如何利用网格数据分析我国冻害技术应用变化
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前言
霜冻是一种短暂的农业气象灾害。 它是由于每日最低气温下降，导致植物茎叶温度下降到0℃以下，导致正在生长的植物冻伤。 早霜或晚霜发生的方式会对作物产量产生重大影响。 来自单个站点的数据很难在区域范围内应用。 本课程将演示直接使用网格数据进行冻害分析的主要步骤。
主讲人
白老师长期从事地学领域的数据挖掘、区域气候变化、数值模型、地统计学等工作。 他的主要研究领域是复杂数据分析和统计建模。 长期从事Python语言教学和应用工作。 他在地球科学数据分析、建模、商业智能等项目的实施和管理方面拥有丰富的经验。
培训费
本课程原价：599元（购买视频课程，最高享受25%折扣）
课程详情
教学准备： 网格数据：CN05.1 工具：anaconda 5.0
库：scipy、numpy、xarray、pandas、sklearn 注意：案例数据、代码和讲义一起分发。
1、霜冻灾害的识别。 初霜日和末霜日的计算。 霜日识别方法：
（1）8月1日至12月31日，日最低气温低于阈值温度的第一天为初霜日；
（2）1月1日至7月31日，日最低气温低于阈值温度的最后一天为末霜日；
（3）当年，末霜日至初霜日之间的天数为无霜期。 如果上一年没有出现，那么上一年的第一个和最后一个霜日就空了。
2 霜冻灾害强度计算
每年末霜日至初霜日期间的生长季节地学信息工程实用软件教程，霜冻按下表计算
基于日最低气温2m的霜冻强度等级划分标准
3、点尺度、格网尺度冻害严重程度及日期趋势分析。 以1961~1990年为基期，计算初霜日、末霜日、无霜期长度以及生长季内的轻霜、中霜、重霜。 对时间序列进行异常变化，并进行7点平滑，得到1967年至2018年的时间序列。最后采用线性回归方法计算线性变化趋势。
4、霜冻灾害区划 基于网格化气象资料，采用空间聚类分析方法对我国境内霜冻灾害区划进行研究。
聚类算法使用Python的sklearn库中的Kmeans算法，聚类特征使用霜日期信息（初霜日期、末霜日期、无霜期长度）和霜强度等级气候状态信息（轻霜、中霜和霜）在生长季节）。 严重霜冻）。
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