noaa的数据集Integrated surface dataset(ISD)各个指标的解释

Question

noaa的数据集Integrated surface dataset(ISD)各个指标的解释，关于降水量的数据在哪

Answer 1

以下参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，并由阿齐Archie整理回复，若还有疑问可评论或留言。

ISD（Integrated Surface Dataset）是由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）维护的一个全球气象观测数据集。它包含了来自世界各地地面气象站的观测数据，这些数据通常以固定的格式存储，并且可以通过NOAA的网站和其他渠道获取。

在您提供的数据样本中，我们可以看到一些列名，如“M AA AB AC AD AE AF AG IA2 KA1 KA2 NOUALITY CWND CIG VIS TMP DEW SLP AA1 AA2 AA3 AJ1 AY1 AY2 MA1 MD1 MW1 OC1 OD1 REM EQD”，这些都是ISD数据集中的字段。下面我将解释这些字段的意义，并指出如何找到有关降水量的数据。

字段解释：

• M：标记字段，一般用于标识记录类型。
• AA：观测时间（UTC），格式为HHMMSS。
• AB：年份。
• AC：月份。
• AD：日期。
• AE：小时。
• AF：分钟。
• AG：秒。
• IA2：站号。
• KA1-KA2：不确定。
• NOUALITY：质量控制标志。
• CWND：风速（m/s）。
• CIG：云底高度（m）。
• VIS：能见度（m）。
• TMP：气温（摄氏度）。
• DEW：露点温度（摄氏度）。
• SLP：海平面气压（hPa）。
• AA1-AA3：风向（度）。
• AJ1：降水量（mm），过去一小时内的降水量。
• AY1-AY2：降水量（mm），过去三小时内的降水量。
• MA1-MD1-MW1：不确定。
• OC1-OD1：不确定。
• REM：备注信息。
• EQD：设备状态或特殊事件代码。

如何找到降水量数据：

在上述字段中，“AJ1”表示过去一小时内的降水量，“AY1”和“AY2”分别表示过去三小时内累积的降水量。因此，如果您想了解降水量的信息，可以关注这些字段。

例如，在您的数据中可以看到这样的行：

240,M,+00240,N,-00699999,9,107,1,002,1,+00,1

这里，“002”就是“AJ1”的值，表示过去一小时内观测到的降水量为0.2毫米。

获取具体数据步骤：

1. 访问NOAA网站：首先前往NOAA提供ISD数据的官方网站。
2. 选择数据范围：根据需要查询的时间范围选择相应的数据文件下载。
3. 解析数据文件：下载后的数据文件通常为文本格式，您可以使用文本编辑器打开查看，或者通过编程语言（如Python）读取并处理数据。
4. 提取所需信息：按照上面提到的字段说明，定位到“AJ1”、“AY1”、“AY2”等字段来获取降水量信息。

希望这些信息对您有所帮助！如果您需要进一步的帮助或有其他问题，请随时提问。

Answer 2

AIGC生成：

---

NOAA Integrated Surface Dataset (ISD) 指标解释

NOAA Integrated Surface Dataset (ISD) 是一个全球气象数据集，提供了大量的气象数据，包括降水量、温度、气压、风速等多个指标。下面是 ISD 中一些常见的指标的解释：

• PRCP: 降水量（mm）
• TMAX: 最高温度（°C）
• TMIN: 最低温度（°C）
• TAVG: 平均温度（°C）
• WSPD: 平均风速（m/s）
• WDIR: 平均风向（°）
• SUN: 日照时数（小时）

关于降水量的数据，可以在 ISD 中的 PRCP 指标中找到。PRCP 指标提供了每个站点的每日降水量数据，可以用来分析降水量的分布、频率和强度等。

如果你想使用编程语言来分析 ISD 数据，可以使用 Python 语言和 pandas 库来读取和分析数据。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 ISD 数据
data = pd.read_csv('isd_data.csv')

# 查看降水量数据
print(data['PRCP'].describe())

这个示例代码读取了 ISD 数据，然后使用 describe 方法来查看降水量数据的描述性统计量，包括均值、标准差、最小值、最大值等。

如果你想使用图表来 visualize 降水量数据，可以使用 matplotlib 库来创建图表。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 ISD 数据
data = pd.read_csv('isd_data.csv')

