气象网页自动下载与数据提取研究
气象数据采集与分析系统设计与开发
气象数据采集与分析系统设计与开发第一章：引言气象数据具有重要的作用，它可以为人们提供天气预报、气候分析、环境监测等方面的参考依据。
如今，随着信息化技术的不断发展和普及，气象数据采集和分析已经得到了广泛的关注和重视。
为了更好地利用气象数据，构建一个可靠、高效、安全、易用的气象数据采集与分析系统非常必要。
本文将介绍这样一个系统的设计与开发过程。
第二章：系统需求分析在设计气象数据采集与分析系统之前，需要先对系统的需求进行充分分析。
气象数据采集与分析系统的主要功能包括气象数据采集、处理、存储、展示、分析等，具体需求如下：一、气象数据采集采集气象数据的方式很多，例如传感器、气象卫星、天气雷达等。
根据使用环境和要求，选择合适数量和类型的气象数据采集设备，实现对气象数据的采集。
二、气象数据处理与存储处理和存储气象数据是气象数据采集与分析系统的核心部分。
气象数据需要进行分类、标准化、清洗、处理等操作，包括数据质量检验、数据补全、数据格式转化等。
同时，为了方便气象数据的查询、检索和分析，需要选择合适的数据库系统，并对气象数据进行规划和组织，建立恰当的数据库表结构。
三、气象数据展示为了使气象数据的分析和应用更为便捷和直观，需要设计简洁明了、界面友好的气象数据展示界面，支持基础数据的查询、展示和统计分析。
四、气象数据分析气象数据分析是气象数据采集与分析系统的重要功能。
系统需要支持气象数据的多样化分析，例如数据异常检测、气象事件分析、气象趋势分析、空气质量预测等多项分析功能。
五、系统安全保证气象数据采集与分析系统具有重要的作用，同时也具备一定的风险。
因此，系统设计中需要充分考虑数据安全的保护，同时对系统的数据进行备份、故障预警等措施。
第三章：系统设计依据上述需求，开始设计气象数据采集与分析系统。
系统设计中包括以下几个方面：一、系统架构设计系统架构是系统设计中非常核心且关键的内容，直接影响着系统的性能和扩展性。
气象数据采集与分析系统主要采用B/S结构，即浏览器和服务器之间进行交互，客户端只需要浏览器即可访问系统。
气象数据挖掘技术的应用研究
气象数据挖掘技术的应用研究气象数据是一种海量且复杂的数据资源，包含了温度、湿度、气压、风速、风向、降雨量等众多要素。
随着信息技术的飞速发展，气象数据挖掘技术应运而生，它为气象领域的研究和应用带来了新的机遇和挑战。
气象数据挖掘技术的重要性不言而喻。
首先，它能够从海量的气象数据中提取有价值的信息，帮助气象部门更准确地进行天气预报。
通过对历史气象数据的分析和挖掘，可以发现天气变化的规律和趋势，从而提高天气预报的精度和可靠性。
其次，对于农业生产来说，气象数据挖掘技术可以为农民提供更精准的气象服务，帮助他们合理安排农事活动，降低气象灾害对农业生产的影响。
再者，在能源领域，气象数据挖掘有助于优化能源的分配和调度，提高能源利用效率。
例如，根据气象条件预测风力和太阳能的发电量，以便更好地安排电力供应。
在气象数据挖掘技术的应用中，分类算法是常见的一种方法。
通过对不同天气类型的特征进行分析和归类，可以实现对未来天气类型的预测。
比如，将天气分为晴天、多云、雨天等不同类别，然后利用分类算法对新的数据进行判断，预测未来的天气属于哪种类型。
关联规则挖掘也是一项重要的应用。
通过分析气象要素之间的关联关系，可以发现一些潜在的规律。
例如，当气压下降、湿度上升时，往往预示着可能会有降雨天气。
这种关联规则的发现对于气象预报和灾害预警具有重要的指导意义。
聚类分析则可以将相似的气象数据归为一类。
例如，根据不同地区的气候特征进行聚类，有助于了解不同气候区域的特点，为气候变化研究和区域气候规划提供支持。
在实际应用中，气象数据挖掘技术面临着一些挑战。
首先，气象数据的质量和准确性至关重要。
由于气象观测设备的误差、数据传输过程中的丢失等问题，可能会导致数据质量不高，从而影响挖掘结果的准确性。
其次，气象数据的维度较高，包含了众多的气象要素和时空信息，这给数据处理和分析带来了较大的难度。
此外，气象现象的复杂性和不确定性也增加了数据挖掘的难度，需要不断改进算法和模型，以提高挖掘结果的可靠性。
气象数据的采集与分析方法
气象数据的采集与分析方法气象数据的采集与分析是气象学研究中至关重要的一环。
准确的气象数据能够提供有关天气变化、气候模式、环境监测等方面的信息，为相关领域的研究和决策提供基础。
本文将介绍一些常见的气象数据采集与分析方法，帮助读者更好地理解和利用气象数据。
一、气象数据的采集方法1. 气象观测站数据采集气象观测站是常见的气象数据采集点，通常包括仪器设备、观测记录及数据传输系统等。
气象观测站可以采集温度、湿度、气压、降水量等多种气象要素数据。
观测站数据采集主要依赖于仪器仪表的准确性和稳定性，同时需要保证数据记录和传输的可靠性。
2. 卫星遥感数据采集卫星遥感技术可以实现对大范围和连续的气象数据观测。
利用卫星传感器对地表气象要素进行观测和监测，可以获取遥感图像和数据。
卫星遥感数据采集需要依赖于卫星的发射和接收设备，同时对数据的处理和解译也是必要的。
3. 气象雷达数据采集气象雷达是一种主要用于天气监测和预警的设备，可以探测降水、风暴和强风等天气现象。
雷达接收到的回波信号经过处理可以提供精细的降水分布和风场信息。
气象雷达数据采集依赖于雷达设备和数据处理系统的准确性和可靠性。
4. 自动气象站数据采集自动气象站是近年来发展的一种新型气象观测设备，可以实现对气象要素的自动化观测和数据采集。
自动气象站采用传感器和无线传输技术，可以实时采集并传输温度、湿度、风速等数据。
自动气象站数据采集对设备的准确性和数据传输的可靠性有较高要求。
二、气象数据的分析方法1. 时间序列分析时间序列分析是一种常用的气象数据分析方法。
通过对时间序列数据的统计学特征、周期性和趋势进行分析，可以了解气象要素的变化规律和趋势。
常见的时间序列分析方法包括平均值计算、趋势分析、周期分解等，可以帮助研究人员更好地理解和利用气象数据。
2. 空间插值分析空间插值分析是指通过有限的气象观测数据，在空间上进行插值推断，得到全面而连续的气象要素分布图。
常用的空间插值方法有反距离加权法、克里金插值法等。
中国气象站点数据获取的几种方式（值得收藏！）
