Как извлечь исторические данные о погоде на основе конкретных долгот и широт? - PullRequest
Новая
       12

Как извлечь исторические данные о погоде на основе конкретных долгот и широт?

2 голосов
/ 07 апреля 2019

Мне нужно извлекать исторические данные о погоде на ежемесячной основе, с 2001 по 2018 год, исходя из конкретных местоположений в Европе (все места находятся в море). У меня долгота и широта хранятся в отдельных столбцах: 

longitude    latitude

55.2000       6.8500
52.6450       1.7870
53.1350       1.1470
55.3430       10.95580

Я изучил пакет RNCEP в R, в котором хранятся данные о погоде. Но чтобы извлечь его, я должен вставить интервал для широты и долготы (например, от 0 до 60), который получает данные о погоде с шагом 2,5 для широты и долготы. Как я могу извлечь его для точной широты и долготы мне нужно?

Это код, который извлекает данные о погоде с шагом 2,5. 

#Define limits for latitude and longitude
min_lat <- min(data$latitude, na.rm = TRUE)
max_lat <- max(data$latitude, na.rm = TRUE)

min_lon <- min(data$longitude, na.rm = TRUE)
max_lon <- max(data$longitude, na.rm = TRUE)

# define arguments for latitude and longitude
lat_range <- c(min_lat, max_lat)
lon_range <-c(min_lon, max_lon)

# get monthly air temperature between 2001 and 2018
weather <- NCEP.gather(variable = "air.sig995", level = "surface", months.minmax = c(1,12),
                       years.minmax = c(2001,2018), lat.southnorth =lat_range,
                       lon.westeast = lon_range)

# dimensions (obs. at time 00:00, 6:00, 12:00, 18:00 each day)
dim(weather) #creates 3 dimensions [lat, lon, time]

# extract date and time based on created weather dataset
date_time <- dimnames(weather)[[3]]
# format UTC date
date_time <- ymd_h(date_time)

# extract longitude & latitude based on created weather dataset
lat <- dimnames(weather)[[1]] # in increments of 2.5
lon <- dimnames(weather)[[2]] # in increments of 2.5

#Calculate the mean daily air temp. of the different times of day
w <- NCEP.aggregate(weather, YEARS = TRUE, MONTHS = TRUE, HOURS = FALSE, fxn='mean')

#Visualize temperature as heatmap for 1 day
NCEP.vis.area(w, layer = 1, show.pts = TRUE, draw.contours = TRUE, cols = heat.colors(64), transparency = 0.4)

Мой результат просто извлекает исторические данные о погоде для всего региона, устанавливая диапазон для долготы и широты. Но мне нужны погодные условия (например, средняя температура за месяц) для точных местоположений, основанных на столбцах долготы и широты для каждого месяца за все годы (с 2001 по 2018 год). Возможно ли это сделать с помощью пакета RNCEP? Или какие еще варианты я могу попробовать?

Окончательные результаты должны быть такими: 

longitude    latitude   month  year  temperature

55.2000       6.8500     1     2001    20
55.2000       6.8500     2     2001    20
55.2000       6.8500     3     2001    20

...

55.2000       6.8500     1     2018    20

...

52.6450       1.7870     2

...

Я открыт для любых предложений, которые могут приблизить решение, а не только к окончательному решению проблемы. Спасибо.

1 Ответ

0 голосов
/ 01 июня 2019

Невозможно получить более гранулированный с RNCEP.Этот модуль запрашивает данные из набора NCEP / NCAR Reanalysis и reanalysis 2 , и просматривая эти сайты, похоже, что вы не можете получить более детализированный, чем 2,5 x 2,5, данные уровня поверхности: Повторный анализ 2 / Повторный анализ .

Если вы отфильтруете наборы данных NOAA для температуры и выберите представление атрибута , существует несколько других наборов данных, которые вы можете использовать.Некоторые имеют разную временную детализацию, а некоторые не соответствуют современности.Я собираюсь попробовать этот набор данных GHCNCAMS для моих нужд, потому что он имеет зернистость 0,5x0,5 градуса.Чтобы получить прямой доступ к данным (вам необходимо получить доступ к NOAA через ftp , а затем прочитать о netCDF формате / инструментах файлов. На сайте NOAA имеется множество ссылок / страниц. также

Также проверьте этот opendata.stackexchange ответы на некоторые другие места, где вы можете найти эти данные.

...