# 创建降水量图表
plt.plot(data['PRCP'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('降水量 (mm)')
plt.title('降水量分布')
plt.show()

这个示例代码读取了 ISD 数据，然后使用 plot 方法来创建一个降水量图表，显示了降水量的分布。

希望这个示例能够帮助你更好地理解 ISD 数据和降水量指标。如果你有任何其他问题，欢迎随时问我。

Answer 3

🕒下午好，题主！目前：🟢[在线]
📢参考通义千问、由郭老师整理提供！
📣今日诗号：惆怅东栏一株雪，人生看得几清明。

NOAA ISD 数据集指标解释及降水量数据获取

NOAA 的 Integrated Surface Dataset (ISD) 是一个全球性的地面气象观测数据集，包含了来自全球数万个气象站的各种气象要素数据。以下是一些常见指标的解释：

基本信息:

• USAF: 美国空军气象站标识符 (5 位数字或字母数字代码)
• WBAN: 美国气象局站标识符 (5 位数字代码)
• YR*MODAHRMN: 年、月、日、小时、分钟（协调世界时 UTC）

气温:

• TMP: 气温 (摄氏度)
• DEW: 露点温度 (摄氏度)

风:

• WND: 风向 (度，相对于真北)
• WSP: 风速 (米/秒)

能见度:

• VIS: 能见度 (米)

云:

• CLG: 云高 (米)
• SKC: 天空状况 (代码，例如 CLR 为晴朗)

气压:

• SLP: 海平面气压 (百帕)
• ALT: 本站气压 (百帕)

降水:

• AA1: 降水量 (毫米，通常为过去 1 小时的累计值)
• AA2: 降水量 (毫米，通常为过去 24 小时的累计值)
• AA3: 降水量 (毫米，其他时间间隔)

其他:

• RH: 相对湿度 (%)

获取降水量数据:

您可以通过以下几种方式获取 ISD 数据集中的降水量数据：

1. NOAA 数据访问工具:

• NOAA NCEI 网站: 您可以使用 NOAA 国家环境信息中心 (NCEI) 网站上的数据访问工具搜索和下载 ISD 数据。您可以指定时间范围、地理区域和所需变量 (例如 AA1 或 AA2) 来筛选数据。
• FTP: 您也可以通过 FTP 访问 ISD 数据。有关详细信息，请参阅 ISD 数据文档。

2. 编程语言:

• Python: 您可以使用 Python 库（如 xarray、netCDF4 和 pandas）读取和处理 ISD 数据。以下是一个简单的示例：

import xarray as xr

# 下载 ISD 数据文件 (您需要根据需要修改文件名)
data_url = "ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2023/..."
data = xr.open_dataset(data_url)

# 选择降水量变量 (例如 AA1)
precipitation = data['AA1']

# 打印降水量数据
print(precipitation)

3. 第三方工具:

一些第三方工具和平台也提供对 ISD 数据的访问和分析功能，例如：

• Google Earth Engine: 您可以使用 Google Earth Engine 平台查询和分析 ISD 数据。
• R: R 语言也有一些包可以用于处理 ISD 数据，例如 ncdf4 和 RNetCDF。

请注意:

• ISD 数据集包含大量数据，下载和处理可能需要一些时间。
• 不同气象站的观测时间和变量可能有所不同。
• 在使用数据之前，请务必阅读 ISD 数据文档以了解数据格式和质量控制信息。

希望以上信息能帮助您理解 NOAA ISD 数据集并获取降水量数据。 如果您有任何其他问题，请随时提出。

Answer 4

参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，经由专家-皆知整理回复，如问题解决，望采纳；如仍有疑问，请评论回复。

The Integrated Surface Dataset (ISD) by NOAA is a comprehensive dataset that records various meteorological observations at surface weather stations around the globe. It includes data like temperature, atmospheric pressure, wind conditions, and yes, precipitation.

