编写一个程序生成2010.1.1至2020.1.1期间某海域浪高，流速，透明度，涌高，风，降水，能见度的随机数据，并使之符合日常规律

为了编写这样一个程序，首先我们需要确定每个参数的数据范围以及它们之间的关联和日常规律。通常，这些海洋观测数据可能会有以下特点：

1. **浪高**（Wave Height）：一般会在几厘米到数米之间变化，受风力影响大，白天可能较高，晚上降低。
2. **流速**（Water Current Speed）：可以从微弱到几节（1节=1.852公里/小时），受到潮汐、季节风等影响，日间流量较大。
3. **透明度**（Transparency）：可能是从良好到较差，受污染和天气影响，晴天较好，雨天下降。
4. **涌高**（Surge Height）：类似浪高，但通常指局部区域的波动，也与风向和海流有关。
5. **风**（Wind）：风速范围广，如从微风到风暴级别，会直接影响浪高，风向对海洋表面特征也有影响。
6. **降水**（Rainfall）：可能从无到中雨，受季节和气压系统的影响，通常沿海地区雨量较少。
7. **能见度**（Visibility）：晴天可能达到几十公里，阴雨天、雾或霾可能大大降低。

下面是一个Python伪代码示例，展示如何生成这类随机数据：

import random
from datetime import timedelta, date

def generate_data(start_date, end_date):
    date_range = (end_date - start_date).days + 1
    data = []
    
    # 设定数据范围和规律
    wave_height = lambda: random.uniform(0.1, 5)
    water_speed = lambda: random.randint(0, 5)  # 单位：节
    transparency = lambda: random.random() * 100
    surge_height = wave_height()
    wind_speed = lambda: random.uniform(0, 10)  # 单位：米/秒
    rainfall = lambda: random.randint(0, 50)  # 单位：毫米/小时
    visibility = lambda: random.uniform(10, 100)  # 单位：公里
    
    for _ in range(date_range):
        current_day = start_date + timedelta(days=_)
        
        # 根据日期调整部分参数值
        if current_day.weekday() >= 5:  # 周六周日风速、浪高可能较低
            wind_speed *= 0.8
            wave_height *= 0.8
        
        data.append({
            'date': current_day,
            'wave_height': wave_height(),
            'water_speed': water_speed(),
            'transparency': transparency(),
            'surge_height': surge_height,
            'wind_speed': wind_speed(),
            'rainfall': rainfall(),
            'visibility': visibility()
        })
    
    return data

start_date = date(2010, 1, 1)
end_date = date(2020, 1, 1)
ocean_data = generate_data(start_date, end_date)

# 打印生成的数据
for day in ocean_data:
    print(day)