处理格式数据的通用类

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二进制通用气象数据表示格式

二进制通用气象数据表示格式

二进制通用气象数据表示格式
二进制通用气象数据表示格式(BUFR)是一种国际标准,用于在气象、海洋和环境领域中传输和存储观测数据。

BUFR允许以一种紧凑、可扩展和自文档化的方式表示多个不同仪器和传感器数据的预处理数据。

BUFR格式以二进制形式表示数据,使用非常普遍,其中包括GTS
(全球气象电报系统)和GTS的各种分支机构,例如BUFR转换工具和数据分发系统。

BUFR格式也用于气象预报模型、卫星回波、气象雷达和气象卫星数据。

BUFR格式通过它的“描述符”系统实现通用性。

描述符是一个带有数字的代码,用于指示字段的性质和值的类型,例如风速和方向、温度、云和热量通量。

描述符系统允许将多个不同类型的参数存储在单个消
息中,并且可以从消息中提取指定的参数。

由于BUFR格式使用二进
制表示,因此可以更好地压缩数据,提高数据传输和存储效率。

BUFR格式通常与GRIB(Grid In Binary)格式一起使用,用于气象
预报数据的传输和存储。

GRIB格式将数据压缩到网格点上,而BUFR
格式将数据压缩到层状数据上。

由于两者的不同特点,它们可以互相
补充,对于不同的气象应用,选择不同的数据表示方式。

总之,BUFR是一种非常常见的气象数据表示格式,它通过描述符系统实现了通用性、可扩展性和自文档化。

BUFR格式的使用可以提高数据传输和存储效率,同时也为气象领域的各种应用提供了方便和可靠的数据交换方式。

数据通用要求

数据通用要求

数据通用要求数据通用要求是指在数据处理和交换过程中,对数据格式、结构、命名、编码等方面的规范要求。

数据通用要求的制定可以提高数据的可读性、可维护性和可重用性,促进数据的共享和交换,降低数据处理和管理的成本。

一、数据格式要求数据格式是指数据在存储和传输过程中的组织形式。

数据格式的规范化可以提高数据的可读性和可解释性,降低数据处理的难度和错误率。

数据格式要求包括以下几个方面:1.数据类型要求:数据类型是指数据的种类,如整数、浮点数、字符串等。

在数据处理和交换过程中,需要明确数据的类型,避免数据类型的混淆和错误。

2.数据长度要求:数据长度是指数据所占用的存储空间大小。

在数据处理和交换过程中,需要明确数据的长度,避免数据长度的不一致和溢出。

3.数据精度要求:数据精度是指数据的精确度和有效位数。

在数据处理和交换过程中,需要明确数据的精度,避免数据精度的损失和误差。

二、数据结构要求数据结构是指数据在存储和传输过程中的组织方式。

数据结构的规范化可以提高数据的可读性和可解释性,降低数据处理的难度和错误率。

数据结构要求包括以下几个方面:1.数据层次要求:数据层次是指数据的组织层次和关系。

在数据处理和交换过程中,需要明确数据的层次结构,避免数据层次的混淆和错误。

2.数据关联要求:数据关联是指数据之间的关联关系和依赖关系。

在数据处理和交换过程中,需要明确数据的关联关系,避免数据关联的不一致和错误。

3.数据组合要求:数据组合是指数据的组合方式和组合规则。

在数据处理和交换过程中,需要明确数据的组合方式和组合规则,避免数据组合的混淆和错误。

三、数据命名要求数据命名是指数据在存储和传输过程中的命名方式。

数据命名的规范化可以提高数据的可读性和可解释性,降低数据处理的难度和错误率。

数据命名要求包括以下几个方面:1.数据标识要求:数据标识是指数据的唯一标识符。

在数据处理和交换过程中,需要明确数据的标识符,避免数据标识的重复和混淆。

地理空间数据数字化成果格式 通用标准

地理空间数据数字化成果格式 通用标准

地理空间数据数字化成果格式通用标准随着信息技术的迅速发展,地理空间数据的数字化成果已经成为各行各业不可或缺的基础资源。

然而,由于数据格式和标准的不一致,地理空间数据的有效共享和利用受到了很大的限制。

制定和推广地理空间数据数字化成果的通用标准显得尤为重要。

让我们来了解一下什么是地理空间数据数字化成果格式通用标准。

地理空间数据数字化成果格式通用标准是指针对地理空间数据的数字化成果所制定的数据格式和标准,旨在统一不同来源和类型的地理空间数据,实现数据的互操作性和共享性。

这项工作涉及到数据模型、数据结构、数据编码、数据交换和数据服务等方面,是地理信息行业的基础性工作之一。

接下来,我将从以下几个方面,对地理空间数据数字化成果格式通用标准进行深度评估和探讨:1. 数据模型:地理空间数据的数字化成果格式通用标准需要建立统一的数据模型,以便描述和组织不同类型的地理要素和属性。

目前,常见的数据模型包括矢量数据模型和栅格数据模型。

矢量数据模型适用于描述点、线、面等地理要素,而栅格数据模型适用于描述连续数据表现的栅格图像。

如何在统一的数据模型下,实现不同类型数据的有效整合和交互,是地理空间数据数字化成果格式通用标准亟待解决的问题之一。

2. 数据编码:地理空间数据的数字化成果格式通用标准需要统一数据的编码方式和标识符。

地理要素的唯一编码、属性字段的标准命名和单位规范等,都是确保数据交换和共享的关键环节。

在这需要综合考虑数据的唯一性、连续性和描述性,确保数据的完整性和规范性。

3. 数据交换:地理空间数据的数字化成果格式通用标准需要建立统一的数据交换方式和协议。

以往,不同的GIS软件和数据评台之间,数据的交换常常需要依赖特定的数据格式或者接口,导致数据交换效率低下和成本高昂。

建立一套通用的数据交换协议和标准,对于促进地理空间数据的共享和互通至关重要。

总结来看,地理空间数据数字化成果格式通用标准的制定和推广,对于促进地理空间数据的共享和利用具有重要的意义。

las 格式的类型 -回复

las 格式的类型 -回复

las 格式的类型-回复LAS(Log ASCII Standard)是一种日志数据格式,广泛应用于石油和天然气勘探、钻井和生产领域,用于记录和存储测井、地震、岩心、钻井参数等各种勘探和生产数据。

本文将一步一步回答关于LAS格式类型的问题,并介绍该格式的应用和优势。

一、什么是LAS格式?LAS格式是一种标准的ASCII(美国标准码)文本格式,用于记录和交换各种勘探和生产数据。

它由美国能源部(DOE)和石油工程学会(SPE)共同制定,旨在提供一种通用的格式,以便不同的软件和工具能够读取、解析和处理这些数据。

二、主要的LAS格式类型有哪些?LAS格式有多个版本,最常见的是LAS2.0和LAS3.0。

其中,LAS3.0是最新版本,提供了更多的功能和扩展性。

1. LAS2.0格式:LAS2.0格式是最早使用的LAS格式,它定义了一系列标准的数据字段,包括曲线数据、测井参数、井深等。

LAS2.0格式采用英制单位(如英尺和英度),适用于大多数常规的勘探和生产数据。

2. LAS3.0格式:LAS3.0格式是在LAS2.0的基础上进行改进和扩展的版本。

它增加了对国际单位制(SI单位制)的支持,使得LAS格式在全球范围内更加通用。

此外,LAS3.0还增加了一些高级功能,如可变密度曲线、结构化扩展、元数据描述等。

三、LAS格式的优势是什么?1. 可读性强:LAS格式采用ASCII文本,以可读的方式存储数据。

这使得人们能够轻松地查看和理解数据,无需依赖特定的软件或工具。

2. 跨平台兼容:LAS格式是一种开放的标准,被广泛支持和应用于各种软件和工具中,包括地震解释软件、地质建模软件和数据处理工具等。

这种跨平台兼容性使得不同软件之间能够方便地交换和共享数据。

3. 可扩展性强:LAS格式的最新版本LAS3.0提供了更多的功能和扩展性,使得用户能够更灵活地存储和处理数据。

用户可以根据自己的需求定义新的字段和数据类型,以适应不同的勘探和生产任务。

昆仑通态mce和mcg格式-概述说明以及解释

昆仑通态mce和mcg格式-概述说明以及解释

昆仑通态mce和mcg格式-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分是文章的开头,用来简要介绍所要讨论的主题,即昆仑通态mce和mcg格式。