中国⽓象站点数据获取的⼏种⽅式（值得收藏！）前⾔想要获取如上图中如此密度，到县级别的⽓象站点数据还是不容易,如果你只想点⼀点得直接下载某些站点的数据：/WeatherData/ 1984-2018年12⽉逐⽇逐⽉逐⼗年：⽅便贴⼼1 中科院资源环境科学数据中⼼——中国⽓象要素站点观测逐⽇数据集中国⽓象要素站点观测逐⽇数据集包含了全国2400多个⽓象站点⾃建站以来的⽓压、⽓温、降⽔量、蒸发量、相对湿度、风向风速、⽇照时数和0cm地温要素的⽇值观测数据。
各要素包含的指标数据如下：⽓压包括：平均本站⽓压、⽇最⾼本站⽓压、⽇最低本站⽓压；⽓温包括：平均⽓温、⽇最⾼⽓温、⽇最低⽓温；相对湿度包括：平均相对湿度、最⼩相对湿度；降⽔包括：20-8时降⽔量（夜晚）、8-20时降⽔量(⽩天)、20-20时累计降⽔量；蒸发包括：⼩型蒸发量、⼤型蒸发量；风向风速包括：平均风速、最⼤风速、最⼤风速的风向、极⼤风速、极⼤风速的风向；⽇照时数包括：⽇照时数；0cm地温包括：平均地表⽓温、⽇最⾼地表⽓温、⽇最低地表⽓温。
⽬前数据集已更新到2019年11⽉份。
该数据集⽹站不提供免费下载——有钱⼈的选择2 国家⽓象科学数据中⼼别名中国⽓象数据⽹这⾥数据还挺多能满⾜⼀般需要先最好注册⼀个实名会员我们专注于地⾯⽓象资料：中国地⾯⽓象站逐⼩时观测资料中国国家级地⾯站⼩时值数据，包括⽓温、⽓压、相对湿度、⽔汽压、风、降⽔量等要素⼩时观测值。
中国地⾯⽓象站基本⽓象要素观测资料台站表：SURF_CHN_MUL_HOR_STATION.Xlsx2170个站注意这个是实时数据中国地⾯⽓候资料⽇值数据集(V3.0) 1951-2010'中国地⾯⽓候资料⽇值数据集（V3.0）'包含了中国699个基准、基本⽓象站1951年1⽉以来本站⽓压、⽓温、降⽔量、蒸发量、相对湿度、风向风速、⽇照时数和0cm地温要素的⽇值数据。
数据说明⽂档：SURF_CLI_CHN_MUL_DAY_DOCU_C.Doc元数据说明⽂档：SURF_CLI_CHN_MUL_DAY_META_C.Doc格式说明⽂档：SURF_CLI_CHN_MUL_DAY_FORMAT.Doc台站说明⽂档：SURF_CLI_CHN_MUL_DAY_STATION.Xls中国地⾯⽓候资料⽉值数据集数据集为中国613个基本、基准地⾯⽓象观测站及⾃动站1951--最新⽇值数据集 756个站要素包括：平均本站⽓压、极端最⾼本站⽓压、极端最低本站⽓压、平均⽓温、平均最⾼⽓温、平均最低⽓温、极端最⾼⽓温、极端最低⽓温、平均⽔汽压、平均相对湿度、最⼩相对湿度、降⽔量、平均风速、最⼤风速、最⼤风速的风向、极⼤风速、极⼤风速的风向、最多风向、最多风向出现频率、次多风向、次多风向出现频率、⽇照时数、⽇照百分率。
气象数据挖掘与分析研究
气象数据挖掘与分析研究第一章引言气象数据挖掘与分析研究是一门重要的学科，它利用大量的气象数据，结合数据挖掘和分析技术，从中获取有用的信息并进行科学预测。
在气象领域，数据的准确性和分析的准确性对于天气预报、气候变化和自然灾害预测等方面至关重要。
本文将对气象数据挖掘与分析研究进行深入探讨。
第二章气象数据的收集与处理2.1 气象数据收集气象数据的收集是气象研究的基础，目前，我国的气象数据主要通过气象站点、卫星遥感技术和气象雷达等手段进行收集。
其中，气象站点是最主要的收集途径，它通过气象仪器和传感器测量大气参数，如温度、湿度、风速和降水量等。
此外，卫星遥感技术和气象雷达也提供了大范围的气象数据。
收集到的数据以数字化的形式进行存储，为后续的挖掘和分析提供了基础。
2.2 气象数据的处理气象数据的处理包括数据清洗、特征提取、数据预处理和异常值处理等步骤。
数据清洗的目的是从大量的气象数据中去除错误、缺失或无效的数据，确保数据的准确性和完整性。
特征提取是为了从原始数据中提取出与特定问题相关的特征，以便后续的挖掘和分析。
数据预处理包括数据的标准化、归一化和降维等操作，以减少数据的复杂度和噪声。
异常值处理则是处理异常数据，例如由仪器故障或其他原因导致的异常数据。
第三章气象数据挖掘方法3.1 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，它可以在气象数据中发现不同变量之间的相关关系。
通过挖掘大量的气象数据，可以发现某些气象要素之间的关联规则，例如温度和湿度之间的关系，降水量和风速之间的关系等。
这些关联规则可以帮助气象专家更好地理解天气现象，并提供更准确的预测。
3.2 聚类分析聚类分析是一种将相似对象归类到同一组的数据挖掘方法。
在气象数据中，聚类分析可以将具有相似特征的气象数据点聚集到一起，以便对某一类天气现象进行研究。
例如，可以将具有相似温度、湿度和降水量等特征的气象数据点聚类到一个组内，以便分析这种天气现象的规律和特点。
气象学中的气象数据收集和分析方法探索
气象学中的气象数据收集和分析方法探索气象学是研究大气、气象现象及其变化规律的科学。
在气象学的研究中，气象数据的收集和分析是至关重要的环节。
本文将探索气象学中常用的气象数据收集方法和数据分析方法，并探讨其在气象学研究和预报工作中的应用。
一、气象数据收集方法1.观测站点数据收集气象观测站是进行实时气象观测的基础设施，通过气象观测站点的建设和维护，可以收集到大量的气象数据。
观测站点通常配置有气温、降水量、风速、风向等气象仪器，通过定时观测和记录的方式获取数据。
这种方法可以提供实时、准确的气象数据，是气象学研究和气象预报的重要数据来源。
2.遥感数据获取遥感技术是一种通过卫星、飞机等遥测手段获取地球表面信息的技术。
在气象学中，常用的遥感数据包括红外线图像、云图、地表温度等。
遥感数据具有广覆盖、高精度等特点，可以提供大范围的气象数据，对于天气分析和气象模拟等研究具有重要意义。
3.数值模式输出数据数值模式是一种通过数学方法来描述大气变化规律的模拟方法。
在气象学中，常用的数值模式有气象数值模式、气候数值模式等。
通过数值模式的计算，可以得到大气的温度、湿度、风场等参数的空间分布和变化趋势，为气象学研究提供了重要的数据源。
二、气象数据分析方法1.统计分析方法统计分析是气象学中常用的数据分析方法之一，通过对气象数据的统计处理，可以揭示气象要素之间的关系和规律。
常用的统计分析方法包括平均值计算、相关系数分析、回归分析等。
统计分析方法可以帮助气象学家提取气象数据中的有用信息，为气象预报和气候研究提供支持。
2.时空插值方法时空插值是一种通过已有的散点气象观测数据，推算出不同位置和时间气象数据的方法。
