气象指数

气象要素的变化对人身体影响其实挺的，像是冷热变化引起的感冒、湿度高了容易关节疼，这些你都有体会。人体健康气象指数就是抓住了这些气象与疾病之间的“默契”，通过历史的医疗数据和气象数据，设计出一套能提前预警的指数体系，挺有意思的。 医疗数据和气象数据的匹配，是用统计搞出来的。文里提到不少疾病和气象要素之间的相关性，像急性上呼吸道感染就被重点了。嗯，用相关性来搞清楚温度、湿度这些因素对疾病的影响，还真挺直观的。 指数设计上用了分级的方式，像是划成“低风险”“中风险”“高风险”这样，这样医生和公众都能一眼看明白。预报部分也挺讲究的，引入了卡尔曼滤波这种经典算法，预测能力还不错，适合放在健康 App 里

基于国家气象局（NWS）的热指数计算器工具，用于计算热指数代码。该工具适用于任何维度和NaN值的数组。对于超出Steadman考虑的极端温度和相对湿度条件，热指数值将被视为无效。如果您的数据中的“无数据”值未设置为NaN，请先进行转换，否则代码将无法运行。详细参考资料包括NWS技术附件(SR 90-23)和Steadman的研究（1979年）。

《Hadoop权威指南》中关于2017年气象数据的温度分析展示了数据处理技术在气象学中的应用。

Rhino 的FalseStartToggle.gha插件挺有意思的，专门为Grasshopper设计，能你在日照、气象等方面做一些高效。它的使用简便，只需在Grasshopper环境中加载，就能快速进行各种模拟，适合建筑、城市规划等需要精确气象数据的项目。如果你有这方面的需求，绝对能省不少事哦。通过这个插件，你可以加载气象数据、进行日照模拟，还能进一步做一些环境，方便得。另外，如果你对气象数据有兴趣，这里有几个相关的资源，看看也蛮有的，像是气象数据的温度（2017 年气象数据温度）或者大数据的相关案例（大数据气象数据）。，FalseStartToggle.gha是个挺好用的插件，节省了大量手

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

这是关于气象统计的一些Python代码实现。内容涵盖了数据处理、分析和可视化，提供了完整的代码和注释，帮助您理解和应用这些方法。代码示例包括数据读取、处理和绘图等实用功能，适用于初学者和进阶用户。

matlab 导入 excel 数据的代码资源我见得不少，但这个 Visuo-server 蛮的。它不仅仅是个脚本，更像是一个完整的 Web 端气象数据管理平台。整套流程打通了从 天空成像仪、气象站 到 无线电探空仪 的数据采集和可视化。界面还挺清爽的，三页布局：数据图、图片列表、数据下载，功能全、用着顺手。像天气数据、探空数据，你可以直接用 Excel 或 Matlab 格式打包下载，省事儿不少。还支持 Django admin，方便做权限和数据管理。前端部分也比较有意思，交互用的是 JavaScript 编写，图表响应快，地图配图也挺直观。后端是用 Python 搭的 Django，有 R

MATLAB中变量名的命名规则要求以字母开头，可包含字母、数字和下划线（_），且仅前31个字符有效。超过31个字符的部分将被忽略。如果两个变量名仅在第32个字符不同，MATLAB会将它们视为同一变量。此外，MATLAB区分大小写，大写字母与小写字母表示不同的变量。

在数据分析领域，CSV（逗号分隔值）文件是一种通用格式，用于跨平台数据存储和初步分析。本案例提供多个城市的气象数据，每个城市对应一个CSV文件，如ferrara_270615.csv、cesena_270615.csv等，包含日期、时间、气温、湿度、风速、风向、降水量等气象要素。CSV文件结构简单明了，每行记录一个数据点，列之间以逗号分隔。例如，“ferrara_270615.csv”记录了2015年6月27日费拉拉的气象数据，其他城市文件同样记录对应日期的气象信息。可用于趋势分析、异常检测、空间分析、相关性分析、预测模型和可视化展示等多类分析。

指数平滑的 MATLAB 实现，用起来还挺顺手的。项目里主打文件是expsmooth.m，算法逻辑清晰，参数配置也比较灵活。想搞定时间序列的短期波动，这工具真挺合适。 简单指数平滑的方式，就是对最近的数据点多给点权重，远一点的少一点，适合没啥趋势的场景。要是数据有趋势变化，用Holt 线性趋势模型，还能顺带预测未来走势。季节性数据？那就用Holt-Winters，趋势、季节性一起搞定。 你传进去一组时间序列数据，再给个平滑因子、趋势因子，甚至季节因子，输出就是平滑后的数据或者预测值。代码结构不复杂，改参数、加功能都比较方便。打开expsmooth.m看下，快就能上手。 授权信息写在licens