Key Indicators in ISD Data:

1. TMP: Temperature in tenths of degrees Celsius.
2. DEW: Dew point temperature in tenths of degrees Celsius.
3. SLP: Sea Level Pressure in tenths of millibars.
4. VIS: Visibility in tenths of kilometers.
5. CIG: Cloud ceiling height in tens of feet.
6. WIND: Wind direction and speed, typically represented as direction (in degrees) followed by speed in knots.

Precipitation Data in ISD:

Precipitation in the ISD dataset is usually recorded in two main forms, but it's important to note that the format can vary depending on the specific version and how the station reports data. Here are the common indicators:

• PRCP: This field represents the total precipitation in hundredths of inches for the period since the last observation or report. However, in some versions or cases, it might not be directly labeled as such and could be part of a more complex reporting structure.
• SNOW: Snowfall is also recorded, often in the same format as PRCP but specifically for snow accumulation.

Locating Precipitation Data in Your Sample Data:

In the sample data you provided, the direct indicators of precipitation amounts, typically "PRCP" or detailed hourly precipitation data, are not explicitly shown. The ISD format you've shared seems to focus on a different structure, likely from a historical log where the specific fields for precipitation and other variables might be encoded differently or spread across multiple lines and codes.

For datasets that include hourly observations, precipitation data might be embedded within a set of coded fields that require decoding based on NOAA's documentation. For instance, certain coded messages or 'SYNOP' reports can contain precipitation data, but it's not directly readable as a simple field in your example.

Accessing Precipitation Data:

To obtain the precipitation data from ISD, you would typically:

1. Download the Data: Access the ISD through NOAA's National Centers for Environmental Information (NCEI) website or their FTP server.

2. Refer to Documentation: Use the ISD documentation to understand the specific format of the data you have downloaded. NOAA provides detailed guides explaining each data field.

   For Precipitation:

   • Look for the sections on 'Total Precipitation' and 'Snowfall', which will guide you on how these values are encoded.
   • In older formats or special cases, precipitation might be part of a composite message that requires decoding based on time intervals or flags.

3. Data Processing: Use a script to parse the data, extracting the relevant fields. If we assume a hypothetical modern ISD file where precipitation is straightforwardly reported, here's a Python snippet to illustrate how one might start parsing a line that contains precipitation information, though this does not apply directly to your sample data due to its unique formatting:

# Hypothetical code for parsing a line with known format for precipitation
def parse_precipitation(line):
    # Assuming a hypothetical line structure where precipitation is in a known position
    # This is a placeholder; actual parsing depends on the real format
    # Example: line contains precipitation data at index x, in hundredths of inches
    precip_index = ...  # Find the correct index from documentation
    precipitation = float(line[precip_index:precip_index+5]) / 100  # Convert to inches
    return precipitation

# Example usage with a line of data
line_example = "Your actual data line here"
print(parse_precipitation(line_example))  # Replace with correct parsing logic

Given your sample data's complexity and lack of a clear 'PRCP' or similar field, identifying precipitation would require knowledge of the exact layout of these historical or specialized records. Refer to NOAA's official documentation for the specific version of ISD you're working with for accurate interpretation.

Answer 5

该回答引用ChatGPT4o及杨同学*共同作答, 如有帮助，还请采纳。
从您提供的 NOAA 综合地面数据集 (Integrated Surface Dataset, ISD) 的截图来看，包含了大量气象相关的观测数据。其中的每个字段代表不同的观测指标。具体来说：

• TMP (列 N)：温度
• DEW (列 O)：露点温度
• SLP (列 P)：海平面气压
• WND (列 K)：风速和风向
• VIS (列 M)：能见度
• REM (列 AE)：备注，通常用来记录观测设备等其他相关信息

关于降水量的数据，它通常会出现在包含降水或相关指标的字段中，比如 AA1 或 REM。特别是字段名称带有“PRCP”字样的地方可能与降水量相关。不过，从这个截图来看，并没有看到明确标识为“降水量”或类似的字段。

通常，NOAA 数据集中降水量相关的字段可能是以 PRCP 或者其他特定的代码来表示，建议您查找数据集中 PRCP 这样的标记，或者参考 ISD 的官方文档获取更详细的字段说明。

