基于距离匹配污染物监测站点匹配邻近的气象站点代码
时间: 2024-03-02 09:53:32 浏览: 27
这个问题可以使用以下步骤来实现:
1. 获取污染物监测站点的经纬度坐标和名称。
2. 获取气象站点的经纬度坐标和名称。
3. 对于每个污染物监测站点,计算它和所有气象站点之间的距离,选择距离最近的气象站点作为它的匹配站点。
4. 输出每个污染物监测站点及其匹配的气象站点的名称。
以下是一个示例代码:
```python
from geopy.distance import geodesic
import csv
# 读取污染物监测站点数据
pollution_data = []
with open('pollution_sites.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
next(reader) # 跳过表头
for row in reader:
site_name = row[0]
lat = float(row[1])
lng = float(row[2])
pollution_data.append((site_name, lat, lng))
# 读取气象站点数据
weather_data = []
with open('weather_sites.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
next(reader) # 跳过表头
for row in reader:
site_name = row[0]
lat = float(row[1])
lng = float(row[2])
weather_data.append((site_name, lat, lng))
# 匹配污染物监测站点和气象站点
for pollution_site in pollution_data:
min_distance = float('inf')
matching_site_name = ''
for weather_site in weather_data:
distance = geodesic((pollution_site[1], pollution_site[2]), (weather_site[1], weather_site[2])).km
if distance < min_distance:
min_distance = distance
matching_site_name = weather_site[0]
print(f'{pollution_site[0]} 匹配的气象站点为 {matching_site_name}')
```
这个示例代码假设污染物监测站点和气象站点数据分别保存在 `pollution_sites.csv` 和 `weather_sites.csv` 文件中,每行数据包含站点名称、纬度和经度。输出结果将打印每个污染物监测站点及其匹配的气象站点的名称。