2013年河北省降水性层状云的宏微观特征分析

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。

2016年，河北省的统计用区划代码和城乡划分代码详细数据，涵盖了河北省各级行政区域的具体划分情况。

2018年河北省财政决算软件 该软件与财政一体化系统深度融合，可精准生成决算数据，助力河北省财政工作高效开展。

利用黄山气象站1956~1995年的40年地面气象观测数据，分析了黄山云海的时空分布特征，以及云海与测站温度、湿度、降水和风的关系。研究结果显示，黄山年平均云海出现次数为223.85次，年际差异显著，最多的年份达到370次，最少的年份仅有105次，且存在准12年周期的低频变化。每个旬内出现大于等于8成云海的日数与测站逐旬平均气温序列的相关系数为-0.89（-0.83），与逐旬平均相对湿度序列的相关系数为-0.69（-0.61）。此外，黄山云海的形成通常伴随前一天或当天的降水事件。研究还统计分析了各月大于等于8成云海与风的关系。

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。

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

黑色简洁风格的导航菜单挺适合在做多维度评价工具的时候用，尤其你想把层次法和主成分配合在一起做对比。这里有个不错的案例，研究了河北省可持续发展水平，挺有意思的，里头用到了SAS和改进的AHP，还给出了详细的综合排名结果。要是你平时用MATLAB比较多，也可以直接用那些现成的源码，省心不少。比如这个 MATLAB 实现的主成分法源代码，代码比较清爽，逻辑清晰，嗯，调试也方便。如果你想看更多例子，像Stata代码、几何诠释也都有，挑着用就行。

MATLAB 的时间序列在做太阳能数据预测上，还挺有一套的。尤其是用加权移动平均法、趋势移动平均法这俩招，对河北省太阳能电池的年产量搞了个蛮靠谱的预测。实际操作是了 2011-2020 年的产量数据，再预估了 2021 和 2022 年的产量，还算精确，误差也在合理范围内。用MATLAB建模的好处就是：写好代码，跑一遍，不仅出结果，还能做误差。比如这篇文章里，加权法预测出来的数据是612.7167 万千瓦，平均相对误差也就0.1434，对于做趋势判断或政策建议，其实蛮有参考价值的。你要是刚开始玩太阳能相关的数据建模，这份文档挺适合上手。内容不算花哨，但方法靠谱，用的模型也不复杂，代码也不绕，看