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当气象绘图碰上PyQt5...
今天尝试下气象绘图与PyQt5结合。 首先是PyQt5的安装： pip install PyQt5 pip install pyqt5-tools 可以通过下面若干可选的操作来检查是否已经安装成功： Win+S呼出Cornata主面板（搜索框 在cmd中输入pyuic5，如果返回“Error: one input ui-file must be specified”说明安装成功。 designer打开后就可以创建画布啦，具体设计如下： 设计好之后就可以直接生成代码了，当然也可以自己写代码： pyuic5 -o ./meteo.py . clicked.connect(self.plot_fig) self.pushButton_3.clicked.connect(self.save) 最终效果： 气象绘图数据和代码可以参考
48520编辑于 2023-06-21 - 来自专栏编外气象人
5G技术与气象服务
【摘要】 5G时代终将要到来，在5G时代气象服务应该如何融入5G，如何利用好5G技术，我们的气象服务在5G时代都面临哪些机遇和挑战。本文主要讨论5G在气象服务中的应用进展和未来展望！ 【正文开始】 1.1 5G融入气象业务 1.1.1 5G技术在气象业务中的应用场景 5G是第五代移动通信技术，目前还在探索发展过程中，真正的商业应用还未见成熟案例，目前的文献主要在讨论逐步发展的5G技术能够在什么样的气象业务场景中得到应用 河南省气象影视中心的卜京楠在《5G移动通信技术的发展与气象融媒体服务应用趋势》一文中介绍了基于5G环境下气象融媒体服务的发展将产生哪些改变。 随着5G技术的不断完善发展，5G的微基站可以降低气象观测设备的部署难度，更好的推动5G气象设备等平台的构建与应用。 很多气象同行们都在积极探索将5G应用到气象业务和气象服务中。根据《深圳商报》2019年9月7日报道：9月5日下午，深圳联通与深圳市气象局签署5G+气象应用合作协议。
2.4K21发布于 2020-06-01 - 来自专栏高速公路那点事儿
【交通气象】5-基于AI的高速公路气象识别与预测
正如我们前文说的，高速公路的运营管理预警非常重要，面对气象的识别与预测，是一个跨领域的学科。 目前人工智能AI如火如荼，我们今天探讨一下基于AI的气象辨识与预测，错误地方，希望大家拍砖。 本文的中心思想就是利用高速公路视频资源+多源气象信息的融合算法，实现在不额外增加大量外场设施的情况下，完成精准气象监测、预测和告警预报。 历史数据包括： 接入世界气象组织和中国国家气象局覆盖中国的近几年历史数据，主要包括风力、风向、温度、湿度、气压、降雨强度、降雪强度等。 接入中国国家的气象卫星实时数据，以及国家气象局、各个省市气象单位部署的气象监测站实时数据，主要包括风力、风向、温度、湿度、气压、降雨强度、降雪强度等。 最终实现的功能： 公里级、分钟级的交通气象的实时监测； 可对未来7天(7*24小时)气象状况预警预报； 在2小时内级别预警时，可实现每5分钟更新一次。
43610编辑于 2025-07-03 - 来自专栏气象学家
ECMWF ERA5气象再分析数据
目前，气象学家公众号分发的ERA5数据分为三部分： ERA5常规变量中国区域再分析数据，18TB左右 (更新完成) ERA5-land陆面高分辨率中国区域再分析数据，34TB左右 (更新完成) ERA5 -land陆面高分辨率全球区域（4个变量）再分析数据，18TB 1.ERA5常规变量属性： 数据大小：16.5 TB （4块5TB盘拷贝） 数据格式：NetCDF (.nc) 存储方式：不同变量分开存放 tab=overview 5.数据获取方式 由于ECMWF对于ERA5数据的下载速度限制以及数据量巨大短时间难以下载获取等原因，因此开展ERA5数据共享Project，将近两三年内个人与课题组下载、整理的 ERA5(~16TB)、ERA5-Land（~18TB）数据共享出来，在ECMWF的使用条款中合法的复制与分发都是符合规定的，不存在数据使用上的法律纠纷问题。 气象学家公众号转载信息旨在传播交流，其内容由作者负责，不代表本号观点。文中部分图片来源于网络，如涉及作品内容、版权和其他问题，请后台联系小编处理。
3.3K30编辑于 2022-06-13 - 来自专栏气象学家
Python气象绘图教程（十五）—Cartopy_5
本节提要：仿制中央气象台气象服务图片、关于cartopy里的投影与转换、cartopy中extent与boundary。 一、仿制中央气象台图片 从鄙人高三填报了南信的志愿开始，就一直持续的关注中央气象台，也算是一个老看客了。 首先涉及到资料的问题，地质灾害不在常规预报里，但是气象局也必须发这项预警。这里只能用事先做好的实验数据，预报在清江两岸有一定的山洪泥石流风险。 ), 1, 1, facecolor="#61BBFF") larger4 = mpatches.Rectangle((0, 0), 1, 1, facecolor="#0000FF") larger5 (145, 10), (65, 10)]#五个点，但是首尾是一样的，以连接为封闭的四边形 boundary = Path(vertices)#边界形状 fig=plt.figure(figsize=(5,5
12.6K53发布于 2020-06-17 - 来自专栏疯狂学习GIS
谷歌地球引擎GEE下载逐日ERA5气象数据
本文介绍在谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）中，批量下载逐日的ERA5土壤湿度数据（或者是其他气象数据、遥感影像数据等）的方法。 首先，明确一下本文的需求。 我们希望在GEE中，下载指定时间范围内，在指定区域的每一天的ERA5土壤湿度数据。 当然，和本文需求类似的场景，比如下载其他时间分辨率（逐周、逐月、逐年等），或下载其他遥感数据（气象数据、Landsat、Sentinel等），都可以参考本文代码。 本文所用代码如下。 var ERA5 = ee.ImageCollection("ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR").select(['volumetric_soil_water_layer_1']) 此函数接收一个日期参数，基于该日期过滤出对应日期的ERA5数据集中的单个影像。
1.1K11编辑于 2025-05-27 - 来自专栏气象学家
ECMWF ERA5气象再分析数据，70TB+
