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气象绘图——3D图形迁移
---- ---- 在前面推送中我们提到了通过collection功能而在3D地图中添加地图的方法，也短暂提到了栅格与填色两种图形样式的降维方法。 二、跨越Axes与Axes3D进行collection的迁移 import itertools import pandas as pd from mpl_toolkits.mplot3d import (lc,zs=50) ax.add_collection3d(lc1,zs=25) ax.add_collection3d(lc2,zs=0) ax1.set_visible(False)#解除ax1的显示 (lc02,zdir='y',zs=-51) ax.add_collection3d(lc03,zdir='x',zs=51) ax.add_collection3d(lc04,zdir='z',zs= from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection import numpy as np from cartopy.io.shapereader
74521编辑于 2023-06-21 - 来自专栏AIoT技术交流、分享
LabVIEW Arduino ZigBee无线气象站（项目篇—3）
目录 1、项目概述 2、项目架构 3、传感器选型 3.1、温湿度传感器 3.2、压力传感器 3.3、压力传感器 4、硬件环境 5、Arduino功能设计 6、LabVIEW功能设计 6.1、前面板设计 6.2、程序框图设计 1、项目概述 目前，国内气象站对地面气象数据的采集大多采用传统的有线方式，其布线成本高，维护不方便，尤其对于山区等一些复杂的地形来说，这种缺点更为明显。 气象站终端设备采用Arduino作为控制核心，上位机软件采用LabVIEW，两者通过基于ZigBee技术的XBee模块实现无线通信。 个人小型气象站的总体框图如下图所示： 资源下载请参见：LabVIEWArduinoZigBee无线气象站【实战项目】-单片机文档类资源 3、传感器选型 3.1、温湿度传感器 SHT11是瑞士Sensirion 另外，利用ZigBee的组网技术，在一定的区域内布置多个测量站点，可以实现区域性的气象参数的测量。 资源下载请参见：LabVIEW Arduino ZigBee无线气象站【实战项目】-单片机文档类资源
1.7K30编辑于 2022-06-16 - 来自专栏气象杂货铺
气象数据处理：气象雷达数据II
接着上次，之前说了S波段气象雷达数据的处理及绘图，这次说一下C波段双偏振多普勒雷达数据的处理和绘图。 通过双偏振技术的应用，对云和大气水凝结物的物理特性有了更深的了解，提高了雷达的测雨精度，提高了雷达对冰雹等大气水凝结物的识别能力，预报云内过冷水的出现，从而更准确地进行气象预报[注1]。 因为每一次仰角开始时径向状态是0（体扫开始时是3，即第一条径向），结束时是2（体扫结束是4，即最后一条径向）。通过记录径向开始的值出现的次数确定当前所读取的cut。
3.8K34发布于 2020-04-20 - 来自专栏气象杂货铺
气象数据处理：气象雷达数据I
气象雷达是气象中应用非常广泛的一种工具，通常可以用来进行强对流天气大预警和预报。 气象雷达数据通常为二进制编码数据，而且不同波段的雷达数据所采用的编码方式也会有所不同。
6.6K52发布于 2020-04-20 - 来自专栏智慧气象
微型气象仪：捕捉气象参数瞬时变化
