cn05格点化观测数据集

CN05.1是一个中国区域的气候数据集，使用了距平逼近法，通过将气候场和距平场插值叠加得到。该数据集包括了中国境内2400多个台站的观测资料，包括日平均气温、最高和最低气温、降水、湿度、风速和表面蒸发等变量。观测台站覆盖了中国的全国国家级台站，区域范围为69.75°E–140.25°E，14.75°N–55.25°N，格点数为283（东西方向）×163（南北方向），水平分辨率为0.25°×0.25°（经度×纬度）。时间段为1961年1月1日至2020年12月31日，时间尺度为日平均和月平均值。数据文件名格式为CN05.1_A_1961_2015_B_025x025.dat/CN05.1_A_1961_2015_B_025x025.nc，其中A为要素代码，B为时间尺度代码。\[1\]

在课程中，将使用CN05.1气候数据格点化气象数据驱动Biome-BGC模型进行区域模拟。在模拟过程中，会使用Linux、Python等工具进行模式的前处理和后处理工作。\[2\]

Python在应用中可以用于循环语句、逻辑语句、创建Numpy数组并进行统计计算，使用Matplotlib制作散点图和等值线图，利用Pandas创建和处理数据，使用Xarray读取和写入netCDF文件，以及实现插值工作等。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CN05.1格点数据集](https://blog.csdn.net/zg2660657884_/article/details/130038866)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [利用中国区域地面气象要素驱动数据集（CMFD）和CN05.1气候数据格点化气象数据驱动Biome-BGC在区域上进行...](https://blog.csdn.net/weixin_60784949/article/details/129406607)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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