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NCL气象分析：绘制多年降水平均值EOF前两模态图

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5星 · 超过95%的资源 | 3KB | 更新于2024-11-30 | 16 浏览量 | 1 下载量 举报 收藏
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本压缩包中的主要文件名为'obs_PRAVG_eof.ncl'，表明该脚本主要功能是计算气象资料多年降水量的Empirical Orthogonal Function（经验正交函数，简称EOF）前两个模态并绘制相关的图形。 在气象领域中，EOF分析是一种常用的统计技术，用于识别和解释气象变量（如降水、温度等）的时间序列中的主要空间模式。EOF可以简化复杂数据集，将它们分解为一系列正交的空间模式（即模态）和与之相关的时间系数。每个模态代表数据中的一个独立的、主要的方差来源。 在本案例中，'ncl求第二模态'特指使用NCL编程语言进行EOF分析，并提取降水数据的第二个模态。通常，第二个模态代表数据中方差第二大的空间模式，它能够揭示影响天气和气候的次重要因素。计算EOF的步骤通常包括数据的预处理、中心化、协方差矩阵的构建、特征值和特征向量的计算以及空间模式和时间系数的提取。 '降水'作为分析对象，意味着我们的数据集包含有关降水量的信息。降水量是研究气候变化、天气模式和极端天气事件的关键变量。通过EOF分析，研究者可以更好地理解降水的空间分布特征以及随时间变化的模式，这对于气候预测、水资源管理和灾害评估等实际应用至关重要。 在实际应用NCL进行EOF分析时，首先需要安装NCL，并准备好气象数据集。数据集通常以NetCDF（Network Common Data Form）格式存储，NetCDF是一种为科学数据而设计的自描述性、平台无关的数据格式。然后，编写NCL脚本，导入必要的库，加载数据集，执行EOF分析，并使用NCL内置的绘图功能将结果可视化。 为了便于理解，我们假设NCL脚本'obs_PRAVG_eof.ncl'中包含了如下步骤： 1. 导入NCL提供的相关模块和函数。 2. 定义变量，加载NetCDF格式的降水数据集。 3. 对数据进行预处理，如去除缺失值、中心化（使数据均值为0）等。 4. 计算降水量的协方差矩阵。 5. 应用EOF分解算法来找到主要的特征值和特征向量。 6. 提取前两个模态，并分析它们对应的特征向量和时间系数。 7. 使用NCL绘图功能展示第二模态的空间分布和时间序列。 8. 输出图形和分析结果，以图形文件或其他形式保存。 以上过程的每一步都涉及复杂的数学和统计知识，需要一定的气象学和计算机科学背景知识。使用NCL进行EOF分析可以极大地简化这些分析流程，并使得科研人员能够更快地探索和可视化数据中的模式。"

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“laneLine_package = ADCPlatform.get_data(self.landLineId) if laneLine_package is None: print("Error: no laneline detected!!!") else: print(laneLine_package.json) if self.first_run: self.compute_first_num(laneLine_package) self.getAllLane(laneLine_package) self.first_run = 0 self.laneIdx = self.first_num #print("laneIdx:", self.laneIdx) obs_lane = self.find_curves(laneLine_package) #print("obs lane is: ", obs_lane) if self.chang_flag: if obs_lane != -100: self.change_lane(obs_lane) self.getLaneline(laneLine_package) self.getTrace() target_angle = self.getPidAngle(fs) #print("target_angle:", target_angle) a = 0.8 if fs < max_speed else 0.2 #ADCPlatform.control(a, target_angle, 0, 1) return a,target_angle except Exception as e: print('ldd self:', e, e.__traceback__.tb_lineno)”翻译这些代码

2. 返回一个数据包，包含车道线的相关信息（如车道线的位置、曲率、类型等） 通常，在自动驾驶系统中，车道线数据用于车辆的车道保持、车道偏离预警等功能。 由于代码不完整，我们假设一个典型的处理流程，并给...
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xiaoyuan@ubuntu:~/diffusion_policy_graspping/src/dataset_collection$ python hdx_obs_output_socket.py Client connected to port 15558 Exit complete Traceback (most recent call last): File "hdx_obs_output_socket.py", line 261, in <module> client.run() File "hdx_obs_output_socket.py", line 200, in run message = self.create_message() File "hdx_obs_output_socket.py", line 125, in create_message if self.head_img.shape != RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SHAPE: AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

cv2.namedWindow("Head Camera", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.resizeWindow("Head Camera", 800, 600) logger.info(f"Client connected to port {port}") def load_image_or_default(self, path=None): """加载...
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Python库 | kiwi_obs_plugin-0.1.5.tar.gz