常用的插值方法有克里金插值、多元回归插值等。
通过时空插值方法，可以获得连续的气象数据场，为气象分析和气象模拟提供了基础。
3.数据挖掘方法数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现潜在的模式和规律的方法。
在气象数据分析中，数据挖掘可以帮助气象学家发现气象要素之间的关联规律以及对未来气象变化的影响因素。
气象网格中气象数据获取方法的研究
气象网格中气象数据获取方法的研究摘要本文首先介绍了气象应用网格的基本框架，然后介绍了开放网格服务构架-数据访问与集成以及Agent技术在网格计算中的应用，最后讨论了气象网格中气象数据的按需获取方法。
关键词气象应用网格，开放网格服务构架-数据访问与集成，代理，按需获取网格(Grid)计算源于元计算，其初衷是将分布的多台超级计算机连接成为一个可远程控制和访问的元计算系统，逐步发展为遵循开放标准、聚集网络上广泛分布的计算、存储、数据、软件、仪器设备和传感器等各种资源的分布合作计算平台，以服务的方式支撑大规模计算和数据处理等各种应用，将Internet变为一个功能强大、无处不在的计算设施。
开放网格服务构架-数据访问与集成是一种中间件，其设计目标是提供一种简便的方法，在网格环境中实现数据的访问和集成。
而将Agent技术应用在网格计算中可以有有效地节约网络带宽，提供实时的远程交互，支持离线计算等诸多优点。
气象网格则是网格技术的一个具体应用，它的作用是实现网络环境下的按需预报，有效提升科研业务体系、聚合高性能计算资源，提高资源的利用率、建立异地协同攻关的网络环境，加快重点攻关项目的研究进度、实现气象信息的共享、增加信息反馈的渠道。
目前的气象数据获取方式主要是各个台站被动的接受来自主站的气象数据进行筛选、分析，预报。
这无疑产生处理效率低、实时性较差、网络带宽资源严重浪费等缺点，且人力物力花费大。
本文在以下的章节里，介绍气象应用网格框架，引入Agent技术和OGSA-DAI，在此基础上提出一种新型、高效的气象数据获取方法。
1 气象应用网格网格技术概述网格(Grid)的概念诞生于20世纪90年代中期,它借鉴了电力网的思想,希望利用互联网或专用网络,把地理上广泛分布的各种计算资源互连在一起,使得分布在各地的计算资源相互连接,组成充分共享的资源集成(即虚拟组织)。
高度的资源共享是网格计算技术追求的目标。
目前已出现的解决资源共享的方案和技术,如:因特网,企业计算,对等计算,分布计算等, 均难以满足直接对计算机、软件、数据和其他资源的灵活访问以及可控的高度共享。
基于人工智能的气象预报技术研究
基于人工智能的气象预报技术研究随着科技的不断进步，人工智能技术被应用到越来越多的领域中。
在气象领域中，人工智能技术也被广泛应用于气象预报中，以提高预报准确率和可靠性。
本文将探讨基于人工智能的气象预报技术研究的相关方面。
一、人工智能在气象预报中的应用基于人工智能的气象预报技术主要利用计算机模拟气象系统的方法，运用机器学习算法和数据挖掘技术，从众多的气象数据中提取出对气象预报准确性有用的信息并进行处理，从而实现更准确、更及时、更可靠的气象预报服务。
目前，人工智能在气象预报中的应用主要集中在以下几个方面：1.天气预报模型优化基于人工智能的气象预报技术可以使天气预报模型更加智能化，从而加强对气象数据的处理能力。
这种技术可根据天气变化的情况，自主调节、更新外部数据，不断提高预报准确度和可靠性。
在这种情况下，数据挖掘和机器学习将起到关键作用，能够自动识别出与未来天气有关的数据和模式。
通过应用更强大、更准确的分析方法，可以推算出更尖锐的天气模式，并从中寻找更具洞察力的预测模式，可以提高预测的准确性。
2.天气预报机器学习算法的应用天气预报现在广泛采用机器学习算法（比如神经网络、支持向量机和基于深度学习技术的卷积神经网络等）来处理气象数据。
通过机器学习，系统可以更快地适应在新的天气预报环境中的操作，并实时调整预测模型，以提高预测精度。
这种方法可以提高预测准确性并尽量减少误报。
通过这种算法，天气预报可以更好地预测预测未来的气候变化模式。
3.数据挖掘形成的天气预报算法天气预报中的数据挖掘也是设计人工智能算法的重要环节。
数据挖掘可以帮助人工智能算法找到气象数据中的有用信息，并从中建立预测模型。
在这种情况下，气象数据是数学分析和学习的基础，本质上是通过数学模型将气象变化转化为数据模式，从而形成相应的算法模型，不断优化算法，信任结果，精心规划最精确的气象预报。
二、基于人工智能的气象预报技术的优缺点优点：1.提高了气象预报的准确性：人工智能技术可以根据历史气象数据和未来气象变化趋势来优化气象模型，提高气象预报的准确性。
气象学数据的采集分析与处理方法
气象学数据的采集分析与处理方法在气象学中，数据采集、分析和处理是非常重要的环节。
通过准确的数据采集，科学家们能够深入了解天气变化规律，并提供准确的预测和预警信息。
本文将介绍气象学数据的采集、分析和处理方法，以便获取更可靠的气象信息。
一、气象数据的采集方法为了获得准确可靠的气象数据，提供科学的天气预报与预警，气象学家们使用各种测量仪器和设备进行数据采集。
以下是常见的几种气象数据的采集方法：1. 气温测量：使用温度计配备数据记录仪进行定时采集，如经典的水银温度计或电子温度计等。
2. 湿度测量：采用湿度传感器测量空气中的湿度，并将数据传输到数据记录仪中。
3. 气压测量：利用气压计测量大气压强，常用的方法有水银柱气压计和气压传感器。
4. 风速测量：使用风速仪器，如风速计或风速传感器等，通过测量单位时间内空气流动距离并结合其他参数，计算得出风速数据。
5. 降水量测量：通常使用雨量计或降水传感器测量单位时间内的降水量。
以上方法仅为常见的气象数据采集方法之一，随着科学技术的发展，出现了更加先进的数据采集设备，能够提供更加精确和多样化的数据。
二、气象数据的分析方法采集到的大量气象数据需要进行分析，以获取更有意义的信息。
下面将介绍几种常见的气象数据分析方法：1. 时空分析：将采集到的气象数据进行时序和空间上的分析，观察天气变化规律和空间分布特征。
2. 趋势分析：通过统计方法，对历史气象数据进行分析，确定各种气象要素的长期趋势，如气温的升降趋势等。
3. 统计分析：对气象数据进行统计分析，得出气候特征、极值天气的概率等指标，为天气预报和长期气候研究提供依据。