可以从以下几个方面来概述:首先,昆仑通态是一种通用的数据交换格式,它具有高度的灵活性和可扩展性。

它被广泛应用于各个领域,尤其在信息交换和数据传输方面发挥着重要的作用。

其次,mce格式是昆仑通态中的一种数据表示方式。

它采用了一种结构化的数据格式,能够更好地组织和存储数据,提高数据的读取速度和处理效率。

同时,mce格式具有较高的通用性,可以适应不同场景下的数据描述需求。

然后,mcg格式是基于昆仑通态的一种图形数据格式。

它主要用于图形数据的存储和表示,能够准确地描述出图形对象的属性和拓扑关系。

与传统的图形表示方式相比,mcg格式具有更高的图形表达能力和数据共享性。

最后,本文将围绕着mce和mcg格式展开详细的讨论。

通过对其背景、特点以及在实际应用中的优势等方面的探索,旨在更全面地了解和应用这两种数据格式。

同时,本文也将探讨其可能存在的问题和未来的发展方向,为相关领域的研究和应用提供一些参考。

1.2 文章结构本文将首先介绍昆仑通态MCE和MCG格式的背景和概述,然后分别详细讨论它们的特点。

具体而言,文章将分为以下几个部分来探讨这两种格式的基本信息和应用领域。

第二部分将专门讨论MCE格式,该格式被广泛应用于某些特定领域。

在本部分中,我们将首先介绍MCE格式的背景,包括它的起源和发展历程。

然后我们将详细探讨MCE格式的特点,包括其数据结构、编码方式以及在数据传输和存储方面的优势。

我们还将讨论MCE格式的一些典型应用案例,以展示其在实际应用中的价值。

接下来,第三部分将专门探讨MCG格式,该格式在另一个领域中得到广泛应用。

我们将引入MCG格式的背景,包括其起源和发展历程。

然后我们将详细介绍MCG格式的特点,包括其数据结构、编码方式以及在数据处理和分析方面的优势。

此外,我们还将通过一些实际案例来展示MCG格式在实际应用中的重要性。

冠道ape格式 -回复

冠道ape格式 -回复

冠道ape格式-回复APF格式介绍APF格式是一种由美国国防部开发的冠道ape格式,旨在提供一种可以在计算机网络上共享和交换数据的标准格式。

APF格式是一种通用的、可扩展的格式,可以用于存储和传输各种类型的数据,包括文本、图片、音频和视频等。

第一步:理解APF格式的起源和背景APF格式最早由美国国防部领导的冠道ape项目团队于20世纪90年代初开发。

当时,军队面临着跨不同平台和操作系统共享和交换数据的困境。

为了解决这个问题,冠道ape项目团队着手开发一种通用的数据格式,即APF格式。

第二步:掌握APF格式的特点和优势APF格式具有以下一些特点和优势:1. 通用性:APF格式可以用于存储和传输各种类型的数据,无论是文本、图片、音频还是视频。

它提供了一种统一的方式来处理和管理不同类型的数据。

2. 可扩展性:APF格式可以根据需求进行扩展,以支持新的数据类型或功能。

这使得APF格式成为一种长期可持续发展的数据格式,对于未来的需求和技术发展具有良好的适应性。

3. 高效性:APF格式采用了一种高效的数据压缩算法,可以有效地减小数据文件的大小,减少存储和传输的成本。

同时,APF格式还支持数据的部分加载,可以快速地访问和处理大型数据文件。

4. 安全性:APF格式提供了一种安全的数据存储和传输方式。

它支持数据的加密和数字签名等安全机制,可以保护数据的完整性和机密性。

第三步:了解APF格式的应用场景APF格式被广泛应用于不同领域和行业,包括军事、航空航天、医疗、金融和娱乐等。

具体应用包括但不限于以下几个方面:1. 数据共享和交换:APF格式可以用于不同系统和平台之间的数据共享和交换。

无论是跨部门的数据共享,还是与外部合作伙伴的数据交换,APF 格式可以提供一种标准的数据格式,确保数据的一致性和互操作性。

2. 数据存储和管理:APF格式可以用于数据的长期存储和管理。

它提供了一种统一的数据格式,简化了数据的存储和检索过程。

C#导出数据到CSV文件的通用类实例

C#导出数据到CSV文件的通用类实例

C#导出数据到CSV⽂件的通⽤类实例本⽂实例讲述了C#导出数据到csv⽂件的通⽤类。

分享给⼤家供⼤家参考。

具体如下:通过这个类可以很简单的定义数据格式,并导出到csv⽂件//这⾥写了⼀个通⽤的类using System;using System.Data;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using System.Web;using System.Web.Security;using System.Web.UI;using System.Web.UI.WebControls;using System.Web.UI.WebControls.WebParts;using System.Web.UI.HtmlControls;using System.Text;using System.Reflection;using System.IO;using System.Data.Odbc;namespace mon{public class CSVHelper{#region Fieldsstring _fileName;DataTable _dataSource;//数据源string[] _titles = null;//列标题string[] _fields = null;//字段名#endregion#region .ctor/// <summary>/// 构造函数/// </summary>/// <param name="dataSource">数据源</param>public CSVHelper(){}/// <summary>/// 构造函数/// </summary>/// <param name="titles">要输出到 Excel 的列标题的数组</param>/// <param name="fields">要输出到 Excel 的字段名称数组</param>/// <param name="dataSource">数据源</param>public CSVHelper(string[] titles, string[] fields, DataTable dataSource): this(titles, dataSource){if (fields == null || fields.Length == 0)throw new ArgumentNullException("fields");if (titles.Length != fields.Length)throw new ArgumentException("titles.Length != fields.Length", "fields");_fields = fields;}/// <summary>/// 构造函数/// </summary>/// <param name="titles">要输出到 Excel 的列标题的数组</param>/// <param name="dataSource">数据源</param>public CSVHelper(string[] titles, DataTable dataSource): this(dataSource){if (titles == null || titles.Length == 0)throw new ArgumentNullException("titles");_titles = titles;}/// <summary>/// 构造函数/// </summary>/// <param name="dataSource">数据源</param>public CSVHelper(DataTable dataSource){if (dataSource == null)throw new ArgumentNullException("dataSource");// maybe more checks needed here (IEnumerable, IList, IListSource, )// 很难判断,先简单的使⽤ DataTable_dataSource = dataSource;}#endregion#region public Methods#region 导出到CSV⽂件并且提⽰下载/// <summary>/// 导出到CSV⽂件并且提⽰下载/// </summary>/// <param name="fileName"></param>public void DataToCSV(string fileName){// 确保有⼀个合法的输出⽂件名//if (fileName == null || fileName == string.Empty || !(fileName.ToLower().EndsWith(".csv")))// fileName = GetRandomFileName();string data = ExportCSV();HttpContext.Current.Response.ClearHeaders();HttpContext.Current.Response.Clear();HttpContext.Current.Response.Expires = 0;HttpContext.Current.Response.BufferOutput = true;HttpContext.Current.Response.Charset = "GB2312";HttpContext.Current.Response.ContentEncoding = System.Text.Encoding.GetEncoding("GB2312");HttpContext.Current.Response.AppendHeader("Content-Disposition", string.Format("attachment;filename={0}.csv", System.Web.HttpUtility.UrlEncode(fileName, System.Text.Encoding.UTF8))); HttpContext.Current.Response.ContentType = "text/h323;charset=gbk";HttpContext.Current.Response.Write(data);HttpContext.Current.Response.End();}#endregion/// <summary>/// 获取CSV导⼊的数据/// </summary>/// <param name="filePath">⽂件路径</param>/// <param name="fileName">⽂件名称(.csv不⽤加)</param>/// <returns></returns>public DataTable GetCsvData(string filePath,string fileName){string path = bine(filePath, fileName + ".csv");string connString = @"Driver={Microsoft Text Driver (*.txt; *.csv)};Dbq=" + filePath + ";Extensions=asc,csv,tab,txt;";try{using (OdbcConnection odbcConn = new OdbcConnection(connString)){odbcConn.Open();OdbcCommand oleComm = new OdbcCommand();oleComm.Connection = odbcConn;mandText = "select * from [" + fileName + "#csv]";OdbcDataAdapter adapter = new OdbcDataAdapter(oleComm);DataSet ds = new DataSet();adapter.Fill(ds, fileName);return ds.Tables[0];odbcConn.Close();}if (File.Exists(path)){File.Delete(path);}}catch (Exception ex){if (File.Exists(path)){File.Delete(path);}throw ex;}}#endregion#region 返回写⼊CSV的字符串/// <summary>/// 返回写⼊CSV的字符串/// </summary>/// <returns></returns>private string ExportCSV(){if(_dataSource==null)throw new ArgumentNullException("dataSource");StringBuilder strbData = new StringBuilder();if (_titles == null){//添加列名foreach (DataColumn column in _dataSource.Columns){strbData.Append(column.ColumnName + ",");}strbData.Append("\n");foreach (DataRow dr in _dataSource.Rows){for (int i = 0; i < _dataSource.Columns.Count; i++){strbData.Append(dr[i].ToString() + ",");}strbData.Append("\n");}return strbData.ToString();}else{foreach (string columnName in _titles){strbData.Append(columnName + ",");}strbData.Append("\n");if (_fields == null){foreach (DataRow dr in _dataSource.Rows){for (int i = 0; i < _dataSource.Columns.Count; i++){strbData.Append(dr[i].ToString() + ",");}strbData.Append("\n");}return strbData.ToString();}else{foreach (DataRow dr in _dataSource.Rows){for (int i = 0; i < _fields.Length; i++){strbData.Append(_fields[i].ToString() + ",");}strbData.Append("\n");}return strbData.ToString();}}}#endregion#region 得到⼀个随意的⽂件名/// <summary>/// 得到⼀个随意的⽂件名/// </summary>/// <returns></returns>private string GetRandomFileName(){Random rnd = new Random((int)(DateTime.Now.Ticks));string s = rnd.Next(Int32.MaxValue).ToString();return DateTime.Now.ToShortDateString() + "_" + s + ".csv"; }#endregion}}希望本⽂所述对⼤家的C#程序设计有所帮助。