微型气象仪：捕捉气象参数瞬时变化【TH-WQX6】微型气象仪凭借其小巧便携、高精度、实时监测等优势，能够精准捕捉气象参数的瞬时变化，在多个领域发挥着重要作用。 工作原理微型气象仪通常集成了多种传感器，用于测量不同的气象参数。温度传感器：一般采用热敏电阻、热电偶或半导体温度传感器等。 例如，温度测量精度可达±0.1℃-±0.5℃，湿度测量精度可达±2%RH-±5%RH，可以准确捕捉到气象参数的微小变化。快速响应：传感器的响应时间短，能够在短时间内对气象参数的变化做出反应。 比如，风速传感器的响应时间可能仅为零点几秒，使得微型气象仪可以及时捕捉到风速的瞬时突变。 实时连续监测：具备实时数据采集和传输功能，能够连续不断地监测气象参数的变化，并将数据及时传输到显示终端或数据处理系统。用户可以随时查看当前的气象数据，了解气象参数的瞬时状态。
26710编辑于 2025-08-01 - 来自专栏气象学家
推进气象科技自立自强 加快建设气象强国
，并为世界气象科技发展和全球气象治理贡献力量。 、应对气候变化与生态气象保障技术和人工智能气象应用技术。 五是构建促进科技成果转化的评价体系，促进气象科技成果转化应用。六是积极参与全球气象科学治理，打造气象装备、气象学科、气象科技平台等国际品牌。 （作者系中国气象局党组书记、局长 庄国泰） 推进气象科技自立自强 加快建设气象强国 《中国气象局加强气象科技创新工作方案》提出，2021年将完成中国气象局气候变化中心、中国气象局温室气体及碳中和监测评估中心 据介绍，重大天气气候机理研究、下一代数值预报模式、第二代再分析系统、气象观测装备技术、气象卫星遥感应用、新一代信息技术的气象融合应用、气象服务数字化智能化等是解决气象科技“卡脖子”问题的攻关重点。
36710编辑于 2022-03-31 - 来自专栏编外气象人
智慧气象服务
气象服务业务要讨论的问题还很多，以后我再继续，今天暂且换个轻松点的话题，我想跟大家讨论一下智慧气象服务。智慧气象服务是未来愿景，所以可以尽情畅想。 服务本身是供需双方的互动行为，我们的气象部门是服务供给方，不同类型的用户是服务需求方，不论是公众服务用户还是专业服务用户，要优先考虑供需连接，构建以满足用户需求为目标的气象服务体系才是开展智慧气象服务的出发点 （二） 开展智慧气象服务的技术路线 发展智慧气象服务的背景是数字化经济和数字化社会转型的一个过程，是从符号语言转向数字语言的过渡阶段，技术支撑就是大数据、云计算、人工智能、边缘计算、移动通信和物联网等信息技术的发展 （三） 智慧气象服务场景设想 云+端的气象服务生态是未来智慧气象服务所要创建的支撑体系。 智能移动端将成为主要的服务载体，相信在智能硬件的不断发展下，边缘计算会让“随身气象台”成为可能。 智慧气象服务目前还处在规划设计阶段，我们可以从更多角度去认识、从更多角度去解读。
1.1K10发布于 2020-06-01 - 来自专栏跟牛老师一起学WEBGIS
结合d3.js实现气象数据的可视化
概述 本文将结合d3.js实现在mapboxGL中格点气象数据的展示。 效果 ? 实现 1.数据格式说明 需要将格点气象数据实现前端的展示，数据传输的方式有三种：1、json；2、二进制；3、灰度图。 data节点为数据，数据是从左上开始逐行将格点的气象数据转换为一个一维数组。 2. 实现代码 var url = '.. = d3.geoPath(null, context); //绘图笔 //绘图登高线图 var contours = d3.contours() .size([header.nx, header.ny]) .thresholds(d3.range(0, 300, 5))(data); contours.forEach (function(geometry) { context.beginPath(); d3Path(geometry); var
2.8K20发布于 2020-05-04 - 来自专栏编外气象人
格点化气象数据在气象服务中的应用设想