4. 数学模型分析：建立数学模型，通过气象数据进行参数估计和模型验证，以预测未来的天气情况。
以上方法只是气象数据分析的一部分，还可以根据需要结合其他领域的分析方法，如时间序列分析、空间插值算法等。
三、气象数据的处理方法气象数据的处理是为了提高数据质量，减少误差和不确定性。
基于大数据分析的气象数据挖掘与预测研究
基于大数据分析的气象数据挖掘与预测研究气象数据挖掘与预测是基于大数据分析的重要应用领域。
通过对大量气象数据的收集、处理和分析，可以提取出有用的信息和模式，进而实现对未来气象变化的预测。
本文将探讨基于大数据分析的气象数据挖掘与预测研究的相关内容。
一、气象数据挖掘的基本流程和方法气象数据挖掘是指从气象数据中发现隐藏在其中的模式、规律和知识。
其基本流程包括数据采集、数据清洗、数据存储、特征提取和模型构建等步骤。
首先，要收集大量的气象数据，包括气温、降水量、风速等多个指标，通常可以利用气象观测站、遥感数据等多种手段进行数据的采集。
接下来，对采集到的气象数据进行清洗处理，去除异常值和缺失值，保证数据的准确性和完整性。
然后，将干净的气象数据进行存储，一般可以选择关系型数据库或者非关系型数据库来存储数据，以便后续的数据处理和分析。
在特征提取阶段，通过将原始数据转化为有意义的特征向量，以便于后续的模型构建和分析。
最后，利用机器学习、数据挖掘等技术构建预测模型，通过对特征向量的分析和建模，来预测未来的气象变化。
二、气象数据挖掘的应用领域气象数据挖掘在各个领域都有重要应用价值。
以下是几个主要应用领域的介绍：1. 气象预测气象数据挖掘可以有效地提升气象预测的准确性。
通过对历史气象数据的分析和建模，可以预测未来的气象变化，对气象灾害的发生和发展进行监测和预警，为农业、航空、能源等领域提供决策支持。
2. 气候变化研究气象数据挖掘可以帮助科学家更好地理解和预测全球气候变化。
通过对丰富的气候观测数据进行分析，在气候变化研究中发现和验证相关的模式和规律，为制定应对气候变化的策略提供科学依据。
3. 气象灾害预防和救灾气象数据挖掘可以提供气象灾害的预警和救援支持。
通过对大量气象数据的分析，可以准确预测台风、暴雨、干旱等自然灾害的发生和发展趋势，及时采取应对措施，减少灾害带来的损失。
4. 能源管理气象数据挖掘可以帮助能源行业进行优化管理。
气象数据下载网址汇集
气象数据下载包括：综合资料、降水、SST、地面覆盖资料、风场/OLR/指数资料Noaa资料库：NCEP资料介绍：/ncep_data/欧洲气象中心资料(grib和NC格式的)：http://www.ecmwf.int/Levitus资料：/SOURCES/.LEVITUS94/.MONTHLY/Ucar资料/cas/guide/Atmos/Surface/data.htmlNASA资料：ftp:///seasurfaceheight/以前某天全国的天气情况/feature/hi301100.shtml1度×1度资料/datasets/ds083.2/ARGO资料/web/NCEP 系统资料：NCEP real-analyses andforecasts /data/NCEP/NCAR REANALYSIS /pub/reanalysis/NCEPEta /mmb/research/meso.products.html NCEP AVN /modelinfo/ftp:///pub/data/nccf/com/gfs/prod/netCDF formatNNRP1: 6 hourly, 2.5 degrees, from 1948 to presentftp:///pub/Datasets/ncep.reanalysis/NNRP2: 6 hourly, 2.5 degrees, from 1979 to 2002ftp:///pub/Datasets/ncep.reanalysis2/降水资料CMAP资料:/data_sets/cmap_precip/全球土壤资料：/CAMPAIGN_DOCS/FTP_SITE/INT_DIS/readmes全国160个站的降水资料/Website/index.php?ChannelID=43&WCHID=5风场资料：/cdc/data.ncep.reanalysis.derived.html#surface _gaussNCEP-QSCAT混合风场资料/海洋再分析资料：/SOURCES/.UMD/.Carton/.goa/.beta7/海表高度： ftp:///seasurfaceheight/ftp:///pub/sea_surface_height/topex_poseidon/mgdrb /data/MGB_423/MGB423.129.Z海面风场：/GSST: Gridded Sea Surface Temperature1990年至今的海温资料regcm3的主页上有连接的ftp:///pub/Datasets/noaa.oisst.v2/sst.wkmean.1990-pre sent.ncReynolds&Smith 的重构月平均海表温度资料（2×2）/cdc/data.noaa.ersst.html南海气候态温盐年平均格点资料：/cgi-bin/topic.cgi?forum=2&topic=24&show=0ncep1*1再分析资料和avn资料网址( by 小歹 )ftp:///pub/data/nccf/com//datasets/ds083.2/data/1998年每周的雪盖资料(by jaodan)/data/snow/mm5中terrain部分中的25类植被数据ftp:///mesouser/Data/卫星资料：/ 国家卫星海洋应用中心Aviation model 的avn data：/aviation/index.htmlTopex/Poseidon卫星资料：/mission/topex.html/research/topex/html/topex.html免费的遥感卫片资料：//ENSO指数/El Nino3/SOI/ClimateIndices/List//pacs/additional_analyses/soi.html NDVI资料/modismisr/products/avhrr/avhrrlaifpar.html地面探空资料－MICAPS数据/cdc/data.ncep.reanalysis.derived.html#surface _gauss一些预报网址：/shtml/pacsch.shtml/yubao//MAR/wpacm.html/cofs/水文资料：水文资料1： .uy/index.html水文资料2： Global runoff data center(GRDC)http://www.bafg.de/grdc.htm水文资料3：US Geologic Survey(USGS)/风场/OLR/指数资料NECP-QSCAT混合风场(一天四次,空间精度0.5度)ftp:// user :nonymous passwd : anonymous目录/datasets/ds744.4/data混合风场 ncep的nc格式的风场:/cdc/reanalysis/SODA（Simple Ocean Data Assimilation）的资料：/SOURCES/.UMD/.Carton/.goa/NACR-NECP WIND STRESS 风场资料/sst/全球或太平洋的风场资料/SOURCES/长序列南方涛动资料：/pacs/additional_analyses/soi.html台风和飓风路径资料：/hurricane/index.htmlTOMS臭氧资料：/ozone/ozone.html日长变化资料：ftp:////keof/combinations/2004国内外地型/地图资料：全球地形资料： /ngdcinfo/newdownloads.html /Datasets/ferret/data/etopo60.cdf中国近海的地形数据：/bbs/dispbbs.asp?boardID=2&ID=51&page=1 ETOPO5:全球5分＊5分的地形资料。
基于python爬虫的天气预报数据获取及可视化毕业设计任务书
基于python爬虫的天气预报数据获取及可视化毕业设计任务书毕业设计任务书一、项目背景与目的随着人们对天气的关注增加，天气预报数据的获取与可视化成为了当今的热门话题。
本项目旨在通过基于Python爬虫的方式获取天气预报数据，并将其可视化，以便用户更直观地了解天气状况。
二、项目内容与目标1. 数据获取：通过编写爬虫程序，自动从指定的天气网站获取相关的天气预报数据。
获取的数据应包括城市名称、日期、天气状况、最高气温、最低气温等。
2. 数据存储：将获取的天气预报数据保存至数据库中，以便后续数据分析和可视化处理。
3. 数据清洗：对获取的数据进行清洗，去除不必要的信息或者修复错误的数据。
4. 可视化展示：基于获取到的天气预报数据，设计合适的可视化图表，如折线图、柱状图等，展示不同城市的未来一周天气变化情况。
5. 用户交互：设计一个用户界面，用户可以选择感兴趣的城市并查看该城市的天气预报情况。
用户可以选择不同的日期或时间段，实时查看天气变化。
三、项目技术与方法1. 爬虫技术：使用Python编写爬虫程序，通过模拟http请求获取天气预报数据，并使用正则表达式或BeautifulSoup等库进行数据解析和提取。
2. 数据存储技术：选择合适的数据库系统，如MySQL或MongoDB等，用于存储获取到的天气预报数据。
3. 数据清洗与处理：使用Python相关库，对获取到的数据进行清洗和修复，确保数据的准确性和一致性。
4. 可视化技术：使用Python的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，设计并绘制合适的图表展示天气变化情况。
5. 用户交互：设计一个简单而直观的用户界面，使用Python的GUI 库，如Tkinter、PyQt等，实现用户与系统的交互功能。
四、项目计划安排1. 第一周：熟悉爬虫技术的相关知识，了解天气预报数据的获取途径与来源，初步设计爬虫程序的结构与流程。
2. 第二周：开始编写爬虫程序，完成天气预报数据的获取与存储功能部分并进行初步测试。
气象数据的特征提取与预测研究
气象数据的特征提取与预测研究气象数据是指用于描述地球大气的参数和指标，在气象学中扮演着重要角色。
气象数据的分析与预测，对于人类的生活和经济活动至关重要。
本文将探讨气象数据的特征提取和预测，以期提高气象数据的应用性。
一、气象数据的特征提取特征提取是将数据中的信息转化成一组有意义的特征向量的过程。
对于气象数据，常见的特征包括温度、湿度、气压、降雨量等。
在对气象数据进行特征提取时，需要注意以下几个方面。
1.数据采集数据采集是特征提取的前提。
在进行气象数据的特征提取时，需要采集到准确、全面的气象数据。
目前，气象数据的采集方式主要有手动观测和自动观测两种。
手动观测主要通过人工观测仪器采集，存在人为误差，而自动观测则主要采用传感器等仪器采集，具有高效、准确、低成本等优点。
2.特征选择特征选择是提取有用特征向量的关键。
在进行气象数据的特征选择时，需要考虑多个因素，如特征的可解释性、特征的相互独立性、特征与目标变量的相关性等。
常见的特征选择方法包括卡方检验、信息增益法、主成分分析等。
3.特征提取技术在进行特征提取时，可采用多种技术。
常见的技术包括小波变换、傅里叶变换、自适应高斯混合模型等。
这些技术可有效地提取时间序列数据中的周期性或非周期性变化。
二、气象数据的预测气象数据的预测是指根据过去的气象数据，通过已有的模型和算法，对未来的气象数据进行预测。
对于气象数据的预测，常见的方法包括时间序列模型、神经网络和机器学习等。
1.时间序列模型时间序列模型是在时间序列数据的基础上建立数学模型，进行预测分析的一种方法。
在气象数据方面，时间序列模型主要包括平稳ARMA模型、非平稳ARIMA模型等。
在应用时间序列模型进行气象数据预测时，需要注意确定模型阶数、检验残差的白噪声性等。
2.神经网络模型神经网络是一种通过大量样本数据自适应调整模型参数的学习方法，它能够抓捕数据中的复杂关系。
在进行气象数据预测时，常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络等。
气象数据处理与分析方法的研究
气象数据处理与分析方法的研究气象数据对于我们了解和预测天气状况、应对气候变化以及进行相关的科学研究和决策制定都具有极其重要的意义。
然而，要从海量的气象数据中提取有价值的信息并非易事，这需要我们掌握有效的处理和分析方法。