excel季度数据格式

excel季度数据格式

excel季度数据格式在日常工作中,我们经常需要处理和分析大量的数据。

而Excel作为一种通用的电子表格软件,为我们提供了丰富的功能和灵活的数据处理方式。

在处理数据的过程中,正确的数据格式是非常关键的,特别是在涉及季度数据的情况下。

本文将介绍如何使用Excel进行季度数据的格式化和处理。

第一步:数据输入首先,我们需要将季度数据输入到Excel中。

打开Excel软件,创建一个新的工作簿。

在第一个工作表中,我们可以创建一个简单的表格,包含以下列:季度、销售额、成本、利润。

在季度列中,输入1季度、2季度、3季度、4季度,依次表示四个季度。

第二步:数据格式化在输入完数据后,我们需要对季度数据进行格式化。

选中季度列,点击“格式”选项卡,选择“单元格格式”菜单中的“自定义”选项。

在自定义对话框中,选择“文本”格式,并点击“确定”按钮。

这样可以确保季度数据以文本的形式保存,避免Excel自动转换为日期格式。

第三步:数据计算接下来,我们可以利用Excel的公式功能来计算销售额、成本和利润。

选中第一个季度的销售额单元格,点击“fx”函数按钮,在函数对话框中选择“SUM”函数,并选择对应的销售额数据区域,点击“确定”按钮。

同样地,我们可以使用SUM函数计算成本和利润。

第四步:数据图表在完成数据格式化和计算后,我们可以使用Excel的图表功能来展示季度数据的变化趋势。

选中销售额、成本和利润数据区域,点击“插入”选项卡中的“图表”按钮。

在图表向导中,选择柱形图,并点击“下一步”按钮。

在系列对话框中,选择对应的数据系列,并点击“下一步”按钮。

最后,在图表标题对话框中输入图表标题,并点击“完成”按钮。

这样就创建了一个简单的数据图表,用于展示季度数据的变化情况。

第五步:数据分析当我们完成了数据的输入、格式化和计算后,接下来可以进行进一步的数据分析。

Excel提供了各种分析工具,如排序、筛选、条件格式等。

我们可以根据需要,对季度数据进行排序,找出销售额最高的季度,或者利润最低的季度。

MICS数据格式全部

MICS数据格式全部

附录一 MICAPS数据文件格式MICAPS系统的数据结构是建立在文件系统基础上的.其特点是:利用目录来区分不同的数据来源、要素和层次,即不同的数据来源、要素和层次的数据要放在不同的目录中.同一目录中的数据只能有时次或时效上的不同.系统根据不同的数据格式来显示不同类型的图象.除第六类数据传真图外,每个数据文件都有一个文件头,描述该数据文件属于哪一类数据格式、数据的日期、时次、时效及其它有关参数.除第6和13类数据图象外,数据文件均为文本文件.定义或其它常用气象数据格式有:闪电定位数据定义的第41类数据GPS水汽数据定义的第42类数据地图信息数据第9类数据扩展格式自动站Z文件风廓线Z文件AWX格式卫星云图及产品HDF格式卫星云图标称图产品GPF格式卫星云图数据雷达基数据雷达PUP产品netCDF数据另外使用的通用数据格式:MIF格式地理信息数据、SHP 格式地理信息数据.第一类数据格式: 地面全要素填图数据文件头:diamond 1 数据说明字符串年月日时次总站点数均为整数注:此类数据用于规范的地面填图数据:区站号长整数经度纬度拔海高度均为浮点数站点级别整数总云量风向风速海平面气压或本站气压 3小时变压过去天气 1 过去天气 2 6小时降水低云状低云量低云高露点能见度现在天气温度中云状高云状标志1 标志2均为整数 24小时变温 24小时变压注:缺值时用9999表示,以后相同.站点级别表示站点的放大级别,即只有当图象放大到该级别时此站才被填图.以后相同.当标志1为1,标志2为2时,说明后面有24小时变温变压.否则说明后面没有24小时变温变压.例子:diamond 1 99年06月15日08时地面填图99 06 15 08 301650468 166 16 7 340 6 975 4 8 38 7 600 0 9999 9999 1 2 1-352533 1478 1 8 0 0 98 7 8 30 8 2500 60 27 9999 1 2 2352652 1483 4 8 270 3 115 11 6 30 4 2500 61 24 17 1 2 12注意:地面自动站数据如果写为该类格式,可以在文件说明中加入可以识别的文字,默认使用“自动”作为识别文字,但自动站文件名定义可以使用格式的“年月日时.000”或的“年月日时分.000”格式,文件名定义规则主要用于时间变化曲线的显示.不支持“月日时分.000”的文件命名格式.第二类数据格式: 高空全要素填图文件头:diamond 2 数据说明字符串年月日时次层次总站点数均为整数注:此类数据用于规范的高空填图数据:区站号长整数经度纬度拔海高度均为浮点数站点级别整数高度温度温度露点差风向风速均为浮点数例子:diamond 2 95年11月24日250Hpa高空填图95 11 24 20 250 345************-5682203307145 168 1 1040 -56 9999 220 2061052 227 1 1093 -43 9999 290 1960680 1362 1 1070 -51 9999 255 3707180 217 1 1043 -57 9999 215 506610 491 1 1043 -56 13 80 7第三类数据格式:通用填图和离散点等值线注意:数据中一定不能有经纬度相同的站点,否则生成三角网时将出错文件头:diamond 3 数据说明字符串年月日时次层次等值线条数均为整数等值线值1 等值线值2 平滑系数加粗线值均为浮点数剪切区域边缘线上的点数整数边缘线上各点的经度值1 纬度值1 经度值2 纬度值2 均为浮点数单站填图要素的个数总站点数均为整数注:1. 此类数据主要用于非规范的站点填图.填图目前是单要素的.2. 此类数据除用于填图外,还可根据站点数据用有限元法直接画等值线只要等值线条数大于 0.各等值线的值由文件头中的等值线值1、等值线值2 来决定.在这些等值线值中可选出一个为加粗线值.3. 等值线可以被限制在一个剪切区域内.剪切区域由一个闭合折线定义,该折线构成剪切区域的边缘.这个折线由剪切区域边缘线上的点数及各点的经纬度决定.4. 当填的是地面要素时,文件头中的“层次”变为控制填图格式的标志:-1 表示填6小时降水量.当降水量为0.0mm时填T,当降水量为时填一位小数,当降水量大于1时只填整数.-2 表示填24小时降水量.当降水量小于1mm时不填,大于等于1mm时只填整数.-3 表示填温度.只填整数.数据:区站号长整数经度纬度拔海高度均为浮点数站点值1 站点值2 均为字符串注意按照扩展的数据格式定义,在6小时雨量中,表示微量降水,而不是无降水,上述类别数据填图属性中设置小数位数不起作用.考虑到实际业务中使用的数据格式,修改为时表示无降水,大于0并且小于为微量降水.任意使用负值或9999表示降水为0,可能会导致数据分析中出现异常结果.例子:diamond 3 98年08月21日08时地面温度98 08 21 08 -31 25 01 193052533 147852652 148352866 226252889 151853588 289853772 77953915 1348作为闪电定位资料的第三类数据:格式与标准离散点格式基本一致,但需要在文件说明字符串中加入“闪电”或“light”字样,站号使用整数即可,站点高度值应为闪电能量值需要由正负号,原来站点值位置只写“+”或“-”,例如:diamond 3 2006年7月1日23时闪电监测资料2006 7 1 23 10000 0 0 0 111981 -2 -3 -4 -5 -174 -6 -184 -7 -8 -9 -10 -11 -126 -12 -13 -14 -15 -16 -第四类数据格式: 格点数据文件头:diamond 4 数据说明字符串年月日时次时效层次均为整数经度格距纬度格距起始经度终止经度起始纬度终止纬度均为浮点数纬向格点数经向格点数均为整数等值线间隔等值线起始值终止值平滑系数加粗线值均为浮点数注:此类数据用于画格点数据的等值线.网格可以为经纬度网格,也可以为直角坐标网格.1. 当使用直角坐标网格数据时:1将等值线终止值改为-1直角坐标在兰勃托投影下或-2直角坐标在麦开托投影下或-3直角坐标在北半球投影下.2把网格经度间隔和纬度间隔改为格点数据第一行最后一个点的经纬度.3把起始经度和起始纬度改为格点数据第一行第一个点的经纬度.4把终止经度和终止纬度改为格点数据最后一行最后一个点的经纬度.2. 第4类数据文件可以直接用于填格点值.文件头中可以指定填图方式.指定方法为:1把加粗线值改为-1,表示画等值线同时填图,2改为-2表示只填图,不画等值线.数据:数据按先纬向后经向放直角坐标网格时为先X方向后Y方向,均为浮点数.例子:diamond 4 95年11月27日T63_200Hpa涡度120小时预报95 11 27 20 120 200 0180 90 0 97 49 20 -300 300 1 018 18 18 18 18 18 18 18 1818 18 18 18 18 18 18 18 18 1818 18 18 18 1818 18 18 18 18 18 18 18 1818 18 18 18 18 18 18 18 181818 18 18 18 1818 18 18 18 18 18 18 18 1818 18 18 18 18 18 18 18 18 1818 18 18 18 1818 18 18 18 18 18 18 18 1818 18 18 18 18 18 18 18 18 1818 18 18 18 1818第五类数据格式: TLOGP和站点剖面图数据文件头:diamond 5 数据说明字符串年月日时次总站点数均为整数注:此类数据包括各站的多层数据.用于画温度对数压力图和站点剖面图.数据:区站号经度纬度跋海高度单站内容长度第一层气压高度温度露点风向风速第二层气压除风向风速外缺值时整个层次取消掉,风向风速缺值用9999表示注:单站内容长度为层数×6例子:diamond 5 98年08月21日08时温度对数压力图98 08 21 08 34853068 966 96904 9999 17 14 115 3850 149 15 13 210 5835 9999 14 12 9999 9999700 312 6 3 240 12500 581 -8 -10 210 10413 9999 -16 -18 9999 9999400 751 -17 -20 235 14351 9999 -24 -27 9999 9999300 961 -33 -35 230 19255 9999 -42 -45 9999 9999250 1087 -42 -45 240 19235 9999 -41 -45 9999 9999200 1238 -45 -51 270 31150 1427 -55 -61 285 27 142 9999 -56 -62 9999 9999 100 1680 -65 9999 280 17 53336 1290 60869 9999 18 15 0 0 850 148 16 13 175 7 700 312 8 2 235 9 500 581 -9 -12 275 6 400 751 -19 -28 250 13 300 960 -28 -40 265 21 250 1089 -36 -48 270 25 200 1241 -45 -56 280 26 150 1429 -57 -67 290 19 100 1679 -67 9999 295 12第六类数据格式: 传真图1728X2400的点阵文件该文件名按国际电码的规定第七类数据格式: 台风路径数据文件头:diamond 7 数据说明台风名称台风编号发报中心均为字符串总项数整数数据:年月日时次时效均为整数中心经度中心纬度最大风速中心最低气压七级风圈半径十级风圈半径移向移速均为浮点数例子:diamond 7 9714号台风路径主观预报999999 9714 bcsh 397 08 29 08 0 35 970 400 100 9999 9999 97 08 29 08 24 25 985 9999 9999 9999 9999 97 08 29 08 48 15 1000 9999 9999 9999 9999数据格式的扩展:在MICAPS第三版中对该类数据格式进行了扩展,可以将多个台风路径数据写入到一个文件.