天气分析

搜狗日志数据分析：使用 MapReduce 和 Hive 对搜狗日志数据进行清洗和查询。 用户基站停留数据统计：基于运营商提供的用户基站停留数据进行统计分析。 气象数据温度统计：根据气象数据中心的数据对温度信息进行统计。

NCEP 再的天气图表，真的是个宝藏资源。海平面压力、地理子图、任意时间步长都能搞定，最妙的是画出来的图还挺美观。你只要下载点数据，再装个免费的 m_map 包，基本就能跑起来，响应也快，代码也简单。嗯，支持 2014B 及以上的 MATLAB 版本，用着也放心。尤其是那种 2x3、3x4 的子图矩阵，拿去做报告直接用都行。如果你经常气象数据、研究天气系统，或者就是想在地图上叠点图，这工具还蛮值得一试的。

对比之前的案例，我们注意到当前数据集中缺少了“天气”这一属性。之前的属性及规则如下表所示： | 编号 | 风度 | 温度 | 是否外出 || ---- | ---- | --------- | -------- || 1 | 中 | 20-30℃ | 外出 || 2 | 低 | 30-35℃ | 不外出 || 3 | 大 | 10-20℃ | 不外出 || 4 | 大 | 30-35℃ | 外出 || 5 | 低 | 20-30℃ | 不外出 | 在缺少天气信息的情况下，数据挖掘的结果可能会出现偏差。

本研究通过整理和分类明代雹灾史料，建立了明代雹灾数据库，将定性描述转化为定量描述。根据冰雹大小和造成的危害进行等级划分，并统计分析了雹灾发生时伴随的其他阵性天气现象。利用CARMA算法挖掘不同等级雹灾与风、雨、雷电等天气的关联性及规律。研究结果显示，明代雹灾与雨的关联性最显著，其次是风和雷电，这些天气现象易导致大雨雹或大风雨雹等灾害。不同等级雹灾发生时伴随的其他阵性天气的置信度存在差异，提示在处理雹灾时需同时考虑暴雨、狂风、雷电等强对流天气。

天气数据的爬虫代码，写得比较清爽，运行也比较稳当。用的是Python的爬虫库，逻辑不复杂，适合你快速上手搞点天气数据来练练手，或者做个数据可视化小项目也挺方便。 代码结构清晰，带注释，基本照着跑就能出结果。还用到了requests和BeautifulSoup来搞定网页求和数据解析，挺经典的组合，学起来也不难。你用requests.get()拉网页，用soup.select()挑元素，顺手。 如果你想采集个几年内的天气情况，还可以顺手看看这些： 爬虫获取近五年天气数据 2020 年 1-3 月全国天气数据集 南昌市 2017 至 2019 年天气数据 十年天气数据集 2009-2020 ，这

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。

抚顺地区沙尘天气这份资源挺不错的，适合想了解这块气象数据的朋友。它通过对 40a 资料的统计，详细了抚顺地区的沙尘天气特征，还有 2002 年春季沙尘天气的环流特征。如果你对天气预报的气候变化感兴趣，这篇文章会给你带来多启发。另外，它还总结了沙尘天气预报的要点，适合从事气象学、环境研究等相关工作的朋友。，信息蛮有深度的，适合对气象有一定了解的同学哦。

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

日本气象厅 JMH 的 24 小时和 48 小时地面预报图，用来做温带气旋预测还挺靠谱的。强度和位置的准确率都不错，是 24 小时的，强度能到 88%，位置也有 84%。如果你是在做天气可视化、预报算法优化，或者搞航海气象，那这份资料真的蛮实用的。 日本 JMH 的气旋预报图，用的不是那种复杂模型，而是传真格式的天气图，读取方式也简单，适合快速对比实际与预报情况。你只要抓住气旋中心、气压线形态这几个关键点，就能搞定预报准确性。 我之前就用这份图结合Python的图像识别库做过自动识别气旋轨迹。搭配像OpenCV、matplotlib，个几十张图也不难，响应还快。核心是提取气旋中心坐标，和实况对

不良天气下驾驶员的工作负荷，拿HRV（心率变异性）做指标，得还挺细的。用了高速公路驾驶模拟，场景有晴天、中雨加雾（能见度 100m 和 50m）。你要是对智能驾驶、交通安全有研究，这篇 2011 年的老文档虽然年头久了，但思路和数据方法还挺值得借鉴的。