绘制气象风速风向图的新技术

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风速风向
5星 · 超过95%的资源 2 下载量 115 浏览量 更新于2024-10-14 1 收藏 1.79MB ZIP 举报
资源摘要信息:"在气象学和海洋学研究中，风玫瑰图是一种十分重要的图表，能够直观展示一定时期内风向和风速的分布情况。风玫瑰图通过玫瑰图的形式，不仅可以判断出主导风向，还可以通过图形的不同半径来表示风速的强弱。该图表的制作和解读对于研究者来说，是分析气象条件和海洋环境的重要工具。 风玫瑰图的制作通常需要收集一定时间范围内的风向风速数据，数据可以来自于气象站、海洋监测站或者其他环境监测点。数据采集后，通常利用专业软件或编程语言来进行图形的绘制。在本资源中，提供的压缩包包含了可进行风玫瑰图绘制的脚本文件，例如'wind_profile.fig'、'wind_rosenew.m'和'wind_rosenew1.m'，这些文件很可能使用MATLAB软件进行编写。 文件'wind_profile.fig'可能存储了风玫瑰图的图形数据或者与之相关的图形界面设置，而'wind_rosenew.m'和'wind_rosenew1.m'则可能是MATLAB的脚本文件，用于生成风玫瑰图。这些文件通常包含了计算风向和风速分布、设定图表格式、颜色、坐标轴刻度等信息。通过运行这些脚本，研究者可以轻松地将原始风向风速数据转化成直观的风玫瑰图，进而进行数据分析和解读。 风玫瑰图的应用十分广泛，不仅在气象领域用于预测天气、分析气候变化趋势，在海洋学中用于研究海流、潮汐以及与气象条件相关的海面状况，在环境科学中也用于评估空气质量和污染物扩散情况。通过分析风玫瑰图，科学家们可以更好地理解风的模式，为各种研究和实际应用提供重要的基础数据支持。例如，在风力发电领域，风玫瑰图可以帮助确定最佳的风力发电机安装位置；在航空领域，它可以为飞行航线的安全规划提供参考；而在城市规划中，风玫瑰图也是评估城市通风状况、设计绿化带和建筑物布局的重要依据。 最后，这些脚本文件的编写和使用，要求使用者具备一定的编程能力以及对MATLAB软件的熟悉度。对于没有相关背景的研究者，可能需要进行额外的学习和实践才能熟练地运用这些工具进行有效的数据分析。"

风速.zip_风向仿真_风速仿真_风速图_风速风向

2022-07-15 上传
风速和风向是气象学中的重要参数，对于天气预报、气候研究以及各种工程应用，如建筑设计、风力发电、航海航空等领域都有深远的影响。在本资料中，我们将重点探讨风速的测量方法、风向的计算以及MATLAB编程仿真的相关...

weatherforecast.zip_wind speed data_光照强度数据_气象_风向 数据_风速

2022-07-14 上传
在本压缩包“weatherforecast.zip”中，包含的是与气象预测相关的数据，特别是风速、风向以及光照强度等关键参数。这些数据是气象学研究和天气预报的基础，通过科学的分析方法，可以预测未来的天气状况。以下是这些...

cstr.zip_cstr.m_cstr_cstr model_stirred reactor_tank reactor

2023-12-07 上传
cstr.zip_cstr.m_cstr_cstr model_stirred reactor_tank reactor 是一种混合反应器，通常用于化工生产中。它采用连续流程，将反应物在反应器中充分混合，并控制反应的速率和产物的产量。该反应器通常由一个搅拌器和...

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

2023-05-14 上传
# 定义一个类，表示 Critic 网络 class CriticNetwork(object): ... self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate).apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))

eeprom.x.zip_dspic30f4011_eeprom.x_dspic

2023-05-15 上传
eeprom.x.zip是一个文件压缩包，其中包含了dspic30f4011芯片的eeprom.x文件。该文件用于描述该芯片的EEPROM（电可擦除可编程只读存储器）的布局和映射关系。eeprom.x_dspic则是这个文件的具体实现，它是用符号链接...

给以下代码写注释，要求每行写一句：class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传
这是一个类的定义，类名为CosineAnnealingWarmbootingLR。 def __init__(self, optimizer, T_max, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=-1): 这是类的初始化函数，接受optimizer、T_max、T_mult、eta_min和last_...

filtersythesis.zip_carmon_filtersythesis_gave86z_广义切比雪夫_耦合矩阵

2023-05-15 上传
filter synthesis.zip_carmon_filter synthesis_gave86z_广义切比雪夫_耦合矩阵是一个数字信号处理的算法。这个算法的主要目的是通过广义切比雪夫函数来设计出一系列数字滤波器。这些数字滤波器的特点是其通带和阻带...

优化 这段代码 def cron(self) -> None: """定时器方法""" logging.info("进入执行定时重启的定时器方法") try: jobs = BlockingScheduler() for enable, shell, host, username, passwd, aliasname, port in zip(self.yml_enable, self.yml_shell, self.yml_ssh_host, self.yml_ssh_username, self.yml_ssh_passwd, self.yml_aliasname, self.yml_ssh_port): if enable: jobs.add_job(ssh_client, CronTrigger.from_crontab(yml()['restart-cron'], timezone='PRC'), kwargs={ 'ip': host, 'username': username, 'password': passwd, 'command': shell, 'aliasname': aliasname, 'port': port }) jobs.start() except Exception as e: logging.error("apscheduler定时器方法执行报错%s\n详细：%s" % (e, traceback.format_exc()))

2023-05-25 上传
另外，每次循环中都需要获取 6 个变量，可以考虑使用 zip() 函数将它们打包成元组，然后一次性解包。 重构后的代码如下： ``` def cron(self) -> None: """定时器方法""" logging.info("进入执行定时重启的...

self.remaining_tasks = {task_type: count for task_type, count in zip\ (self.task_types, self.task_loads)}

2023-06-03 上传
`zip()` 函数将这两个列表打包成元组的列表，然后通过字典推导式将其转换为字典，其中每个任务类型对应着它的初始数量。最终，生成的字典被赋值给 `self.remaining_tasks` 属性。这样一来，`self.remaining_tasks` ...

fig, ax = plt.subplots() ax.plot(new_name_lst, x_list, label='velocity_x') ax.plot(new_name_lst, y_list, label='velocity_y') ax.plot(new_name_lst, list3, label='velocity') # leg = ax.legend(loc='upper left', fancybox=True, shadow=True) leg.get_frame().set_alpha(0.5) lines = [l for l in ax.lines] lined = dict() for legline, origline in zip(leg.get_lines(), lines): legline.set_picker(True) lined[legline] = origline def onpick(event): legline = event.artist origline = lined[legline] visible = not origline.get_visible() origline.set_visible(visible) if visible: legline.set_alpha(1.0) else: legline.set_alpha(0.2) fig.canvas.draw() fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick) plt.show()这个代码加一个跟随鼠标的虚线

2023-05-25 上传
for legline, origline in zip(leg.get_lines(), lines): legline.set_picker(True) lined[legline] = origline def onpick(event): legline = event.artist origline = lined[legline] visible = not ...
刘良运
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