资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：kiwi_obs_plugin-0.1.5.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059
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obs_studio_64.zip

2. 在线教育：教师可以使用OBS Studio录制课程，包括屏幕分享、摄像头图像和语音讲解，提供优质的远程教学体验。 3. 网络会议记录：对于需要记录的网络会议，OBS Studio能轻松录制下全程，便于后期查阅。 4. 内容...
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在代码中，变量名不一致，导致无法运行。另外，需要将观测点坐标和观测数据对应起来，才能进行模型反演。修改后的代码如下： % 输入观测点测得的污染物浓度数据和观测点坐标 obs_x = [2.98,34.1,2.12,3.57,26.08,4.84,40.91,40.88,36.12,7.49,34.63,45.56,34.21]; obs_y = [52.77,41.49,77.84,51.92,64.03,36.3,34.59,66.03,6.68,10.65,23.34,12.45,25.67]; obs_data = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800,9.2300]; % 初始化污染源位置和初始浓度 x0 = 30; % 污染源x坐标初始值 y0 = 30; % 污染源y坐标初始值 c0 = 9; % 污染源初始浓度 % 迭代调整参数，逐步逼近真实值 for i=1:10 % 计算模型预测值 pred_data = c0 * exp(-((obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2)/(2*0.5^2)); % 计算残差 res = obs_data - pred_data; % 根据残差调整参数 delta_x = sum(res .* (obs_x-x0) .* pred_data) / sum(pred_data.^2); delta_y = sum(res .* (obs_y-y0) .* pred_data) / sum(pred_data.^2); delta_c = sum(res .* pred_data) / sum(pred_data.^2); % 更新参数 x0 = x0 + delta_x; y0 = y0 + delta_y; c0 = c0 + delta_c; end % 计算误差指标 rmse = sqrt(sum((obs_data - c0 * exp(-((obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2)/(2*0.5^2))).^2)/length(obs_data)); % 输出反演结果和精确度分析 fprintf('污染源位置：(%f, %f)\n', x0, y0); fprintf('污染源初始浓度：%f\n', c0); fprintf('均方根误差：%f\n', rmse);帮我改进一下代码使他不输出NaN

obs_data = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800,9.2300]; % 初始化污染源位置和初始浓度 x0 = 30; % 污染源x坐标初始值 y0 = 30; % 污染源y坐标初始值 c0 = 9...
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SlidingFilterAppend(&obs_left_sf, obs_temp.left_obs); SlidingFilterAppend(&obs_right_sf, obs_temp.right_obs); SlidingFilterAppend(&obs_front_sf, obs_temp.front_obs);怎么将obs_temp.front_obs)这些放到全局变量上去打印

你希望将 `obs_temp.left_obs`、`obs_temp.right_obs` 和 `obs_temp.front_obs` 这些变量作为全局变量存储，并能够在其他地方打印它们。 --- ### 解决方案： 我们可以通过定义全局变量来保存这些值，并在调用 `...
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obs_data_t* settings = obs_data_create(); obs_data_set_int(settings, "record_mode", 0); QString curDateTime = getRecordTime(m_SceneItemStatus[nRow].nDuration); { std::lock_guard<std::mutex> lock(selectMutex); obs_source_update(m_SceneItemStatus[nRow].obsSourceRecord, settings); } slotRecordFinish(m_SceneItemStatus[nRow].strRecordFullPath, m_SceneItemStatus[nRow].strRecordFileName, nRow); m_SceneItemStatus[nRow].isRecording = false; QImage img = QImage(":/res/record_off10.png").scaled(24, 24, Qt::KeepAspectRatio, Qt::SmoothTransformation); item->setIcon(QIcon(QPixmap::fromImage(img))); 翻译这段代码含义