台风之间使用数字0作为一行,隔开不同台风路径数据避免出现行数数字与实际数据不同.该格式与原来数据格式兼容,使用MICAPS第1、2版可以显示第一个台风路径.例子:diamond 7 2006年第15台风路径中国NAMELESS 0615 28 32006 09 24 08 00 995 182006 09 24 08 24 985 232006 09 24 08 48 998 15XANGSANE 0616 53 52006 09 26 08 00 996 182006 09 26 08 24 990 23 2006 09 26 08 48 980 30 2006 09 26 08 72 996 18 2006 09 26 14 00 995 20SHANSHAN 0613 80 32006 09 10 20 00 998 182006 09 10 20 24 990 232006 09 10 20 48 985 28第八类数据格式:城市站点预报数据文件头:diamond 8 数据说明字符串年月日时次时效总站点数均为整数数据:区站号经度纬度拔海高度天气现象1 风向1 风速1 最低温度最高温度天气现象2 风向2 风速2注:天气现象、风向、风速均可以有两个值,分别为前后两个预报时段的值.例子:diamond 8 95年12月24日20时48小时城市预报95 12 24 20 48 4850953 143 0 -9999 0 -16 -454161 238 0 -9999 0 -13 -354342 43 0 -9999 0 -12 -154527 5 0 -9999 0 -5 453463 1065 0 270 3 -18 -7第九类数据格式: 地图线条数据只有投影方式为0的才可加入综合图,只支持没有投影的该类数据,即投影方式参数为0,各点的值为经纬度文件头:diamond 9投影方式标准经度标准纬度 X放大系数 Y放大系数X偏移 Y偏移保留保留保留均为整数注:MICAPS系统安装后,code子目录中已有如下的地图文件和参数文件参数文件为第19类数据:1 LAMBERT兰勃托2 MECATOR麦开托3 BBQ北半球4 NBQ南半球上述底图中,四种投影的缺省标准配置如下:投影方式标准经度标准纬度 X放大系数 Y放大系数 X偏移 Y偏移Lambert 1 79 -581 -3411Mecator 2 无影响 0北半球 3 20 无影响0 0南半球 4 20 无影响0 0数据:投影方式为0时:本线段上的点数整数本线段标识字符串字符串颜色线宽线型均为整数本线段上各点的经度纬度均为浮点数注:此投影方式专为在原有底图上叠加地理信息线条而用,即调用此数据后原有底图仍保留,此数据图象将叠加在原有底图上.投影方式大于0时:本线段上的点数整数本线段标识字符串字符串本线段上各点的X坐标 Y坐标均为浮点数例子:diamond 90 20 0 1 1 100 1100 0 0 0 06 map 358 1 010 map或者:diamond 93 20 0 1 1 100 1100 0 0 0 06 map10 map扩展第九类数据格式地理信息类型为March 9,用于地理信息显示,基本数据格式如下:March 9 中国国界0 0 0 0 0 0 0 0 0 07 2 0 0000 0000 0000 0000 中华人民共和国……数据说明中第一个数字为线上的点数,第二个为数据类型见下表,第三个数字表示该线条是否闭合,0为不闭合,1为闭合,绘制时,闭合线可以绘制闭合区域和线条,不闭合线条只能绘制为线条,最后字符串为线条说明,说明行后为数据区,为线上各点的经纬度.表线条类型代码第十类数据格式: 综合图定义不可再次定义为综合图文件头:diamond 10 综合图中所含的数据文件数整数数据:数据文件路径后缀数据类型代码均为字符串例子:diamond 10 3C:\\HIGH\PLOT\500 .000 2C:\\HIGH\HEIGHT\500 .000 4C:\\HIGH\TEMPER\500 .000 4的扩展根据应用需求, 对综合图数据格式进行了扩展,即在每行后面可以增加一个本类数据的配置文件名,如:diamond 10 1C:\\T213\HEIGHT\500 .000 4最后的文件名即打开该文件时使用的配置文件名,注意要使用相应类别的配置文件,如果使用错误的配置文件,可能导致系统退出.文件类别和处理模块的对应关系见附录4.路径可以使用相对路径,系统根据处理模块的配置文件补充为全路径.MICAPS第三版支持多个图组,在打开综合图文件时可以指定打开文件显示的图组,此时需要增加第五个参数,如diamond 10 1C:\\T213\HEIGHT\500 .000 4 1则指定当前文件打开后显示在第2个窗口0-3表示4个窗口,如果不使用指定配置文件的方式,则在配置文件部分适应null.综合图中路径部分可以使用IP地址,如:\\10.10.3.33\data\t213\height\500\ .024 4第十一类数据格式:格点矢量数据文件头:diamond 11 数据说明字符串年月日时次时效层次均为整数经度格距纬度格距起始经度终止经度起始纬度终止纬度均为浮点数纬向格点数经向格点数均为整数注:此类数据主要用于画风场的流线.网格可以为经纬度网格,也可以为直角坐标网格.当使用直角坐标网格时,文件头做如下改动:1把网格经度间隔和纬度间隔改为格点数据第一行最后一个点的经纬度.2把起始经度和起始纬度改为格点数据第一行第一个点的经纬度.3把终止经度和终止纬度改为格点数据最后一行最后一个点的经纬度.4在第一行最后一点的经度上加一个数,指示在哪个底图投影下的直角坐标:LAMBERT投影加1000、MECATOR投影加2000、北半球投影加3000.数据:先放U分量,数据按先纬向后经向放若为直角坐标网格数据,则先X方向,后Y方向,均为浮点数.所有格点的U分量放完后再放V分量,也是按先纬向后经向放.例子:diamond 11 96年2月6日20时T63_200Hpa风场分析96 2 6 20 0 200 0 90 0 192 4917 18 18 18 18 18 18 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 18 18 18 18 1818 17 17 17 17 16 16 16 15 15 14 14 14 13 13 12 12 11 11 10 10 9 9 88 7 6 6 5 5 4 3 3 2 2 1 0 0 -1 -2 -2 -3 -3 -4 -5 -5 -6 -6第十二类数据格式:单点雷达图象PPI待定,目前该格式没有定义第十三类数据格式:图象数据云图、雷达拼图、地形图因地图放大比例与早期版本不同,部分图片显示比例需要调整文件头:文件头为TEXT格式diamond 8个字符13 3个字符数据说明40个字符年 5个字符月 3个字符日 3个字符时次 3个字符X方向图象大小 5个字符Y方向图象大小 5个字符图象左下角经度坐标8个字符图象左下角纬度坐标 8个字符投影方式2个字符,1-lambert 2-mecator 3-北半球 4-南半球放缩系数5个字符图象类型2个字符,1—红外云图 2—雷达拼图 3—地形图 4—可见光云图 5—水汽图象素值与相应物理量对照表文件名12个字符中心经度8个字符、中心纬度8个字符文件头部分共128个字符注:目前9210DVB-S工程通讯系统传输的GMS5云图左下角经纬度,-数据:数据格式为二进制数据一个象素点占一个字节,先沿X方向后Y方向.例子:diamond 13 97年2月10日08时红外云图 1997 02 10 08 1280 1024 1 1 cloud下面是256级灰度表示值......扩展第十三类数据格式:经纬度网格图象数据云图、雷达拼图、地形图等图象数据文件头:文件头为TEXT格式,各字段之间以空格隔开,总长度149个字符,不足使用空格补齐MICAPS 13 数据说明年月日时分类别调色板序号 X方向图象大小 Y方向图象大小开始经度开始纬度坐标结束经度结束纬度经向分辨率纬向分辨率保留保留文件头部分共149个字符其中类别使用整数表示数据类型,1表示红外云图,2表示可见光云图,3表示水汽云图,5表示雷达数据.文件头例子:MICAPS 13 2006年08月04日06时00分FY-2C红外云图气象中心制 2006 08 04 06 00 2 1 1600 1200 0第十四类数据格式:编辑图象的图元数据交互操作结果数据该类数据格式有扩展.文件头:diamond 14 数据说明字符串年月日时次时效均为整数注:此类数据在保存图象编辑结果时自动产生,可用于生成最终预报产品.数据:LINES: 线条数线宽点数 X Y Z ......标号个数 X Y Z ......若无标号,则为NoLabel 0 …………LINES_SYMBOL: 条数编码线宽点数X Y Z ...... NoLabel 0…………SYMBOLS: 个数编码 X Y Z 风向角度或字符串......CLOSED_CONTOURS: 个数线宽点数 X Y Z ......标号个数 X Y Z ......若无标号,则为NoLabel 0 …………STATION_SITUATION站号属性......WEATHER_REGION: 天气区的个数天气区的天气代码外围线点数X Y Z …………………………………………FILLAREA: 填充区域个数编码线点数 X Y Z ……填充类型线色A R G B 前景色 A R G B 背景色 A R G B渐变色角度图案代码是否画边框…………………NOTES_SYMBOL: 标注个数编码 X Y Z 字符个数字符角度字体名长度字体名称字体大小字型字色A R G B…………………WithProp_LINESYMBOLS: 带属性线条数编码线宽线色A R G B 线型是否需加阴影显示线点数 X Y Z ……标号个数 X Y Z ......若无标号,则为NoLabel 0 …………………其中:LINES_SYMBOL表示槽线、冷锋等天气系统线条,其编码为:0,1—槽线、2,6—冷锋、3,7—暖锋、4—静止锋、5—锢囚锋、8—过去12h冷锋、9—过去12h暖锋、38—霜冻线、39—高温线.天气区的天气代码为:1—雨区、2—雪区、4—雷暴区、8—雾区、16—大风区、32—沙暴区.