气象数据的来源多种多样，包括气象卫星、地面气象观测站、雷达、探空仪等。
这些设备收集到的数据类型也十分丰富，涵盖了温度、湿度、气压、风速、风向、降雨量等众多气象要素。
这些数据在时间和空间上的分布往往是不均匀的，且可能存在误差和缺失值，这给数据处理带来了挑战。
在数据处理方面，首先要进行数据的质量控制。
这意味着需要对原始数据进行检查和筛选，去除明显的错误和异常值。
例如，对于温度数据，如果某个观测值远远超出了合理的范围，就可能是测量错误，需要被剔除。
同时，对于缺失的数据，需要采用适当的方法进行填补，常见的有基于历史数据的平均值填补法、线性插值法等。
数据的标准化和归一化也是重要的步骤。
由于不同的观测设备和站点可能采用不同的测量单位和精度，为了便于后续的分析和比较，需要将数据统一到相同的标准和范围。
例如，将温度数据统一转换为摄氏度，将风速数据转换为米每秒。
在数据分析方法方面，统计分析是常用的手段之一。
通过计算均值、方差、极值等统计量，可以对气象要素的基本特征有一个初步的了解。
例如，通过计算某个地区多年的平均气温和降水，可以判断该地区的气候类型。
时间序列分析在气象数据中也有广泛的应用。
它可以帮助我们研究气象要素随时间的变化规律，预测未来的趋势。
例如，使用自回归移动平均模型（ARMA）或自回归积分移动平均模型（ARIMA）对气温或降雨量进行预测。
空间分析则有助于了解气象要素在地理空间上的分布和变化。
通过地理信息系统（GIS）技术，可以将气象数据与地理空间信息相结合，绘制出气象要素的空间分布图，从而发现区域之间的差异和联系。
此外，机器学习和数据挖掘技术在气象数据分析中也逐渐发挥着重要作用。
例如，使用决策树、支持向量机、神经网络等算法，可以对气象数据进行分类和预测。
《2024年气象自动观测站数据处理方法研究》范文
《气象自动观测站数据处理方法研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，气象观测逐渐从传统的手动观测转向自动化观测。
气象自动观测站作为一种重要的气象观测手段，能够实时、连续地收集气象数据，为气象预报、气候变化研究等提供重要的数据支持。
然而，自动观测站所收集的数据量大且复杂，如何有效地处理这些数据成为了一个重要的问题。
本文旨在研究气象自动观测站数据处理方法，以期为相关研究提供参考。
二、数据预处理首先，对自动观测站所收集的原始数据进行预处理。
这一步骤主要包括数据清洗、数据转换和数据归一化。
1. 数据清洗：主要是去除原始数据中的异常值、错误值和缺失值。
通过设置阈值、使用插值法等方法，使数据更加准确和完整。
2. 数据转换：将原始数据从物理量转换为更为方便分析和处理的形式。
例如，将风速、风向等物理量转换为相应的参数，以便进行后续的数据分析。
3. 数据归一化：将数据按照一定的比例进行缩放，使其落在一个特定的区间内。
这样做可以消除量纲对分析结果的影响，使得不同变量之间的权重更为合理。
三、数据处理方法接下来，对经过预处理的数据进行进一步的处理和分析。
1. 统计分析法：利用统计学方法对数据进行描述性分析和推断性分析。
例如，计算数据的均值、标准差、方差等统计量，以了解数据的分布特征；通过相关分析、回归分析等方法，探究不同变量之间的关系。
2. 机器学习法：利用机器学习算法对数据进行训练和预测。
例如，使用神经网络、支持向量机等算法，对历史数据进行学习，以预测未来的气象情况；通过聚类分析，将相似的数据点归为一类，以便进行更为精细的气象分析。
3. 空间插值法：对于空间分布不均匀的气象数据，采用空间插值法进行数据处理。
通过建立空间插值模型，将稀疏的数据点进行插值，以得到更为完整和连续的空间分布数据。
四、数据处理流程在具体的气象自动观测站数据处理过程中，需要遵循一定的数据处理流程。
首先，根据观测站的实际需求和数据特点，选择合适的数据处理方法；然后，对原始数据进行预处理，包括清洗、转换和归一化等步骤；接着，根据研究目的和数据特征，选择合适的统计分析法、机器学习法或空间插值法等方法对数据进行处理和分析；最后，对处理后的数据进行结果展示和验证，以确保数据的准确性和可靠性。
气象学研究中的数据收集与分析方法
气象学研究中的数据收集与分析方法气象学是研究大气现象及其与地球、人类活动的相互关系的学科领域。
在气象学的研究中，数据收集与分析是非常重要的一环。
本文将探讨在气象学研究中常用的数据收集与分析方法。
一、数据收集方法1.观测站数据收集观测站是气象学研究中最基本的数据来源之一。
观测站通过气象仪器和设备记录大气参数的变化，包括温度、湿度、气压、风向、风速等。
观测站数据收集具有实时性和准确性的优势，但受到观测站分布不均匀以及设备故障等因素的限制。
2.卫星遥感数据收集卫星遥感是一种有效的数据收集方法，通过卫星传感器获取地球表面和大气的信息。
卫星遥感数据具有广覆盖、连续观测和多参数获取等特点。
利用卫星遥感数据可以获取大范围的天气和气候变化信息，为气象学研究提供了重要的数据支持。
3.气象雷达数据收集气象雷达是一种利用雷达原理探测降水和气象现象的设备。
气象雷达通过发射和接收微波信号来获取降水的位置、强度和结构等信息。
气象雷达数据在气象学研究中常用于短期天气预报、雷暴监测和降水分析等方面。
二、数据分析方法1.统计分析方法统计分析是气象学研究中常用的数据分析方法之一。
通过对气象观测数据进行统计，可以揭示气象现象的规律和特征。
常用的统计分析方法包括平均值、方差、相关分析、回归分析等。
统计分析方法可以帮助气象学家探索气象系统之间的关联和影响，为进一步研究提供基础。
2.数值模拟方法数值模拟是一种通过计算机模拟大气动力学和热力学方程，预测和模拟天气和气候变化的方法。
数值模拟方法利用数值气象模型，将气象观测数据作为初始条件，模拟大气的运动和变化过程。
数值模拟方法可以分析气象系统的演化和发展规律，对气象灾害的预测和预警具有重要意义。
3.时空插值方法在气象学研究中，观测数据往往存在空间分布不均匀的问题。
时空插值方法可以通过利用已有的观测数据，推算出缺失位置和时间点的数据。
常用的时空插值方法包括克里金插值、反距离权重插值等。
时空插值方法能够填补数据空缺，提高数据的完整性和连续性。
基于天擎气象数据自动获取方法的优化
性能指标和评估方法
3. F1分数
F1分数是准确率和召回率的调和平均数， 能够综合评估优化方法的性能。
1. 单次实验评估
