原文:基於python的站點數據Kriging插值繪圖

基於python的站點數據Kriging插值繪圖 前言 科研中常常會將站點數據進行插值,繪制成圖。常用的二維插值方法有最近鄰法 線性內插法 三次樣條內插法,此外還有一些基於地理的插值方法,如克里金插值法 IDW反距離加權法。今天我們就克里金插值法介紹一下使用python進行站點數據插值繪圖的方法。 模塊介紹 繪圖模塊 cartopy shpfile matplotlib 插值模塊: 對於簡單的二維 ...

2021-03-30 20:58 0 1071 推薦指數:

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Kriging插值

克里金法是通過一組具有 z 值的分散點生成估計表面的高級地統計過程。與插值工具集中的其他插值方法不同,選擇用於生成輸出表面的最佳估算方法之前,有效使用克里金法工具涉及 z 值表示的現象的空間行為的交互研究。 什么是克里金法? IDW(反距離加權法)和樣條函數法插 值工具被稱為確定性插值 ...

Thu Jul 18 04:34:00 CST 2013 3 31609
kriging插值

插值分析概述 插值:用於根據采樣點值創建連續(或預測)表面。(所有樣本無法測量或成本太高,通過已有的樣本預測其他空間情況) 插值分類 插值工具通常分為確定性方法和地統計方法。 確定性插值方法將根據周圍測量值和用於確定所生 ...

Fri Apr 17 17:26:00 CST 2020 0 7696
中國氣象站點數據獲取的幾種方式

仍是不免吐槽一句獲取中國氣象站點數據真是太南了 為啥數據壁壘這么高呢 我真是不明白 前言 想要獲取如上圖中如此密度,到縣級別的氣象站點數據還是不容易 如果你只想點一點 得直接下載某些站點數據: http://data.sheshiyuanyi.com/WeatherData ...

Thu Apr 09 08:09:00 CST 2020 6 33090
vue項目接入友盟統計站點數據

無論是PC還是移動端的埋點,對於市場統計及可視化數據瀏覽是十分不可少的,但專門的埋點或是統計要么工作量大,要么難實現,使用友盟對於一些精確的數據我們是拿不到的,想做成圖表等高級可視化還是建議您去埋點處理。 關於友盟的埋點其實也可以去看友盟文檔,此僅作記錄與參考。 以下是接入友盟統計過程 ...

Tue Dec 08 23:47:00 CST 2020 1 912
MeteoInfoLab腳本示例:站點數據繪制等值線

站點數據繪制等值線需要首先將站點數據插值為格點數據,MeteoInfo中提供了反距離權法(IDW)和cressman兩個方法,其中IDW方法可以有插值半徑的選項。這里示例讀取一個MICAPS第一類數據(地面全要素觀測),獲取6小時累積降水數據(Precipitation6h),然后用站點數據 ...

Tue Jun 30 19:12:00 CST 2015 0 1982
 
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