做好气象服务需要业内同行们共同努力，共同思考。闲话少叙，上干货！ 3、 在出行交通气象服务中，采用格点化数据还能够进行附加服务产品的开发，比如可以根据出行目的定制一些服务产品，如外出旅游，那么可推送紫外线照射指数、空气污染扩散条件、穿衣指数、洗车指数等生活服务。 基于以上三点设想，我认为面向交通出行的气象服务、基于移动互联技术开发，单纯的格点化气象数据是不够的，要多角度考虑交通行业数据，探索交通行业与气象数据的相互融合和二次开发。 面向公众的产品展现不能出现让人不理解或者产生误解的表现方式，面向专业的产品要想该行业贴近，真正的实现“交通气象”、“旅游气象”等专业化气象服务产品。 以“气象+行业”作为推进目标，将行业数据和气象数据融合，并进行挖掘和二次加工。
1.4K20发布于 2020-07-02 - 来自专栏气象学家
聊聊“气象服务” （1）
一直在说“气象服务”，到底什么是气象服务呢？今天趁着两会的热度，跟大家一起聊聊 气象服务这件事？ 政府工作报告明确要求：做好气象服务！ 一直在说“气象服务”，到底什么是气象服务呢？ —2— 气象有偿服务 除了公众气象服务之外，气象有偿服务（专业气象服务）是在十一届三中全会以后逐步发展起来。提供服务的主体主要是气象部门。 最开始，气象有偿服务的出现，是为了适应社会主义市场经济对气象服务的特殊的要求。可以说气象有偿服务，是气象部门深化改革的产物。 这些年来，气象有偿服务也在不断发展，服务领域不断拓宽，一定程度上弥补了财政部门拨款的不足，增强了气象部门自我发展的能力。 —3— 商业气象服务 ? 近年来，商业气象服务这个名词也走入到人们的视野当中。 与公众气象服务不同的是，商业气象服务是面向市场以营利为目的的气象服务行为，比气象有偿服务更加强调市场化运作。提供气象服务的主体逐渐从气象部门发展到气象公司。 —4— 决策气象服务 ?
65520发布于 2020-05-27 - 来自专栏气象学家
聊聊“气象服务”（2）
上一期，我给大家简单介绍了有关气象服务的分类，今天给大家聊聊有关“气象服务”的一些误区。 —误区1— 预报准了，气象服务质量就会提高 ? 很多人认为，“只要预报准确率提升了，气象服务质量就会提高”。 这样的观点，不仅存在于气象部门，甚至在一些私人气象服务公司也这么认为。 然而，实际并非如此。 近年来，我国预报水平是逐年上升，有实力私人气象公司也在气象预报这条路上不断精进，创造差异化的预报能力。 从本质上而言，发展气象科学，提高预报准确率的根本目的就是为各行各业提供更优质的气象服务，从而创造更大的价值。 需要我们认识的是，任何基础气象能力只是支撑气象服务价值落地的底层支撑之一。 诚然，气象未来的发展一定是朝着“精细化”这个方向。但，是否所有的气象服务，都需要“精细化” 呢？ 在上一篇文章中，我提到了有关气象服务的分类。比较典型的主要涉及到两种：公众气象服务和商业气象服务。 无论是公众气象服务，还是商业气象服务，气象服务价值最终落地，还需要在其他环节不断探索。
58720发布于 2020-05-27 - 来自专栏编外气象人
浅谈气象服务需求
1、 开展气象服务之前总是抓不准用户的真正需求； 2、 跟用户交流后发现用户也说不出来想要什么； 3、 绞尽脑汁提出的气象服务解决方案用户并不买账； 4、 用户提出的气象服务需求我们觉得非常不合理。 02 间接气象服务需求 间接气象服务需求，简而言之就是不能直接获取到，需要从用户的沟通中去分析并确认气象服务需求，这种间接气象服务需求目前其实越来越常见。 03 延展气象服务需求 获取用户延展气象服务需求比间接气象服务需求，就需要做更进一步的工作，也就是需要下更大的功夫，做更多的功课了。什么是延展气象服务需求？这在决策气象服务中会经常碰到。 气象是个专业领域，一般人对气象的理解仅仅停留在天气预报和气象预警层面，所以只有发生气象灾害时才会从不同渠道上去了解气象，并且当前的气象科普内容也比较单一，更多的还是从气象灾害防御角度去宣传，要谈到如何应用气象服务 所以，我们要想做高质量的气象服务工作，首先要做的就是发掘气象服务需求，并将气象服务与各行各业通过气象服务产品进行融合发展。提了这么多年的“气象+”和“+气象”，成果如何呢？
54030编辑于 2022-12-27 - 来自专栏自学气象人
气象绘图——白化杂谈
