)Heatmaps:[[Dönem: 1) Yıl boyunca aylık sıcaklık anomalilerini göster. Bu hızla ısınma dönemlerini veya decadal değişimlerini ortaya çıkarır.
  • [FONTS:0)Histogramlar ve kutu arsaları: Günlük verilerin dağıtımını incelemek için aşırı eşler (örneğin 30°C'nin üzerinde günlerce analiz etmek için kullanışlıdır.
  • [FONT:0)Mapping:[Dönetici:[Dönetici:0) Konspek haritaları veya ağlanmış renkli çizimleri kullanarak, trendlerin uzaysal desenlerini görselleştirmek için kullanır (örneğin, sıcaklık 10 yıl boyunca değişir).

Python'da, kütüphaneler [FONTD:0)Matplotlib, [[Uygunlar) ve |Cartopy) R.D[Döneticileri ele geçirebilirsiniz. R.D:D[D)) R.D[Döneticileri ile yavaş yavaş yavaştır.

Trend Analizi

Trendleri hesaplamak iklim çalışmaları için merkezidir. En basit yöntem, her iki aylık değerin zamanına karşı doğrusal bir regresyondur.Ancak, iklim verilerinde otomatikleştirme için zaman serisini kullanarak dikkate almalı:0) veya Mann-Kendall testi, her ikisi de Loess kullananlar.

Deprem eğitimi verirken, trendlerin genellikle doğrusal olmayan olduğunu ve büyük doğal değişkenlik (örneğin, El Niño-Güney Oscillation) tarafından etkileneceğini unutmayın.Devrimler veya değişken algılama algoritmaları serinin istatistiksel özelliklerini tanımlamak için.

Bölgeler ve Dönemler Karşılaştırma

Farklı bölgelerden gelen veriler standart ölçümler gerektirir. ComputeENENFLT:0)anomalies[Ücretleri 1 ) Normal döneme göre (2010 $ 3) veya yüksekliğe göre mutlak farklılıkları ortadan kaldırır, bir konum kendi tarihine ısıtılır veya soğutma veya soğutmak, aşırılık ile ilgili olarak, normalleri karşılaştırmak için, normalleri kullanmak gibi indeksler.[Dörtücük için[Dönetici için) veya DÜDÜDÜDÜDÜDÜSÜye Olmayanlar (SPI)[FONT)

Uzaysal karşılaştırmalar yaparken, verilerin aynı ağ üzerinde olmasını veya ortak bir koordinat sistemine yeniden projelendirilmesini sağlayın. ERA5 gibi yeniden analiz verileri zaten küresel ızgara alanları sağlar, karşılaştırmayı basitleştirir.

İklim Araştırmaları Uygulamaları

Tarihsel hava verileri, bu veri kümelerinin pratik değerini gösteren dört büyük uygulamadır.

Uzun süreli ısı ve Precipitation Trendleri

En temel kullanım, iklimin son 100-150 yıl içinde nasıl değiştiğini belgeliyor. Örneğin, NOAA'nın Küresel Sıcaklık rekoru, 1870'ten bu yana yaklaşık 1.1°C'nin artışını gösteriyor.Özellikle bir bölgenin küresel ortalamadan daha hızlı ısıtıp ısınmadığını tespit edebilir (örneğin, Arctic ısıtma sistemi).

Extreme Weather Events

Tarihsel veriler, bilim insanlarının son dereceleri bağlamına koymalarına izin verir. Örneğin, 2021 Pasifik Kuzeybatı ısı dalgası, tarihsel aralığın çok uzaktı, mevcut iklim modellerinin adequacy hakkında sorular ortaya koydu. Günlük sıcaklık kayıtları 1900'ye kadar, araştırmacılar bu tür bir olayın tahmin edilebilir bir geri dönüş süresi olduğunu hesapladılar. Aynı şekilde, sel frekans analizi 100 yıllık veya 500 yıllık yağış olayları olasılığını tahmin etmek için uzun yağış kayıtlarına dayanıyor.

