黄土高原地区近300年来耕地与人口变化趋势及相关分析2011年

利用时间序列分析、耕地动态模型和统计方法，对云南省1997至2005年间耕地数量变化的驱动因素进行了研究。研究结果显示，旱地类型的变化尤为显著，总耕地面积和人均耕地面积呈下降趋势。除了人口和经济增长的影响外，非农建设、生态退耕、自然灾害、农业结构调整以及土地开发、复垦和整理等因素也对耕地变化起到了促进作用。特别是生态退耕是耕地减少的主要驱动因素，而土地开发则是增加耕地的重要途径。

该研究利用甘肃省1997年至2006年十年间耕地变化数据，探究了经济发展过程中耕地面积的变化过程。研究采用统计分析方法，分析了近十年来甘肃省耕地面积、人口和经济发展之间的关系，以期为甘肃省耕地资源的合理利用和经济的可持续发展提供参考。

基于2014—2018年杭州市临平地区的降水监测数据，统计分析了降水的酸度（H值）、酸雨发生率以及阴阳离子的组成。研究探讨了临平地区酸雨的类型、变化规律以及季节特征变化。研究结论显示，临平地区的酸雨污染程度逐渐减轻，从重度酸雨向非酸雨区过渡。临平地区的酸雨仍主要由硫酸和硝酸控制，表现为混合型酸雨，其中冬季最为严重，春秋次之，夏季最轻。

通过对1951-2002年锦州地区气候资料的统计分析，发现近50年来锦州地区的气候变化明显，对农业生产产生了多方面的影响，既有利也有不利之处。

2011年全国赛A题《城市表层土壤重金属污染分析》的相关资料，包含题目、数据、优秀论文以及部分解题代码（Matlab）。

这份数据包含了截至2019年中国城市的GDP和人口信息，以Excel格式呈现，适用于数据分析。 数据格式如下： | ID | 省份 | 地市 | GDP | 人口 | 人均GDP ||---|---|---|---|---|---|| 1 | 江苏 | 苏州 | 18597.00 | 1068.40 | 17.41 || 2 | 江苏 | 南京 | 12820.00 | 8335.00 | 1.54 || 3 | 江苏 | 无锡 | 11438.00 | 655.30 | 17.45 || 4 | 江苏 | 南通 | 8427.00 | 730.50 | 11.54 || 5 | 江苏 | 常

利用1953至2007年NCEP/NCAR再分析的逐日海平面气压场资料，系统分析了东亚地区南方和北方气旋的时间和地域分布特征。研究结果显示，南北气旋的活动频数表现出明显的年际和年代际变化。在全球气候年代际跃变的背景下，20世纪80年代初，北方气旋的活动频数发生了显著变化。月际分布表明，北方气旋在5月份频数最高，而南方气旋则在8月份达到峰值。春季，北方气旋活动频繁，呈现出蒙古国中部和中国东北地区北部两个明显的高频中心；夏季，南方气旋则主要集中在中国东部沿海和日本南部海面。研究还发现，南北气旋的季节变化与大气环流格局密切相关。

利用1970年至2009年南澳县气象站的风向和风速记录进行统计分析，结果显示近40年来南澳县的年平均风速为3.7米/秒，秋季最高，冬季次之，夏季最低；年平均最大风速为13.8米/秒，春季最高，冬季次之，夏季最低；年平均大风日数为68天，冬季最多，夏季最少。此外，近40年来的年平均风速、平均最大风速和年大风日数呈现逐渐减少的趋势。大风日数的年内变化呈现一峰一谷的模式，以ENE风向最为频繁，其次是NNE和NE风向，偏西风最少。

1951―2005 年的鞍山气候数据代码，用的是小波、线性趋势和滑动平均这些老牌利器，搭配统计图做起来还挺直观的。是气温日较差、初霜终霜这些指标，能帮你快速跑出趋势，适合做农业、生态、城市气候类项目。 逐日数据的气温距平做得蛮扎实，适合你拿去做对比。比如你要搞个“过去 50 年降水变化趋势”的小论文，这套数据结构就还挺好上手的，变量分类也清楚。 值得一提的是，像积温、透雨这种容易被忽视的指标，它也考虑到了，做农业相关研究的可以重点关注下。用Python配合这些老数据做气候建模还挺合适，像文章中提到的短期气候实习代码就挺配的。 不过数据跨度长达 55 年，建模时你要注意格式统一，早年数据得自己清