本文将介绍通过Python绘制地形图的方法，所需第三方Python相关模块包括rasterio、geopandas、cartopy等，可通过pip等方式安装。 1示例代码 1.1导入相关模块 importrasterio importgeopandasasgpd importnumpyasnp importcartopy.crsasccrs importmatplotlib.pyplotasplt frommatplotlib.colorsimportLinearSegmentedColormap 1.2设置地图字体及字号 plt.rcParams["font.family"]="Times...

多窗谱分析（Multi-TaperMethod，MTM）是一种低方差、高分辨率的谱分析方法，该方法可用于对气温、降水量等时间序列数据的周期性变化分析，且已在气候研究领域中得到了广泛应用。本文将介绍MTM方法在R语言环境中的实现方式。 1R语言代码 (1)所需R包：multitaper (2)主要代码： library(multitaper)导入R包 data(willamette)multitaper示例数据 willamette：1950.10-1983.08期间威拉米特河每月日均流量的对数序列数据 will.ts<ts(data=willamette,start=(1950+9/12...

有效降水量是指能够提供给作物蒸发蒸腾，从而减少作物对灌溉水需求的雨量，可美国农业部土壤保持局推荐的方法进行逐日计算，本文将介绍其在Python环境中的实现方式。其公式如下： \[P_e=\sum_{i=1}^NP_{ei}=\begin{cases}\sum_{i=1}^N\frac{P_i(4.17-0.2P_i)}{4.17}&\quad\text{($P_i<8.3)$,}\\\\\sum_{i=1}^NP_i(4.17+0.2P_i)&\quad\text{($P_i\geqslant8.3)$,}\end{cases}\] 式中，Pe为某生育阶段有效降水...

今天我将和大家分享一下通过ArcGIS制作航线OD图的方法，文章内容包括数据预处理、地图制图及资源分享三部分，所需数据包括机场数据及航班数据。 1数据预处理 在获取到数据后需要对其进行整理，提取出各航线起点及终点对应的经纬度坐标。这部分操作可通过编写Python代码完成，示例代码如下： 点击查看代码 导入所需模块 importpandasaspd importopenpyxl 获取机场及航班数据 airports=pd.read_csv("data/airports.csv") flights=pd.read_csv("data/flights.csv") 由于数据量较大，只选取airl...