风向杆符号代码:43—无风、39—2-3级风、40—3-4级风、36—4-5级风、33—5-6级风、41—6-7级风、34—7-8级风、35—8-9级风、101—9-10级风、102—10-11级风、103—11-12级风1101—填充区域带属性线条符号代码:1102—双实线 1110~1116为箭头符号1211~1230为新增符号例子:diamond 14 95年11月29日20点T63_500Hpa高度95 11 29 20 0LINES: 901 155LINES_SYMBOL: 13 41NoLabel 0 SYMBOLS: 452 23 33 31 CLOSED_CONTOURS: 11 2610 1STATION_SITUATION 51379 1051467 1051495 1051573 1051656 1051765 1051777 10WEATHER_REGION: 21 252 22第十五类数据格式:调色板数据前期版本定义的调色板数据,版不再使用该类数据文件头:diamond 15 数据说明字符串数据:序号红色分量绿色分量蓝色分量均为整数注:各分量取值范围为 0-65535不同序号的颜色用于不同的图象,其分配如下:0—255 云图256—272 等值线或流线等等273—289 底图290—321 填图322—338 各种符号335 图象编辑时的临时线条339 标识有TLOGP资料的站点340 标识有第3、16、17类数据的站圈在底图颜色中:274为海陆廓线颜色、275为经度纬度线颜色填图颜色中:风290、温度291、现在天气292、能见度293、露点294、总云量295、高云状296、中云状297、低云状298、低云高299、气压300、3小时变压301、过去天气一302、过去天气二303、低云量304、6小时雨量305、站点306、高度为307、其它离散点填图值308各种符号颜色中:雨雪322、冻雨或冰雹或沙暴323、风雾324 阴或晴或多云325、注解326、冷中心或高中心327、暖中心或低中心328、槽线329、暖锋330、冷锋331、锢囚锋332、高温区333、霜冻334、划线中间结果335、划线确认后336、霜冻点337、雷暴338例子:diamond 15 colormap0 0 0 0 1 65535 0 0 2 0 65535 03 65535 65535 04 0 0 65535 5 65535 0 655356 0 65535 655357 65535 65535 655358 21845 21845 21845 9 50886 29041 2904110 29041 50886 29041 11 36494 36494 14392第十六类数据格式:预报站点数据文件头:diamond 16 数据说明字符串总站点数整数数据:站点标识长整数,一般为区站号纬度经度级别均为整数注:纬度和经度均为60进制,并乘以100后化为整数.例子:diamond 16 stations 40050136 5328 12222 050246 5219 12443 050353 5143 12639 050434 5029 12141 050442 5024 12407 050468 5015 12727 050527 4913 11945 150548 4912 12343 0......第十七类数据格式:站点文字信息数据文件头:diamond 17 数据说明字符串总站点数整数数据:区站号纬度经度高度级别文字信息组数均为整数第一组文字第二组文字均为字符串注:纬度和经度均为60进制,并乘以100后化为整数.例子:diamond 17 站点信息 251354398 4007 11638 6 1 顺义54399 3959 11617 6 1 海淀54406 4027 11558 6 1 延庆54409 4021 11600 6 1 八达岭54410 4036 11608 6 1 佛爷顶54412 4044 11638 6 1 汤河口54416 4023 11652 6 1 密云54419 4019 11638 6 1 怀柔54421 4039 11707 6 1 密云上甸子54424 4009 11706 6 1 平谷54431 3955 11638 6 1 通县54433 3957 11629 6 1 朝阳54499 4013 11613 6 1 昌平54501 3958 11541 6 1 斋堂54505 3955 11607 6 1 门头沟54511 3948 11628 6 14 北京1月最高气温:1975/1/122月最高气温:1963/2/283月最高气温:1989/3/314月最高气温:1988/4/275月最高气温:1968/5/146月最高气温:1961/6/107月最高气温:1972/7/168月最高气温:1984/8/69月最高气温:1990/9/110月最高气温:1966/10/111月最高气温:1984/11/412月最高气温:1989/12/3全年最高气温:1961/6/10 .......扩展第17类数据格式定义,增加了站点所属行政区,采用浮点数表示站点经纬度,具体格式如下:文件头:Micaps 17 描述站点数0 0 0 0 0 06个保留数字,浮点数,前三个用于设置显示中心位置和放大率,第4个用语设置是否修改投影方式数据:区站号字符串纬度经度高度级别站名省份地区县备注长度备注信息说明:经纬度使用浮点数表示.需要严格按照格式说明组织数据.备注信息写在下一行.备注长度表示行数.如果备注长度为0,则下面无备注信息行.例子:Micaps 17 例子 30 0 0 0 0 054511 50 1 北京北京北京大兴 054527 50 1 天津天津天津塘沽 2天津年平均气温 10天津年总降水量 1200第十八类数据格式:格点数据剖面图文件头:diamond 18 数据说明字符串年月日时次时效剖面上点数均为整数等值线间隔等值线起始值终止值平滑系数加粗线值均为浮点数数据:显示层格点场文件名字符串,即显示该数据图象时,可以画剖面图.该文件必须为第四类数据剖面垂直层数整数第一层数据文件名字符串,文件必须为第四类数据第二层数据文件名字符串,文件必须为第四类数据例子:diamond 18 T106_200Hpa涡度120小时预报95 11 27 20 12020 20 -300 300 1 0~/t106/vor/500/7~/t106/vor/850/.000~/t106/vor/700/.000~/t106/vor/500/.000~/t106/vor/400/.000~/t106/vor/300/.000~/t106/vor/200/.000~/t106/vor/100/.000MICAPS第三版针对该格式进行了扩展,包括以下部分:1文件路径:文件路径可以使用绝对路径,也可以使用MICAPS 第二版定义格式中的写法,注意原写法中路径中分隔使用斜杠/.2文件名:文件名除使用上述直接定义的方式外,还可以使用时间替换方式,使用YY代替两位年份、YYYY代替四位年份、MM代替月份,DD代替日期,HH代替小时,mm代替分钟,后面增加一个表示日期修改的整数,系统自动替换为指定日期,注意除月份必需使用大写MM替换、分钟使用小写mm替换外,其它字母替换为指定时间时不区分大小写,如:~/t106/vor/850/ -1在使用中会替换昨天日期相应文件,如果在2008年4月6日打开文件,则本行中文件会使用.第十九类数据格式:MICAPS系统命令行参数文件头:diamond 19数据:显示中心位置的经度显示中心位置的纬度放大倍数地图数据文件名要素设置缺省值注:此类数据文件只作为进入旧版本MICAPS系统时的命令行参数,包含了部分初始化信息,仅支持第一行的设置内容,即显示中心位置的经度、纬度和放大倍数,可以通过打开该类数据设置地图显示位置和放大系数.第三十一类资料AMDAR资料文件头:diamond 31 数据说明数据个数要素名称数据:发报中心年月日时航班观测时间年月日时和分钟如果有分钟,可以使用如0245这样的两位小时和两位分钟表示数据纬度数据经度飞行类型导航状态飞行高度米温度风向风速垂直速度湍流度温度可信度风可信度垂直速度可信度湍流度可信度位置可信度高度可信度文件名命名规则,可以使用MICAPS定义的格式文件名,文件名使用北京时与高空资料命名方式相同例子:diamond 31 AMDAR资料7068C_CCCC C_LY C_LM C_LD C_LHC01006 V04001 V04002 V04003 V_OHMV05001 V06001 V08004 V02061 V07002V12001 V11001 V11002 V11041 V11031 F07002F12001 F11001 F11002 F11041 F11031AMMC 2006 10 30 0AU0071 2006 10 30 0 4 31 13 184 20 0 0 0 0 0AMMC 2006 10 30 0AU0071 2006 10 30 0 4 31 155 10 0 0 0 0 0AMMC 2006 10 30 0AU0029 2006 10 30 03 31 29 2 0 0 0 0 0 0FAPR 2006 10 30 0 AFZA1994-5-21994-5-22008年01月08日08时2008年06月24日4c5c7.3f7.3f7.1f6.4f6.1f6.1f6.1f6.1f08年07月29日-15 -9 .cycle115雷达拼图数据武汉暴雨所1、可显示的产品分类:显示的拼图产品一共有4类见表一,文件通过区域拼图软件生成.表一:拼图产品分类表2、文件命名方式:所有产品数据文件按照统一方式命名.规定为:MOSAIC.<VARNAME>其中,<VARNAME>表示产品的数据类型,详见表一的数据分类;CCC表示产品特征,一般为‘000’;YYYYMMDD和hhnnss分别表示观测时间世界时的年月日和时分秒;<EXT>为后缀名,经纬网格数据文件为latlon.例如:表示经质量控制后的基本反射率拼图数据,数据观测时间为北京时2008年4月15日上午8时10分钟,数据按照等经纬网格排列.3、经纬网格数据文件格式:产品拼图文件保存的等经纬度网格点数据由文件头和数据区组成.文件头结构定义:文件头结构长度固定为256字节.结构成员定义及说明见表二.表二拼图产品文件头结构描述表数据排列及存储方式等经纬网格的拼图数据放大取短整后压缩保存.数据从北到南逐行排列;每行数据又是从西到东排列.根据文件头的数据区描述参数可以计算出每个格点的经纬度坐标值.拼图数据压缩存储时,仅保留不小于最小取值的格点数据.数据区按照稀疏矩阵方式进行压缩,为变长度结构排列.结构组成如下表:表三拼图数据压缩结构描述表在数据区结束的结构中,行、列和数据个数均为-1.风廓线数据命名:产品数据文件包括实时的采样高度上的产品数据文件、半小时平均的采样高度上的产品数据文件,一小时平均的采样高度上的产品数据文件,文件名具体命名方法如下:Z_RADR_I_IIiii_yyyyMMddhhmmss_P_WPRD_雷达型号_产品标识.TXT其中:Z:国内交换文件;RADR:表示雷达资料;I:表示后面的IIiii为风廓线雷达站的区站号;IIiii:区站号按地面气象站的区站号;yyyy:观测时间年 20—;MM:观测时间月 01—12;dd:观测时间日 01—31;hh:观测时间时 00—23;mm:观测时间分 00—59;ss:观测时间秒 00—59;P:表示产品数据;WPRD:表示风廓线雷达资料;见表1;雷达型号:见表2;产品标识:TXT:表示文件格式为ASCII.数据格式请参考中国气象局相关文件.历史资料追加使用的文本数据格式txt文件追加是设定的标准追加文本格式.在设定的文件下有两个子文件夹:降水和温度.降水文件夹下是站点的降水数据.文件名的命名规则是:r+站名+“-”+年代,如r53898-2008代表站号名称为53898的2008年的降水数据,文件内每行有两个数据-日期和当天降水量降水量数据为当天的降水量数值的10倍,中间以空格隔开,如r53898-2008内的第一行数据为 32,代表2008年1月1日的降水量为3.2mm;温度文件夹下是站点的温度数据.文件名的命名规则是:t+站名+“-”+年代,如t53898-2008代表站号名称为53898的2008年的温度数据,文件内每行有四个数据-日期、当天最高气温、最低气温和平均气温气温数值为当天的实际数值的10倍,中间以空格隔开,如t53898-2008内的第一行数据为 1 -3 -1,代表2008年1月1日的最高气温为0.1℃,最低气温为-0.3℃,平均气温为-0.1℃.用于调入特殊功能模块设置的数据类型除上述数据类型用于实际的地理信息或气象数据外,还定义了一些数据用于特殊模块的调入.由于MICAPS 使用的是核心框架与外围功能模块结合的系统结构,因此,系统核心不直接调用功能模块,一些系统需要实现的功能模块通过定义特殊数据类型的方式启动,具体方法是,打开一个特殊定义的数据类型,通过数据检测类型模块确认后调入相应的功能模块.目前系统使用的用于调入特殊功能模块的文件一般是定义为类似MICAPS标准数据格式的方式,如使用文件识别标志“diamond”后再加一个数字的格式,下面列出的一些识别代码不能再用做数据类型定义.定义的上述功能的数据类型有:diamond 81:用于WS报模块启动判别.。