Geleceğin İklim Senaryolarını Modelleme

Tarihsel veriler doğrulanmış ve kalibreli iklim modellerini geliştirmek için kullanılır.Gelecek koşulları projelendirmeden önce, modeller tarihsel dönem üzerinde çalışır (örneğin, 1850-2014) ve gözlemlerle karşılaştırılır. Diskrepanzis yardımcı modelleyiciler parametreizasyonlar geliştirirler. Reaniz ürünleri ERA5 gibi özellikle de değerlendirme modelleri için değerlidir, çünkü sürekli, fiziksel olarak tutarlı alanlar sağlar.

Politika Kararlarını Vermek

Hükümetler ve şehir planlayıcıları, tarihsel iklim verilerini kanıt tabanlı kararlar almaya güveniyor. Örneğin, altyapı tasarımı standartları (örneğin, fırtına drenaj kapasitesi, termal yük) tarihsel sıcaklık ve yağış aşırılıkları kullanarak elde edilir.TheFLT:0) Ulusal Adaptasyon Planı (IPCC) gibi uluslararası uyarıları (IPCC) gibi uzun vadeli eğilimleri, sıcaklık dalgaları, kuraklık ve deniz seviyesindeki artış - tüm bunlar tarihi hava kayıtları kullanılarak ölçülmektedir.

Bir İklim Çalışması için Pratik Çalışma akışı

Her şeyi birlikte bağlamak için, burada kendi araştırmanız veya öğretim modülünüz için adapte olabileceğiniz bir adım adım adım atlı bir iş akıştır.

  1. [FONT:0] Araştırma sorusunun açıklaması.[[Dönem: 1) Örneğin, “Orta Avrupa'daki ısı dalgalarının frekansı 1960'tan beri arttı mı?”
  2. [FONT:0) Veri kaynağını seçin.[[DÜT:1] İstasyon verileri veya ERA5'i grid reaniz için seçin.
  3. [FONT:0) Veriyi İndirin.[DÜDÜT:1] Sağlayıcının portalını kullanın (örneğin, ERA5, ECA&D haritası için CDS) ve ilgili değişkenleri (günde maksimum sıcaklık, yaz aylarında).
  4. [FONT:0) Temiz veriler [Döntilmiş 1] >20 eksik değere sahip istasyonları kaldır. uzun vadeli homogeneity kritik olup olmadığını homojenizasyon uygulayın.
  5. [FONT:0) Bir ısı dalgası indeksi ilan eder.[DÜT:1] Ortak tanımlar: en az üç gün temel dönemin yüzde 90'ının üzerindeki sıcaklıkları ile.
  6. [FONT:0) Yıl boyunca ısı dalga frekansına bağlı ısı dalga frekansı.[ °T:1] Python (Pandas) veya R (dplyr) yaz olayları saymak için.
  7. [FONT:0)Analyze trendi[Dönetici:0] Mann-Kendall testi ve Sen'nin eğimi, değişimin önemli olup olmadığını belirlemek için uygulayın.
  8. [FONT:0]Visualize sonuçları [Dönemli bir trend çizgisi ile yıllık ısı dalgası frekansı. hata barları veya güven aralıkları ekleyin.
  9. [FONT:0]Stpret ve cite.[[Döntilmiş: 1) Bölgesel iklim değişikliği bağlamında etkileri tartışır ve orijinal veri kaynaklarını sil.

Meydanlar ve En İyi Uygulamalar

Tarihi hava verileriyle çalışmak ancak engeller olmadan değil.Bir ortak meydan okuma veri heterojenliğidir: cihazlar değişir, istasyonlar değişir ve uygulamaları evrimleştirir.Bunu azaltmak için, her zaman mevcut olan homojenize veri kümelerini kullanın. Örneğin, [[Dört:0)Küresel Climatoloji Ağı-Monthly (GHCN-M)[FONTT:1), kendi önyargıları ile gelebilirler.

En iyi uygulamalar şunları içerir: Her veri işleme adımı, kod ve verileriniz için sürüm kontrolü, mümkün olduğunda elde edilen verileri paylaşıp her zaman bilinen olaylara karşı aşırı değerleri kontrol edin (örneğin, yerel haber raporları ile rekor bir ısı dalgası karşılaştır).Bu yönergeleri takip ederek, iklim çalışmanız sağlam, yenidenroducible olacaktır ve değişen gezegenimizde bilgi birikimimize katkıda bulunmaya hazır olacaktır.