2. 使用 obs_data_set_int() 函数将整数值 0 存储在 OBS 数据对象中的记录模式（record_mode）键下。 3. 调用 getRecordTime() 函数获取一个用于记录文件名的时间戳，并将其保存在 curDateTime 变量中。 4. 使用 std...
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``` def get_obs(self, F_i): """Extracts the observations from a complete vector of model output, and returns them as a vector.""" temp_obs, pres_obs, enth_obs = self.get_obs_states(F_i) obs = np.concatenate((temp_obs.flatten(), pres_obs.flatten(), enth_obs.flatten())) return obs def split_obs(self, G_i): """Splits a set of observations into temperatures, pressures and enthalpies.""" temp_obs = self.reshape_to_wells(G_i[self.inds_obs_temp]) pres_obs = self.reshape_to_wells(G_i[self.inds_obs_pres]) enth_obs = self.reshape_to_wells(G_i[self.inds_obs_enth]) return temp_obs, pres_obs, enth_obs @abstractmethod def downhole_temps(self): raise NotImplementedError() class DataHandler2D(DataHandler): def get_full_temperatures(self, F_i): temp = F_i[self.inds_full_temp] temp = np.reshape(temp, (self.mesh.nz, self.mesh.nx)) return temp def get_obs_temperatures(self, temp_full): """Extracts the temperatures at each observation point from a full set of temperatures.""" temp_full = np.reshape(temp_full, (self.mesh.nz, self.mesh.nx)) mesh_coords = (self.mesh.xs, self.mesh.zs) interpolator = RegularGridInterpolator(mesh_coords, temp_full.T) temp_obs = interpolator(self.temp_obs_cs) return self.reshape_to_wells(temp_obs) def downhole_temps(self, temps, well_depth=-1300): """Generates the downhole temperatures for a given well.""" mesh_coords = (self.mesh.xs, self.mesh.zs) interpolator = RegularGridInterpolator(mesh_coords, temps.T) zs = self.mesh.zs[self.mesh.zs >= well_depth] if abs(zs[-1] - well_depth) > 1e-8: zs = np.append(zs, well_depth) downhole_coords = np.array([[w.x, z] for z in zs for w in self.wells]) temp_well = interpolator(downhole_coords) return zs, self.reshape_to_wells(temp_well) class DataHandler3D(DataHandler): def get_full_temperatures(self, F_i): temp = F_i[self.inds_full_temp] return temp def get_obs_temperatures(self, temp_full): """Extracts the temperatures at each observation point from a full set of temperatures.""" interp = LinearNDInterpolator(self.mesh.tri, temp_full) temp_obs = interp(self.temp_obs_cs) return self.reshape_to_wells(temp_obs) def downhole_temps(self, temp_full, well_num): """Returns interpolated temperatures down a single well.""" well = self.wells[well_num] elevs = [l.centre for l in self.mesh.m.layer if well.min_elev <= l.centre <= well.max_elev] if well.min_elev not in elevs: elevs.append(well.min_elev) coords = np.array([[well.x, well.y, e] for e in elevs]) interp = LinearNDInterpolator(self.mesh.tri, temp_full) downhole_temps = interp(coords) return elevs, downhole_temps```在代码中进行解释，也就是在每一行后面加一个#解释

2. split_obs方法：接收G_i观测向量，根据预先定义的索引inds_obs_temp、inds_obs_pres、inds_obs_enth将观测数据分割成温度、压力和焓，再通过reshape_to_wells方法重塑成井的结构。这里的inds可能是预先计算好的...
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def step(self, action: list) -> BaseEnvTimestep: action = self._process_action(action) obs_n, rew_n, done_n, info_n = self._env.step(action) obs_n = [to_ndarray(obs, np.float32) for obs in obs_n] rew_n = [to_ndarray(rew, np.float32) for rew in rew_n] if self._step_count >= self._max_step: done_n = True return BaseEnvTimestep(obs_n, rew_n, done_n, info_n) 环境代码中的返回这里的源代码是这样的，应该怎么添加位置信息

2. 在`get_observation()`方法中集成位置信息 ```python def get_observation(self): return { 'position': np.array([self.x, self.y], dtype=np.float32), 'original_state': self._get_base_state() # 原有...
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class Actor(parl.Model): def __init__(self, obs_dim, action_dim): super(Actor, self).__init__() self.l1 = nn.Linear(obs_dim, 256) self.l2 = nn.Linear(256, 256) self.mean_linear = nn.Linear(256, action_dim) self.std_linear = nn.Linear(256, action_dim)

其中，l1 和 l2 层用于从观测值（obs）中提取特征，mean_linear 和 std_linear 层则用于输出动作的均值和标准差。 这个模型的输入是观测值（obs），输出是动作的均值和标准差。在训练过程中，可以根据这个输出来...
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