该评估方法是在一次实验中，使用全部数 据集进行训练和测试，得到优化方法的性
能指标。
评估方法
为保证实验的可靠性，我们采用了以下两 种评估方法
2. 交叉验证评估
该评估方法是将数据集分成多个部分，每 次使用一部分数据进行训练，剩余数据进 行测试，得到多个性能指标后取平均值。
提高数据获取效率
01
通过同时启动多个线程并发获取数据，可以显著提高
数据获取的效率。
线程池的使用
02 为了避免频繁创建和销毁线程，可以采用线程池的方
式来管理线程。
线程同步
03
在多线程并发获取数据时，需要确保线程同步，避免
出现数据竞争和冲突。
数据缓存机制的引入
提高数据使用效率
01
通过引入数据缓存机制，可以将曾经获取过的数据存储在缓存
数据源异常处理
遇到数据源异常或数据缺失时，自动尝试其他可用数据源。
数据清洗和存储
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据，以及异常值和噪声 。
数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ格式转换
将不同来源的数据格式统一，以便后续处理和分析。
数据存储
将清洗和处理后的气象数据安全地存储在数据库或文 件中，以便后续查询和使用。
03
自动化获取方法的实现
容错机制
通过引入容错机制，可以在出现异常情况时，自动 进行容错处理，如重试、降级等操作。
错误日志记录
为了便于后续问题排查和追踪，需要实时记 录错误日志，以便快速定位问题原因。
05
实验验证和性能评估
天气预报模型中的数据分析与特征提取方法
天气预报模型中的数据分析与特征提取方法随着科技的发展，天气预报已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
天气预报模型通过分析历史天气数据和其他相关数据来预测未来天气情况。
数据分析和特征提取是天气预报模型的核心环节，它们对于提高预报准确性起着关键作用。
在天气预报模型中，数据分析的目标是深入了解各种气象因素之间的关系，以便更好地预测未来天气。
数据分析可以通过多种方法来实现，包括统计分析、机器学习和人工智能等。
其中，统计分析是最常用的方法之一。
统计分析通过对大量历史天气数据进行分析，找出其中的规律和趋势。
例如，气温与季节之间存在着一定的关系，我们可以通过统计方法找出这种关系的模式，并将其应用于未来天气的预测中。
同时，统计分析还可以帮助我们理解不同气象因素之间的相互影响，从而更好地理解天气系统的运行机制。
机器学习是近年来天气预报领域的热门研究方向。
机器学习算法可以通过学习大量的历史天气数据，自动发现其中的规律和模式，并根据这些规律和模式来进行未来天气的预测。
机器学习可以分为监督学习和无监督学习两种方式。
监督学习是一种通过给定输入和输出的训练样本，让模型学习输入和输出之间的映射关系的方法。
在天气预报模型中，我们可以将历史气象数据作为输入，将未来的天气情况作为输出，通过训练模型来预测未来天气。
常用的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。
无监督学习是一种通过给定输入样本，让模型自动发现其中的模式和规律的方法。
在天气预报模型中，我们可以将历史天气数据作为输入，让模型自动发现其中的天气模式，并将其应用于未来预测中。
常用的无监督学习算法包括聚类算法和关联规则挖掘算法等。
除了数据分析外，特征提取也是天气预报模型中的重要环节。
特征提取的目标是从原始数据中提取出有用的特征，以便更好地预测未来天气。
特征提取可以通过多种方法来实现，包括统计特征、时频特征和图像特征等。
统计特征是指通过统计方法从数据中提取的特征。
例如，平均值、方差和相关系数等都可以作为统计特征。
基于深度学习的智能气象预报模型研究
基于深度学习的智能气象预报模型研究智能气象预报模型是指利用深度学习技术来进行气象预报预测的一种模型。
深度学习技术是一种模仿人类神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络结构进行特征学习和模式识别，以实现对复杂数据的理解和分析。
随着深度学习技术的快速发展，智能气象预报模型也得到了很大的研究和应用。
传统的气象预报模型主要依赖于经验和统计方法，需要人工对大量的气象数据进行处理和分析，而基于深度学习的智能气象预报模型可以自动学习和提取气象数据中的特征，从而更准确地进行预测。
基于深度学习的智能气象预报模型具有以下几个特点：一、端到端学习：传统的气象预报模型通常需要多个环节进行数据处理和特征提取，而基于深度学习的模型可以直接从原始数据开始学习，省去了繁琐的数据处理过程，实现了端到端的学习和预测。
二、自动特征学习：深度学习模型可以通过多层次的神经网络结构自动学习和提取数据中的特征，无需人工干预。
这使得模型能够更好地适应复杂多变的气象数据，提高了预测的准确度。
三、适应大数据：深度学习模型在处理大数据方面具有优势，可以处理大规模的气象观测数据和气象模拟数据，挖掘其中的潜在规律和模式，从而提高气象预报的精度和可信度。
基于深度学习的智能气象预报模型的研究包括以下几个方面：一、数据预处理：由于气象数据具有复杂和多变的特性，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、填补缺失值、去噪等，以提高数据的质量和准确度。
二、模型选择和优化：深度学习模型有多种结构和算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，需要根据不同的气象预测任务选择合适的模型结构，并通过优化算法对模型进行训练和调整，以获得最佳的预测结果。
三、特征提取和选择：深度学习模型可以自动学习和提取数据中的特征，但对于气象数据来说，需要考虑特征的时空相关性和重要性，选择合适的特征集合，并进行特征的降维和选择，以避免过拟合和提高预测的准确性。
气象数据获取流程
气象数据获取流程一、介绍气象数据是指用来描述大气状况和气象要素的数据，包括气温、湿度、风速、降水量等等。
获取准确的气象数据对于气象预报、气候研究、农业生产等领域具有重要意义。
下面将介绍气象数据获取的流程。
二、气象数据获取流程1. 确定观测站点：首先需要确定观测站点的位置，观测站点应广泛布置在各个地理区域，包括陆地、海洋和高山等地区。