如果您有更详细的数据字段文件，可能帮助更准确定位降水量的列。

Answer 6

引自文心一言AI大模型：ERNIE-Speed-8K，若有帮助，还望采纳。

关于NOAA的Integrated Surface Dataset (ISD)数据集，这是一个包含多种气象变量的综合地表数据集。关于该数据集的详细指标解释和具体数据使用，建议直接访问NOAA的官方网站或相关气象数据服务网站以获取最准确和最新的信息。不过，我可以为你提供一些基本的解释和关于降水量数据的简要说明。

在ISD中，常见的指标包括：

1. 温度：地表温度或气温的测量值。
2. 湿度：空气中的水蒸气含量。
3. 气压：大气压力，有时分为站压和场压。
4. 风速和风向：描述风的速度和方向。
5. 降水量：描述在特定时间段内的降水累积量，通常以毫米为单位。这也是您关注的部分。

关于降水量的数据，在ISD中通常会以专门的字段存在，以方便用户提取和分析。不过具体的数据结构和字段名称可能会因版本或更新而有所变化。为了获取最准确的信息，建议直接查阅NOAA的官方文档或联系NOAA的数据服务部门。

对于您提供的图片链接，由于不能直接访问图片内容，我无法提供针对该图片的详细解释。建议您将图片内容简要描述一下，以便我能更准确地回答您的问题。

再次强调，为了获取关于NOAA ISD数据集最准确和详细的信息，建议直接访问NOAA的官方网站或与相关专家联系。

Answer 7

以下回复引自免费微信小程序：皆我百晓生。 如问题解决，还请采纳。如仍有疑问，请回复留言或私信博主，以便获得更精准的帮助。

NOAA的数据集INTEGRATED SURFACE DATASET (ISD)中的各个指标是用来描述地面表面数据的统计量，这些指标可以用于分析和预测地面天气现象。下面是对ISD各指标的详细解释：

1. 地表温度（SURFACE TEMPERATURE）：是地面表面温度的一种测量方式，通过测量地面与大气之间的温差来表示。地表温度的变化反映了大气中水汽含量的变化，对于描述地面天气变化至关重要。

2. 湿度（RELATIVE HUMIDITY）：是指空气中水分的实际含量，通常用百分比表示。湿度值越高，说明空气越湿润；反之亦然。湿度值的变化可以帮助我们了解气流状态、风速等因素对地面的影响。

3. 相对湿度（RELATIVE HUMIDITY）：是湿度的一个更广义概念，它不仅考虑了绝对湿度，还包含了空气中的水分含量。它是湿度的近似数值，反映了空气中水分的实际含量。

4. 露点温度（FREEZING POINT TEMPERATURE）：指的是在标准大气压下，水蒸气达到饱和时的温度。这个温度会随着高度的增加而降低，因此能更好地反映地面附近的气温。

5. 温度梯度（TEMPERATURE GRADIENT）：是一个指示地面表面温度分布的曲线。它可以通过垂直方向上的温度梯度来表示，即从地面到山顶的高度范围内的平均温度变化。

6. 气压（PRESSURE）：指大气压力的单位，单位为帕斯卡。在地面气象学中，气压是衡量大气层中不同高度处压力差异的物理量。

7. 风速（WIND SPEED）：指单位时间内风向和速度的总和。风速的大小直接关系着风力的强弱，对地形地貌和降水产生重要影响。

8. 风向（WIND DIRECTION）：风向是指风吹来的方向，它决定了风对地面的影响程度。风向的变化可以反映出风速和风力的强度。

9. 风量（WIND VOLUME）：风量是风速的度量单位，单位为立方米/秒或每平方米秒。风量越大，意味着风速越快，风力越强。

10. 云底高度（CLOUD BASE HEIGHT）：云底高度是指在地面附近，能够观测到的最大可见云顶高度。云底高度的大小直接影响着云层的厚度和覆盖情况。

11. 云底宽度（CLOUD BASAL WIDTH）：云底宽度是云层覆盖面积与云顶高度之比。云底宽度越大，表明云层越厚，云体越密集。

以上就是ISD各个指标的基本解释，它们共同构成了地面表面数据的重要组成部分。