目前气象领域流行的是花式利用地图shp文件进行操作，达到白化的目的。 库包下的clip白化； ④公众号DataCharm推送的Fiona、shapely库包赋nan值白化； ⑤气象家园Masterpiece提出的shp转path判别法。 一、maskout白化 这个方法其实很多地方都使用过，比如气象学家公众号上面，还有很多同志也自主开发了类似方法。但是由于气象家园的这个是影响最大的，也是比较完善的，我单独提出来。 font.sans-serif']=['KaiTi']#英文新罗马字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False fig=plt.figure(figsize=(3,1.5 ) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.tick_params(direction='in',labelsize=3,
2.1K33编辑于 2023-06-21 多参数自动气象站：气象监测的 “智慧大脑”
多参数自动气象站：气象监测的 “智慧大脑”【BF-QX】在科技飞速发展的当下，气象监测领域也迎来了革命性的变革。 一、多参数自动气象站的功能特点多参数自动气象站，宛如一个全能的气象 “侦察兵”，能够同时监测多种气象参数。 以某型号的多参数自动气象站为例，它通过九要素一体式传感器，能够一次性输出风速、风向、光学雨量、总辐射等九项参数，并且测量精度极高，温度测量精度可达 ±0.1℃，湿度为 ±3% RH，气压为 ±0.1hPa 在气象监测与预报领域，它为气象部门提供了大量准确、实时的气象数据，帮助气象工作者更精准地预测天气变化，提高天气预报的准确性和时效性，为公众的出行、生活安排提供可靠的气象信息。 借助数字孪生系统，将气象数据映射至区域气候模型，生成 3D 风险热力图，为城市防灾、电网调度等提供更直观、准确的可视化决策支持。
27910编辑于 2025-07-07- 来自专栏好奇心Log
世界气象日 | 各位大咖带我们探秘气象（录播回放）
3月23日是第62个“世界气象日”。以“早预警、早行动：气象水文气候信息，助力防灾减灾”为主题的“世界气象日”研讨会通过线上直播的方式举行。 此次活动由华风气象传媒集团、中国气象学会秘书处、中国气象局国际合作司、中国气象局气象宣传与科普中心、中国气象服务协会、中国气象局国家气候中心、自然资源部国家海洋环境预报中心联合主办。 气象观测网可通过地面气象站、高空探测站、气象雷达、气象卫星、海上浮标、人工观测等多种手段获取地面及空中的气温、气压、湿度、风向、风速、能见度等海量气象信息。 国家突发事件预警信息发布系统作为国家应急指挥平台体系的一部分，未来要覆盖国、省、市、县四级预警发布业务，预警公众覆盖率达到87.3%，预警发布时效达到3至8分钟，能在1分钟内靶向发送给受影响区域的防灾责任人 传播 多渠道及时响应发布 各级气象主管机构所属的气象台站需及时发布并指明气象灾害预警的区域，同时通报本级人民政府及有关部门、防灾减灾机构。
73010编辑于 2022-04-12 - 来自专栏气象学家
气象预测精度提升3倍！这款存储怒刷全球排行榜！
气象大数据不仅要在高并发情况下高速存储，同时还需要在毫秒级的时间内提供数据产品服务，气象数据存储系统面临着更高的性能挑战。 据测算，预报精度提升3倍，计算资源就将提升27倍。对存储和计算资源进行扩展已成气象业务系统常规需求，存储系统既要无缝扩展又保证性能不降低。 近日，被公认针对存储领域最具权威的国际榜单IO500公布，这给气象数据存储系统带来了专业的参考指标，也为气象行业的存储布局带来了新的“曙光”。 与此同时，高分气象卫星发射和高时空分辨率数值模式的发展，气象及相关行业数据日增量已达到数十TB的存储需求。 曙光ParaStor分布式存储系统助力中国气象事业 在近日，国务院印发《气象高质量发展纲要（2022—2035年）》，提出要加快推进气象现代化建设，努力构建科技领先、监测精密、预报精准、服务精细、人民满意的现代气象体系
81730编辑于 2022-11-29 - 来自专栏编外气象人