观测站点的选择应考虑地理特征、代表性和易于观测等因素。
2. 配置观测设备：在观测站点上设置气象观测设备，包括气象仪器和气象传感器等。
常见的气象仪器有气温计、湿度计、气压计、风向风速仪等。
这些仪器可以实时采集气象要素的数据，并通过传感器将数据传输到数据处理系统。
3. 数据采集与传输：观测设备通过传感器将采集到的气象数据传输到数据采集系统。
数据采集系统负责对数据进行整理和存储，确保数据的完整性和准确性。
传输方式可以通过有线或无线网络进行，以保证数据的及时性和稳定性。
4. 数据质量控制：对采集到的数据进行质量控制是保证气象数据准确性的重要环节。
数据质量控制包括数据去噪、异常值检测和数据修正等过程。
通过对数据进行质量控制，可以排除数据采集设备故障和环境干扰等因素对数据质量的影响。
5. 数据存储与管理：经过质量控制的气象数据将被存储在数据管理系统中，以便后续的分析和应用。
数据管理系统应具备高效的存储能力和灵活的查询功能，以满足不同用户对气象数据的需求。
6. 数据处理与分析：存储在数据管理系统中的气象数据可以进行进一步的处理和分析。
常见的数据处理和分析方法包括数据插值、数据拟合、时空分析等。
通过对气象数据的处理和分析，可以得到更加详细和准确的气象信息，为气象预报和气候研究提供支持。
7. 数据共享与应用：为了提高气象数据的价值和应用效果，需要将气象数据进行共享和开放。
通过建立数据共享平台和制定数据开放政策，可以促进气象数据的广泛应用，包括气象预报、农业生产、城市规划等领域。
三、总结气象数据获取是一个复杂而系统的过程，涉及观测设备的配置、数据采集与传输、数据质量控制、数据存储与管理、数据处理与分析以及数据共享与应用等环节。
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器之 间的信 息交换 ， 标注 以＜ 括起来 ， ＞ 常成 对出现 ， 浏
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维普资讯
《 农业网络信息》０７ ２０ 年第 ６ 交流 园地 期
气 象 网页 自动下载 与数据提取研究
谢 军飞 ， 李延 明
（ 京市 园林科 学研 究所 ， 北 北京 １ １ ） ０ ０ ２ 摘 要 ： 了尽 可能 快速获 取 到长 期 的时值 气象 数据 ， 用 Ｖ ６ 为 利 Ｂ． ０开发平 台， 结合 ＷｅＢｏ ｓ 控件 和 Ｍ ｈ ｌ ｂｒ ｅ ｗ ｒ ｓｔ 组件 特 性， ｍ 基
为城市生态评价基础工作 的有益补充 。 然而 ， 网上提供 的信息都是 以网页形式呈 现的 ， 要
经 常性地下载网页并整理获取其 中的大量数据， 手工操 作不太现实 。为了尽可能快 速获取 到更多 的气象数据 ，
览器能识别这些标 记 ，并根据标记要求 的格式 显示 内
容【 ｌ 】 ｏ
２ 研 究方 法
２１，首先需 要了解 网页 的结构 ，互联 网是 由无数个相互链接在 一起的 网页组 成的， 这些页面又称为 Ｗｅ ｂ文档 ， 由 Ｈ Ｍ 是 Ｔ Ｌ即超文本 标识语言编写 的。文档是 以纯 Ａ ＣＩ Ｓ Ｉ文件形 式存 在的，
于 气象 网页 的数 据结 构分 析 ， 行 了相 应程序 代 码开 发 ， 终 实现 了气象 网 页的 自动下 载和 网页表 格 数据 的 自动 提取 ， 进 最 获
取 的气象 数据文 本也 可完全 转换 为 Ｅ ｃｌ 式， 而明 显提高 了工 作效 率。 ｘｅ 格 从 关键 词 ： 气象 网页 ； 自动下载 ； ｂ ｒ ｓ 控件 ； ｈ ｌ ＷｅＢｏ ｅ ｗ ｒ Ｍｓｔ 组件 ； 据提取 ｍ 数
ＸＩ ｕ －ｅ ，Ｉ Ｙ ｎ ｍｉｇ Ｅ Ｊ ｎ ｆｉＬ ａ — ｎ （ ｅｉｇ ｎｔｕ ｆ ａｄｃｐ ａｄｎｎ ，ｅｉｇ１ １ ，ｈｎ ） Ｂｉｎ ｓｔｅｏ ＬｎｓａｅＧ ｒｅｉ Ｂ ｉｎ ０ ０ Ｃ ｉ ｊ Ｉ ｉｔ ｇ ｊ ２ ａ
Ａｂ ｔａ ｔＩ ｒｅ ｏ ｑ ｉｋ ｏ ｔｉ ｏ ｇ ｔｒ ｈ ｕ ａｕ ｂ ｕ ａｈ ｒ ｄ ｔ ， ｐ ｌｉｇ ｖｓ ｓ ａ ｉ ６０ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｏｔ ｒ ， ｓｒ ｃ：ｎ ｏｄ ｒ ｔ ｕ ｃ ｂａｎ ｌｎ — ｅｍ ｏ ｒ ｖ ｌ ｅ ａ ｏ ｔｗｅ ｔｅ ａａ ａ ｐｙｎ ｉ ａ Ｂ ｓｃ ． ｅ ｅｏ ｍｅ ｔｓ ｆ ｅ ｕｌ ｗａ
２ ＷｅＢ ｏ ｓｒ ． ２ ｂ ｒｗ ｅ 控件和 Ｍｓｔ ｌ ｈ 组件的应用 ｍ
本 研究 ， 利用 Ｖｓａ Ｂｓ ．（ ｉ ｌ ａｉ６ 简称 Ｖ ６ ） ｕ ｃ ０ Ｂ ． 开发 平 台 ， ０
结合 ＷｅＢｏ ｓｒ ｂ ｒ ｅ 控件 和 Ｍｓｔｌ ｗ ｈｍ 组件 ，基 于气象 网页 的数据结构分析 ， 进行相应程序 代码开发 ， 实现 了气象
中图分 类号 ：Ｐ ９ Ｔ ３３
文献 标识 码 ： Ａ
文 章编码 ：６２ ６ ５（０７ ｏ— １３ ０ １７ —２ １２０ ｝６ ００－ ２
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｎ ａ ｏ ａ ｉ ｏ ｌ ａ ｎｄ ｅ ｔ ａ ｔｎｇ ｄ ｔ ｒ ｍ ａ ｈｅ ｂ ｇ ｓ ｓ ａ ｃ ｏ ｕｔ ｍ ｔｃ ｄ ｗｎ ｏ ｄ ａ ｘ ｒ ｃｉ ａ ａ ｆｏ ｗｅ ｔ ｒｗｅ ｐａ ｅ
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ｃ ｂｎｄＷｅＢｏ ｓｒｃｎ ｏ ａｄ Ｍ ｈ ｌｍ ｄｌ ｃａａｔｉ ｉ，ｒ ｒｍ ｃ ｅＷ ｏ ｐ ｅ ａ ｄｏ ａ ￣ ｃ ｒ ａａ ｓ ｏ ｉ ｂ ｒ ｅ ｏｔ ｌ ｎ ｓｔ ｏｕ ｈ ｃ ｒｔ ｐｏ ａ ｏ ａ ｃｍ ｉｄｂｓ ｎ ｄｔ ｓ ｔ ｅ ｎｌ ｅ ｍ ｅ ｗ ｒ ｍ ｅ ｒ ｅ ｓｃ ｇ ｄ ｓ ｌ ｅ ａ ｕ ｙ
１ 前言
气象资料的获取是进行 生态评 价的一项重要基础 工作 ，通 常在样点设立 自动气象站进行 观测 以获取气 象数据 ， 一般受条 件 限制 ， 但 自动气象站 的数量 有限 ， 通过 空 间内插 得到 的气 象数 据 面域 分布存 在 很 大误 差。随着 网络技 术的迅 速发展 ， 相关 资料 显示 ， 各种科 研机构通过气象网站长期 发布 的气象数据往往 也能成