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基于Python常见地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理实践技术应用

news 2026/5/12 8:02:03

基于Python常见地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理

一、全球大气再分析数据-ERA5数据

ECMWF中心推出的ERA5全球大气再分析数据提供了大量大气、陆地和海洋气候变量的逐小时数据。这些数据在30km网格上覆盖了全球，在时间跨度上从1979至今。该数据能够提供全球范围的格点气象数据。

课程中将针对该数据介绍以下内容：

a、多年数据的读取

一般在下载过程中，会将按照最小的时间单位获取文件。因此，需要将数据进行后处理进行合并，之后开展后续的操作。在本案例中，将对气温变量进行读取。

b、趋势分析

在多年气温数据的基础上，使用mann kendall趋势检验方法，判断趋势；使用线性回归方法计算变化倾向率。

c、多时间尺度统计

利用小时数据，计算日、月、年尺度数据。

二、北半球雪深数据-加拿大雪深数据

加拿大气象中心（CMC）制作了全球每日雪深业务分析数据。数据时间分辨率为1天，空间分辨率为0.25°。数据包括雪深和估计雪水当量（SWE）2个变量。该数据可以为全球和区域尺度冰冻圈积雪相关水文和生态研究提供支持。

课程中将针对该数据介绍以下内容：

A、将ASCII数据转化为netCDF数据

将日数据进行整理。使用multiprocess工具并行转化netCDF格式数据。

B、分析北半球雪深的气候态空间分布

使用Xarray工具计算多年、年和月的均值。

C、分析时间序列的趋势变化及与气温的关系

使用线性回归分析月尺度上趋势；计算雪深变化序列与气温之间的相关系数。

三、积雪覆盖数据-IMS积雪覆盖数据

美国国家冰雪中心（NSIDC）从1997年2月至今的北半球雪盖和海冰的地图。这些数据以ASCII文本和GeoTIFF格式提供，并提供有三种不同的分辨率：1公里、4公里和24公里。该数据可以为全球和区域尺度冰冻圈积雪相关水文和生态研究提供支持。

课程中将针对该数据介绍以下内容：

A、将ASCII数据转化为netCDF数据

将日数据进行整理。使用multiprocess工具并行转化netCDF格式数据。

B、分析新疆北疆、青藏高原和东北地区气候态积雪分布

使用Xarray工具计算多年、年和月的均值。使用basemap进行可视化。

C、分析新疆北疆、青藏高原和东北地区积雪面积变化规律

使用Xarray工具进行汇总，绘制不同子区的面积图时间序列。

四、海温数据-NOAA OISST

NOAA 1/4°每日最佳内插海面温度（OISST）是一个长期的气候数据记录，它将来自不同平台（卫星、船舶、浮标和Argo浮标）的观测数据纳入一个定期的全球网格。该数据集经过插值处理，以填补网格上的空白，并创建一个空间上完整的海面温度图。卫星和船舶的观测数据以浮标为参照，以补偿平台的差异和传感器的偏差。OISST数据空间分辨率0.25°，时间跨度从1981至今。该数据可以为气候变化、海~气关系等研究提供支持。

课程中将针对该数据介绍以下内容：

A、读取多年月海温数据

使用Xarray工具读取海温数据

B、分析海温变化趋势

C、全球海温与长江流域夏季降水关系

分析CN05中长江流域夏季降水与全球海温之间的相关关系

五、植被指数数据-GIMMS NDVI

植被指数是对植被冠层绿叶中叶绿素吸收的光合有效辐射的辐射测量，因此是衡量一个地区生理功能的植被覆盖水平的指数。最新版本的GIMMS NDVI数据集横跨1981年7月至2015年12月。

课程中将针对该数据介绍以下内容：

A、读取多年生长季NDVI数据

B、计算青藏高原生长季NDVI与降水关系

六、土地利用数据-MODIS土地利用数据