数字气象将加速推进
（三） 数字气象发展将会加快速度 在我以往的推文中，讨论过多次数字化的技术话题，结合气象业务的发展，也谈论过“数字气象”、“数字化气象服务转型”等，其实都是因为我国在大力推进“数字经济”的发展，希望在气象领域能有所突破 当然，实现“气象业务的数字化转型、适应数字经济发展方向、促进气象服务高质量发展”这个大目标还有很长的路要走，但是经过“疫情”这个特殊时期很多人“不正常”的工作与生活状态之后，迫不及待的希望加快脚步，我也希望 “数字气象”率先落地。 有很多正在创业的气象同行，相信跟我有同样的感受。气象政务数字化、气象业务数字化、气象服务数字化在后疫情时代可能会成为气象发展的新需求，甚至是刚需。 希望大家一起加入“气象服务人”（关注同名公众号），抱团取暖，共同努力，一起为促进气象服务发展而助力！
37610编辑于 2022-09-26 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
全球月度气象数据集
前言 – 人工智能教程 该数据产品是利用GLDAS-2.1 Noah每3小时数据进行时间平均生成的，其中GLDAS-2.1 Noah每3小时数据是利用土地信息系统(LIS)版本7中的Noah Model 全球月度气象数据集是指收集和整理全球各地区月度气象数据的数据集。它包含了气温、降水、湿度、风向和风速等气象要素的数据。 这些数据是从各国气象部门、研究机构以及私人气象站等多个渠道收集而来，通过标准化处理后，被用于气候变化研究、农业预测、水资源管理、能源规划等领域的应用。 据世界气象组织（WMO）统计，全球有超过1万个气象站点，其中有超过8000个站点提供了全年的气象数据。 这些数据通过WMO的全球气象观测系统（GOS）共享和传输，形成了全球气象数据网（GDN）和国际气象数据中心（IMDC），为全球气象预报和研究提供了重要的支持。
56510编辑于 2024-02-02 - 来自专栏气象杂货铺
气象领域最强Python教程
Unidata在其GitHub站点发起了一个地球科学相关的Python在线培训课程，主要包括大量的绘图示例以及很多气象常用库的入门教程。 ? Git和GitHub使用 Python的安装 Jupyter Lab的使用方法 Python基本语法 Python科学应用库 大气科学相关Python库 Example Gallery 此部分给出了大量的气象相关的绘图示例 Python Workshop Materials 主要提供了基础Python科学应用库以及大气科学和气象类Python库的使用教程。 Analysis Introduction to Data Analysis Advanced Data Analysis Time Series Time Series Plotting 大气科学和气象类
4K71发布于 2020-04-21 - 来自专栏气象学家
Python气象绘图教程（三）
气象上常用的有三线图、五线图。三线图主要是日常气象分析的气压、气温、湿度（或其他绘图量）有时还会绘制降水柱状图。五线图主要是展示春夏秋冬和年平均的变化关系。 这两张图就是典型的折线图，折线图在表示某个气象数据随时间变化特点时相对视觉观感更好。 #### temps=df['TEM']#####给每种气象特征量一个列表用以储存数据#### rhu=df['RHU']#####给每种气象特征量一个列表用以储存数据#### rains=df['PRE 一行一列就只有一个绘图区），ax1是第一个绘图区（本来就只有一个*囧*）”不懂的话可以做一个小测试： ax1=fig.add_subplot(221) ax2=fig.add_subplot(222) ax3= 上述命令就是创建一个两行两列的子图区，分别为ax1,ax2,ax3,ax4。
3.5K31发布于 2020-06-09
腾讯云开发者
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