办公室必备文件格式

办公室必备文件格式

办公室必备文件格式引言概述:在现代办公室中,文件是组织和管理工作的重要工具。

正确的文件格式可以提高工作效率,促进信息共享和沟通。

本文将介绍办公室必备文件格式,包括文档、电子表格、演示文稿、PDF和图像文件。

一、文档格式1.1 Word文档:Word文档是最常用的文件格式之一,它提供了丰富的编辑和格式化选项,适用于创建各种类型的文档,如报告、备忘录和信函。

1.2 Google文档:Google文档是一种基于云端的协作文档格式,可以多人同时编辑和评论,方便团队合作,还可以实时保存和共享文档。

1.3 PDF文档:PDF文档是一种通用的文件格式,可以在不同平台和设备上保持文档的一致性,适用于发布和共享重要文档,如合同和官方文件。

二、电子表格格式2.1 Excel电子表格:Excel电子表格是一种广泛使用的数据分析和管理工具,可以进行复杂的计算和数据处理,适用于制作预算、报表和数据分析。

2.2 Google表格:Google表格是一种在线协作电子表格格式,可以多人同时编辑和更新数据,方便团队协作和数据共享。

2.3 CSV文件:CSV文件是一种通用的数据交换格式,可以在不同软件和系统之间方便地导入和导出数据,适用于数据迁移和整合。

三、演示文稿格式3.1 PowerPoint演示文稿:PowerPoint演示文稿是一种常用的展示工具,可以创建精美的幻灯片,适用于会议演讲、产品展示和培训课程。

3.2 Google幻灯片:Google幻灯片是一种在线协作演示文稿格式,可以多人同时编辑和评论,方便团队合作和演示共享。

3.3 PDF演示文稿:PDF演示文稿是一种便于共享和打印的格式,可以在不同设备上保持幻灯片的一致性,适用于会议和演讲场合。

四、PDF文件格式4.1 Adobe Acrobat:Adobe Acrobat是一种专业的PDF编辑和管理工具,可以创建、编辑和签署PDF文件,适用于处理重要的官方文件和表格。