目前，气象学家公众号分发的ERA5数据分为三部分： ERA5常规变量中国区域再分析数据，18TB左右 (更新完成) ERA5-land陆面高分辨率中国区域再分析数据，34TB左右 (更新完成) ERA5 tab=overview 5.数据获取方式 由于ECMWF对于ERA5数据的下载速度限制以及数据量巨大短时间难以下载获取等原因，因此开展ERA5数据共享Project，将近两三年内个人与课题组下载、整理的 ERA5(~16TB)、ERA5-Land（~18TB）数据共享出来，在ECMWF的使用条款中合法的复制与分发都是符合规定的，不存在数据使用上的法律纠纷问题。 气象学家公众号ERA5数据共享Project不是盈利为目的，目前下载、分发占用的存储设备就高达50TB+，大部分是自购设备，少部分为研究人员和相关课题组赞助的存储设备。 气象学家公众号转载信息旨在传播交流，其内容由作者负责，不代表本号观点。文中部分图片来源于网络，如涉及作品内容、版权和其他问题，请后台联系小编处理。
2.9K10编辑于 2022-06-13 - 来自专栏编外气象人
5G消息会成为气象短信的春天吗？
今天还是聊点气象服务业务连载之外的话题，想跟大家讨论一下最近比较火的技术热词--5G消息，因为它与我们传统的气象服务传播渠道--短信，关系密切。 ? 就在这个月的8号，三大运营商中国移动、中国联通和中国电信联合发布《5G消息白皮书》，这可能是最快落地的5G应用了。 这次三大运营商联合发布《5G消息白皮书》，能否在微信的巨压下夺回一点通信阵地呢？让我们拭目以待！我更关注的是5G消息能否让即将没落的气象短信起死回生，再遇春天吗？ 气象短信的发展已然进入寒冬，在5G消息正式推出之前我们还有足够的时间去做准备，做功课。气象服务本身就是一种信息服务，丢掉先进的通信手段是不可能做好服务的。 对于气象短信的未来，5G消息或许真的会让处在寒冬中的气象短信再遇春天，但是我们的气象部门功课做的怎么样，是否做好准备将决定这个春天能否到来。
87010发布于 2020-06-01 - 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]。 ---- 注1：https://shebeichu.nuist.edu.cn/articlelist_view_id_443/ 注2：链接: https://pan.baidu.com/s/1kVE5JWr
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。 除此之外，还有采用了其它数据结构的雷达数据，比如HDF5，netcdf等。 这一次主要讲一下SA/SB波段雷达数据的处理。SA/SB波段雷达的数据结构相对简单，可直接使用二进制读取方式进行读取。
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 （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。 在物联网、5G、云计算和AI技术的充分应用下，服务供应方更多的是自动采集用户需求并进行自动分析，多方位感知并自动理解用户需求，形成服务产品智能制作和需求快速响应能力；需求方也不会遭遇到处搜索获取气象信息 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 - 来自专栏气python风雨
ERA5 | 台风 | 基于ERA5数据的台风摩羯的气象动图制作
基于ERA5数据的台风摩羯的气象动图制作 前言 虽然之前介绍了geogif库制作动图，但是无法解决设置地图和图片精度的问题 于是现在出一期基于geocat和matplotlib的era5动图制作 项目链接 meteva.base.tool.plot_tools import add_china_map_2basemap ds = xr.open_dataset('/home/mw/input/era59051/era5_ ylim=(10,40), xticks=np.linspace(100, 140, 5) extendrect=True, orientation="vertical", # ticks=np.arange(220, 320, 5) animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=10, interval=200) anim.save('animate_1.gif', writer='pillow', fps=5)
48510编辑于 2024-10-10 - 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！ 关于格点预报（实况）在气象服务的应用上，我的设想在以下几点。 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？ 趁着两会的热度，最近跟大家一起聊聊“气象服”这件事~ 今天要跟大家聊的是有关气象服务的分类。 —1— 公众气象服务 ? 从小到大，我们一直在接受“气象服务”。 —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。 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
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？ 这个问题就留给广大气象服务人吧，发掘也是创造和创新的过程，气象服务的高质量发展，首先要做的就是全面发掘气象服务需求。
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。 -5),(-5,5),(5,5),(5,-5),(-5,-5)] boundary=mpath.Path(vertices) x=np.arange(-10,10,1) y=np.arange(-10,10,1 ax2.set_title('白化等值线前',fontsize=5) 当然，这只是构造了一个最简单的矩形框来对等值线进行裁剪。
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。 它支持有线和无线多种通信方式，如以太网、串口通信、无线局域网（WLAN）、移动通信网络（如 GPRS、4G/5G）等，无论在城市还是偏远地区，都能保证数据的顺利传输。 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。 例如，研发出能够更精准测量微量气象要素的传感器，以及在极端环境下仍能保持高性能的传感器。在通信技术上，5G、星闪等高速通信技术将得到更广泛的应用，实现数据的快速、稳定传输。
27910编辑于 2025-07-07
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