黄山云海的天气气候特征分析（2005年）

江淮气旋的气候特征其实挺有意思的，是它的发生路径和强度变化。你可以发现，江淮气旋的年际变化呈下降趋势，但生成的强度却在上升。通过小波，气旋的频数变化还有的周期性，尤其在春季和每年 4 月，活跃度最高。值得注意的是，气旋源地主要集中在一些特定区域，像大别山、淮河上游等地方。嗯，如果你对气候变化、数据有兴趣，这个研究报告了多有用的信息，算是挺深入的了。

辽宁强对流天气的气候特征文章，算是个蛮实用的数据参考资源，尤其对做可视化图表、天气预报模型或者地理气象相关前端交互的你来说，挺有的。数据跨度长，从 1962 年一直到 2008 年，得也比较细，像冰雹、龙卷、雷雨大风这些要素都有涉及。而且它把时间分布、地区分布甚至持续时间都列得清楚，拿来做数据可视化挺合适。你要是想做点儿天气相关的交互页，用这些数据当样本练练手也不错。

海南岛西部气候特征分析（1951-2003） 海南岛西部地区气候温暖，多年平均气温为24.8℃，但年温差较大，达到16.1℃，冬季气温波动明显。降雨主要集中在夏季，多年平均降雨量967.5 mm，冬季降雨稀少，导致旱季较长。干燥度分析显示该地区属于半干旱气候区。此外，海南岛西部风力资源丰富，年平均风速4.6 m/s，冬季大风日数较多。

吉林省的雨凇天气分型代码资源还挺值得一看的，尤其是你要做气象类可视化或地理气候相关研究的时候。用的是 1980-2007 年 11 个观测站的数据，统计方法不算复杂，但结果蛮有意思的，比如丘陵和长白山迎风坡一带是雨凇高发区。 四种天气分型的总结也挺清晰的：低压后部型、高压前部型、低压南部型和低压型。每种类型都配有对应的大气层结结构，对于做天气系统模拟的你来说，还蛮有参考价值的。尤其是提到吉林这边和南方雨凇不一样，没有融化层这一点，挺有意思吧？ 嗯，还有一个亮点是结合了地面形势，不是单看温度或湿度。你要是做的是风场、湿度、地形这块联动模拟的，就能用上这些分型结构来设定条件。想要试试用Python

为增进对南半球夏季气旋及其爆发性气旋的理解，利用美国国家环境预报中心NCEP提供的1°×1°FNL格点资料，对2004至2007年三个夏季（12月、1月、2月）南大洋地区外的气旋位置及路径进行了详细统计分析。发现1月份是夏季气旋和爆发性气旋发展的高峰期，55°S至70°S为气旋分布的主要区域，特别是南美洲东部和南极半岛附近。爆发性气旋更倾向于在澳大利亚大陆西南50°S至60°S生成。研究还指出随着季节变化，气旋的位置呈现向更高纬度的趋势。大多数气旋路径为东-东南方向，而爆发性气旋则通常表现为东北移动。南大洋夏季气旋平均生命周期约2至6天，水平尺度平均约1000公里，而爆发性气旋的持续时间通常更

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。

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。

地貌是地理信息的重要组成部分，决定了自然地理单元的形成以及地面物质与能量的再分配。本研究利用GIS图像处理技术，对昆明地区1∶25万数字高程模型数据进行处理，提取了坡度、坡向、地形起伏度等地貌特征要素，并进行了定量化分析。研究结果为昆明地区的农业规划、水土流失、土壤侵蚀、地质灾害等提供了重要的空间信息基础平台。

数据仓库区别于传统数据库，具备以下显著特征： 1. 面向主题:数据仓库聚焦于特定的主题领域，例如客户、产品、交易或财务等，而非具体的业务流程。 2. 数据集成:数据仓库整合来自多个异构数据源的信息，经过提取、清洗、转换和加载(ETL)过程，消除数据冗余和不一致性，形成高质量的数据集合。 3. 非易失性:数据仓库的数据通常以批量方式加载，并以历史快照的形式保存，不会像操作型系统那样频繁更新。 4. 时效性:数据仓库涵盖较长的时间跨度，通常为5到10年，用于支持长期趋势分析和决策。 5. 时间维度:时间是数据仓库的关键维度，数据以时间序列的形式存储，便于进行时间点或时间段的查询分析，揭示数据随时间