4.2 PDF转换器:PDF转换器是一种实用工具,可以将其他文件格式转换为PDF,方便共享和打印,适用于电子邮件附件和网页保存。

二进制通用气象数据表示格式

二进制通用气象数据表示格式

二进制通用气象数据表示格式介绍在气象学领域,气象数据的表示格式对于数据的存储、传输和分析至关重要。

传统上,气象数据通常使用文本格式表示,但随着技术的不断进步,二进制通用气象数据表示格式变得越来越受关注。

本文将探讨二进制通用气象数据表示格式的优势、应用及一些常见的标准。

二进制格式的优势相比于文本格式,二进制格式具有以下几个优势:1.存储效率高:二进制格式可以更紧凑地存储数据,占用更少的存储空间。

这对于大规模的气象数据集尤为重要,可以减少存储的成本。

2.传输速度快:由于二进制数据的紧凑性,传输的数据量较小,可以减少传输的时间和带宽要求。

这在远程传输和实时数据分发方面尤为重要。

3.数据精度高:二进制格式可以更准确地表示各种气象参数,减少了数据的丢失和舍入误差。

这对于气象数据的分析、模型和预测具有重要意义。

4.数据访问方便:二进制格式的数据可以更快速、高效地读取和解析,提供了更方便的数据访问方式。

这对于实时监测和快速分析非常有帮助。

二进制格式的应用二进制通用气象数据表示格式在各种气象应用中得到广泛应用,包括以下几个方面:1.气象预报和模型:气象预报和模型对大量的气象数据进行分析和计算。

使用二进制格式可以提高数据处理的速度,并减少存储和传输的开销。

这对于提高气象预报的准确性和效率具有重要意义。

2.气象监测和观测:气象监测和观测需要实时获取大量的气象数据,并进行实时分析。

二进制格式可以提供更高的数据传输速度和准确性,使得监测和观测工作更加高效和可靠。

3.气候研究和分析:气候研究和分析需要处理大规模的历史气象数据。

二进制格式可以减少数据存储的开销,并提供更高的数据处理速度,有助于深入分析气候变化和趋势。

4.数据共享和交换:不同气象机构之间需要进行数据共享和交换,以便进行合作和联合研究。

二进制格式可以提供标准的数据表示方式,方便数据的互操作和共享。

常见的标准在二进制通用气象数据表示格式方面,以下几个标准被广泛使用:1.GRIB:GRIB是一种广泛使用的气象数据编码和压缩格式。

常用数据格式汇总

常用数据格式汇总

常用数据格式汇总数据在计算机科学和信息技术领域中起着重要的作用。

在处理和交换数据时,数据格式的选择和使用对数据的有效性、可靠性和可扩展性有着重要影响。

本文将介绍一些常用数据格式,包括文本格式、二进制格式、标记语言、表格格式、图像格式、音频格式和视频格式。

1.文本格式:文本是最基本的数据格式之一,用来存储和表示字符数据。

最常见的文本格式是纯文本文件,如.txt文件。

纯文本文件只包含普通文本字符,没有特殊的格式化和样式。

其他常见的文本格式包括CSV(逗号分隔值)和JSON(JavaScript对象表示法)。

2.二进制格式:二进制格式用于存储和表示二进制数据。

二进制数据是由0和1组成的比特流,可以表示各种类型的数据,如整数、浮点数和字节。

常见的二进制格式包括二进制文件和字节流。

二进制文件包含二进制数据的文件,如图片、视频和音频文件。

字节流是一种连续的二进制数据流,可以通过网络传输或存储到文件中。

3.标记语言:标记语言用于描述和标记文本内容的结构和样式。

最著名的标记语言是HTML(超文本标记语言),用于创建网页和网页内容的结构。

XML(可扩展标记语言)是一种通用的标记语言,用于描述和传输数据。

其他常见的标记语言包括SGML(标准通用标记语言)和Markdown(轻量级标记语言)。

4.表格格式:表格格式用于组织和表示数据的表格结构。

最常见的表格格式是电子表格格式,如Microsoft Excel和Google Sheets。

电子表格可以包含多个单元格,并支持各种功能,如公式计算、数据排序和筛选。

CSV(逗号分隔值)也是一种常见的表格格式,每行数据用逗号分隔。

5.图像格式:图像格式用于存储和表示图像数据。

最常见的图像格式是JPEG(联合摄影专家组),用于存储压缩的数字图像。

其他常见的图像格式包括PNG(可移植网络图形)和GIF(图形交换格式)。

这些图像格式支持不同的压缩算法和颜色深度,以满足不同的需求。

6.音频格式:音频格式用于存储和表示音频数据。

GPS数据文件通用格式(rinex)转换

GPS数据文件通用格式(rinex)转换

RINEX数据格式(一)文章分类:综合技术由于GPS 接收机类型多种多样, GPS 原始数据的数据处理是非常繁重而复杂的。

RINEX 是英文“Receiver Independent Exchange Format”(接收机通用数据交换格式) 的缩写形式。

为使GPS数据处理软件通用化, 同时验证所用算法的可行性, GPS数据需要首先转换为RINEX标准格式, 然后再设计与编制所需软件。

在这种方式下, 一种软件能处理多种类型的GPS接收机所采集的数据。

美国德克萨斯大学应用研究实验室早期提出了一种标准的FICA文档格式,它的设计原则是尽可能保持接收机所收集数据的原始特征, 只将该数据的二进制码逐个转换为计算机的ASCII 码, 对数据本身不作任何处理。

显然, 这种格式对数据库是理想的, 但对大量信息的存储和调用是繁杂的。

此格式曾经用于CIGNET计划中。

此后, 美国大地测量局开发了ARGO格式。

它将不同型号接收机收集的数据重新进行格式化, 完全符合CIGNET计划的应用。

但这种格式固定不变, 很难插入其它信息。

1989 年, 瑞士伯尔尼大学天文研究所为用于EUREF 计划, 提出了RINEX 格式草案。

1989年3月, 在美国新墨西哥州举行的第五届国际卫星定位大地测量学术讨论会上, 成立了GPS交换格式的专题研究机构, 讨论了各种数据交换格式的差异。

经过讨论决定, 形成了RINEX (版本1.0) 数据交换格式。

1989 年8月在英国爱丁堡举行的国际大地测量协会上, RINEX格式被推荐为通用的测量GPS数据的标准交换格式。

在随后一年半的应用中, RINEX 被证明为GPS数据交换的一种有效途径。

1990年9月5日, 在加拿大渥太华举行的第二届国际GPS精密定位学术讨论会上, 提出了RINEX 格式(版本2.0) 的建议。

最后一次定稿是1993年3月在瑞士伯尔尼举行的IGS地球动力学学术讨论会上通过的。

xdf的格式

xdf的格式

xdf的格式
XDF(eXtensible Data Format)是一种用于存储和交换科学数据的开放格式。

它提供了一种通用的、高效的数据表示形式,适用于各种科学领域和数据类型。

XDF格式具有以下特点:
1. 扩展性:XDF格式允许用户自定义数据结构和元数据,以满足特定的应用需求。

这使得XDF格式非常灵活,可以适应不同的数据类型和实验设置。

2. 跨平台:XDF格式是跨平台的,可以在不同操作系统和编程语言之间进行数据交换。

这意味着您可以使用不同的工具和软件库来读取和处理XDF文件。

3. 高效性:XDF格式采用了压缩算法和数据流技术,以提高数据存储和传输的效率。

这使得XDF文件相对较小,并且可以快速加载和处理大型数据集。

4. 兼容性:XDF格式与其他常见数据格式(如CSV、HDF5等)兼容,可以与现有的工具和流程集成。

此外,XDF还支持多种数据类型,包括时间序列数据、生物信号数据、图像数据等。

总之,XDF格式是一种灵活、高效且可扩展的数据格式,适用于科学数据的存储、分析和共享。

1。

通用数据格式与数据交换标准的研究与设计

通用数据格式与数据交换标准的研究与设计

通用数据格式与数据交换标准的研究与设计随着现代信息技术的不断发展,数据交流和共享已经成为了人们生活和工作中的必要的一部分,只有通过高效方便的数据交换,才能实现我们的工作与生活的顺畅。

但是,在数据交换过程中,不同系统、不同厂商的数据格式常常不兼容,导致了数据的重复输入和处理。

通用数据格式和数据交换标准的研究和设计,正是解决这一难题的关键。

一、通用数据格式的意义通用数据格式是指能够被多个系统所共享、识别和处理的一种数据格式,亦称为公共数据格式。

通用数据格式可以消除由于软硬件平台不一致、数据类型和结构不同而导致的数据交换障碍,从而有效提高数据共享、交流和管理的效率。

现在,越来越多的应用和平台采用了通用数据格式,如Xml、Json等。

二、通用数据格式的研究研究通用数据格式的主要目的是建立数据格式的标准化,使得不同的系统之间能够顺畅地进行数据交换。

目前,国内外的相关组织和团体已经制定了多种通用数据格式和标准,如Xml、Json、HL7、DICOM等。

其中,Xml是目前最为广泛使用的一种通用数据格式,它在Web应用领域具有非常高的应用价值。

Json则是一种轻量级的数据交换格式,其易于理解、阅读和写入,成为了Web和移动应用领域中的标准数据格式。

三、通用数据格式的设计通用数据格式的设计需要考虑到以下几个方面:1. 数据结构设计。

数据结构设计需要考虑到数据类型、长度、命名、层级关系等元素,同时还需要考虑到扩展和兼容性的问题。

2. 数据编码方式的设计。

数据编码方式有多种选择,如Xml、Json、CSV等,需要根据实际需求选择最适合的编码方式。

3. 数据交换协议的设计。

数据交换协议需要考虑到网络传输安全、数据完整性、性能优化等各种因素。

4. 数据格式的规范化设计。

数据格式规范化的目的是为了确保数据格式一致、规范、易于识别和处理。

四、数据交换标准的研究数据交换标准主要是指用于不同系统间数据传输协议的标准化。

它的核心目的是消除数据传输过程中的不兼容性,保证数据的有效性和完整性。

数据库dmp格式

数据库dmp格式

数据库dmp格式【实用版】目录1.数据库 DMP 格式概述2.DMP 文件的特点和应用场景3.DMP 文件的优缺点4.如何使用和处理 DMP 文件正文【数据库 DMP 格式概述】数据库 DMP 格式,全称 Data Migration Protocol,是一种常见的数据库备份和迁移格式。

DMP 文件通常包含了数据库的结构和数据,可以用于备份数据库,也可以用于在不同数据库系统之间迁移数据。

【DMP 文件的特点和应用场景】DMP 文件的最大特点是可以跨平台和跨数据库系统使用。

由于 DMP 文件包含了数据库的完整结构和数据,因此可以方便地在不同的操作系统和数据库系统之间进行数据迁移。

这种格式通常用于以下场景:- 数据库备份:DMP 文件可以作为完整的数据库备份,方便在数据丢失或损坏时进行恢复。

- 数据库迁移:DMP 文件可以用于将数据从一个数据库系统迁移到另一个数据库系统,例如从 MySQL 迁移到 Oracle。

- 数据库升级:在进行数据库升级时,可以使用 DMP 文件将旧版本的数据备份,然后在新版本的数据库中重新创建数据。

【DMP 文件的优缺点】DMP 文件的优点包括:- 跨平台和跨数据库系统:由于 DMP 文件的格式通用,因此可以在不同的操作系统和数据库系统之间使用。

- 完整备份:DMP 文件包含了数据库的完整结构和数据,可以进行完整的备份和恢复。

DMP 文件的缺点包括:- 文件体积大:由于 DMP 文件包含了完整的数据,因此文件体积通常较大,需要占用较多的存储空间。

- 安全性问题:DMP 文件可以被轻易地复制和传播,因此存在一定的安全风险。

【如何使用和处理 DMP 文件】要使用和处理 DMP 文件,需要使用相关的数据库工具。

常见的数据库工具包括:- MySQL Workbench:MySQL Workbench 是一款免费的数据库管理工具,可以备份和恢复 MySQL 数据库,也可以将数据导出为 DMP 文件。

海德汉后处理文件格式

海德汉后处理文件格式

海德汉后处理文件格式
海德汉(HydroHand)后处理软件使用的文件格式主要有以下几种:
1. H3D文件格式,H3D是海德汉后处理软件中最常用的文件格
式之一。

它是一种二进制格式,用于存储模型几何数据、网格信息、边界条件、结果数据等。

H3D文件可以包含多个结果场,如流场、
温度场、压力场等。

2. CDB文件格式,CDB是Common Database的缩写,是一种用
于存储有限元模型和结果数据的文件格式。

CDB文件可以包含节点、单元、边界条件、材料信息等。

它是一种通用的格式,可以被多个
有限元软件使用。

3. RST文件格式,RST是结果文件的缩写,用于存储模拟计算
的结果数据。

RST文件可以包含各种结果场,如位移、应力、应变、温度等。

它是一种二进制格式,可以被海德汉后处理软件读取和显示。

4. VTF文件格式,VTF是Visualization Toolkit File的缩写,
是一种用于存储可视化数据的文件格式。

VTF文件可以包含几何数据、网格信息、颜色映射、透明度等。

它是一种通用的格式,可以被多个可视化软件使用。

5. CSV文件格式,CSV是逗号分隔值的缩写,是一种用于存储表格数据的文件格式。

CSV文件以纯文本形式存储,数据以逗号分隔。

海德汉后处理软件可以导出结果数据为CSV格式,方便用户进行进一步的数据处理和分析。

以上是海德汉后处理软件常用的文件格式。

使用这些文件格式可以进行模型的后处理、结果的可视化和数据的导出。

希望以上回答能够满足你的需求。

bdf 格式解析 -回复

bdf 格式解析 -回复

bdf 格式解析-回复BDF格式解析是一种用于存储和传输二进制数据的文件格式。

它是一种通用的数据格式,广泛应用于图像处理、声音处理、文本处理等领域。

本文将从BDF格式的定义,文件结构,数据类型和解析过程等方面一步一步进行解答,帮助读者了解和理解BDF格式的具体细节。

首先,我们来了解BDF格式的定义。

BDF是Binary Data Format的缩写,意即二进制数据格式。

它是一种无损的数据文件格式,用于存储和传输二进制数据。

BDF格式是一种通用的格式,可以用于存储各种类型的数据,如图像、声音、文本等。

它的设计初衷是为了提供一种标准的数据交换格式,使得不同的应用程序和平台之间能够方便地共享数据。

接下来,让我们深入了解BDF格式的文件结构。

BDF文件由文件头和数据块组成。

文件头包含了BDF格式的元信息,如文件类型、数据类型、数据维度等。

数据块是实际存储二进制数据的地方,可以有一个或多个数据块。

每个数据块包含了数据类型、数据长度以及实际数据。

文件头和数据块之间用特定的分隔符进行分隔,以便于文件的解析和读取。

在BDF格式中,数据类型是一个非常关键的概念。

它定义了BDF文件中数据的类型,如整数、浮点数、字符串等。

数据类型决定了存储和解析数据的方式。

BDF格式支持多种数据类型,并且可以自定义新的数据类型。

常见的数据类型包括有符号整数、无符号整数、浮点数、字符串等。

最后,我们来讨论BDF格式的解析过程。

BDF格式的解析可以分为以下几个步骤:1. 打开BDF文件:首先,我们需要打开BDF文件,并读取文件头的元信息。

2. 解析文件头:接下来,我们需要解析文件头,获取文件的元信息,如文件类型、数据类型、数据维度等。

这些信息将有助于我们后续的数据解析过程。

3. 解析数据块:在解析数据块之前,我们需要确定数据块的数量。

根据文件头中的信息,我们可以计算出数据块的数量。

然后,我们逐个解析每个数据块。

对于每个数据块,我们首先读取数据类型和数据长度。

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java处理JSON格式数据的通用类-每天进步一点点-我的搜狐一个java处理JSON格式数据的通用类分类:JSON2013-04-27 18:00 阅读(19)评论(0)原始的json方法response.setContentType("text/html;charset=UTF-8");response.setHeader("Cache-Control","no-cache");JSONObject json = new JSONObject();//用于存放最后返回的json变量JSONArray jsonal = new JSONArray();//用于存放json的列表JSONObject jsonobj = new JSONObject();//用于存放列表中的单条数据try{for(int i=0;i<10;i++){//把列表中的每一列的每个值赋给jsonobjjsonobj.put("id", "编号");jsonobj.put("title", "标题");jsonobj.put("author", "作者");jsonobj.put("time", "时间");//把已经赋值过的jsonobj(即单条数据)放到列表里jsonal.add(jsonobj);}json.put("list", jsonal);//把这个列表放到json里面用于最后返回输出}catch(Exception e){e.printStackTrace();}response.getWriter().write(json.toString());//把json值输出返回到页面上这里是字符串的形式我前台是用js接收来解析的别人写的工具类:进入需要在项目中用java处理json格式的数据,因此封装了一个class,现将这个class共享出来和大家分享/*** Copyright (c) linkwise 2007-2009 corporation.* All rights reserved*/package mon.util;import java.util.ArrayList;import java.util.Date;import java.util.HashMap;import java.util.Iterator;import java.util.List;import java.util.Map;import net.sf.json.JSONArray;import net.sf.json.JSONObject;import net.sf.json.JsonConfig;import net.sf.json.util.CycleDetectionStrategy;import mon.util.DateUtil;import mon.util.jsonutil.DateJsonValueProcessor;/*** @author </br> <a href="mailto:"> robert.feng</a>**/public class JsonUtil {/*** 从一个JSON 对象字符格式中得到一个java对象* @param jsonString* @param pojoCalss* @return*/public static Object getObject4JsonString(String jsonString,Class pojoCalss) {Object pojo;JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject( jsonString );pojo = JSONObject.toBean(jsonObject,pojoCalss);return pojo;}/*** 从json HASH表达式中获取一个map,改map支持嵌套功能* @param jsonString* @return*/public static Map getMap4Json(String jsonString){JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject( jsonString );Iterator keyIter = jsonObject.keys();String key;Object value;Map valueMap = new HashMap();while( keyIter.hasNext()){key = (String)keyIter.next();value = jsonObject.get(key);valueMap.put(key, value);}return valueMap;}/*** 从json数组中得到相应java数组* @param jsonString* @return*/JSONArray jsonArray = JSONArray.fromObject(jsonString);return jsonArray.toArray();}/*** 从json对象集合表达式中得到一个java对象列表* @param jsonString* @param pojoClass* @return*/public static List getList4Json(String jsonString, Class pojoClass){JSONArray jsonArray = JSONArray.fromObject(jsonString);JSONObject jsonObject;Object pojoValue;List list = new ArrayList();for ( int i = 0 ; 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elsedateFormat = new SimpleDateFormat(datePattern);}/* (非 Javadoc)* @see net.sf.json.processors.JsonValueProcessor#processArrayValue(jav ng.Object, net.sf.json.JsonConfig)*/public Object processArrayValue(Object arg0, JsonConfig arg1) {// TODO 自动生成方法存根return process(arg0);}/* (非 Javadoc)* @see net.sf.json.processors.JsonValueProcessor#processObjectValue(ja ng.String, ng.Object, net.sf.json.JsonConfig)*/public Object processObjectValue(String arg0, Object arg1, JsonConfig arg 2) {// TODO 自动生成方法存根return process(arg1);}private Object process(Object value) {return dateFormat.format((Date) value);}}11 / 1111 / 11。

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