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站点气温数据的积温计算（含Matlab程序实现）: yczhu171018 2019-2-12 22:16; 活动温度总和（简称积温）是某一段时间内逐日平均气温≥10℃持续期间日平均气温的总和。是研究温度与生物有机体发育速度之间关系的一种指标，从强度和作用时间两个方面表示温度对生物有机体生长发育的影响。一般以度日(d·℃)为单位。积温一般使用站点记录的日平均气温进行计算。我国建设有2000余个国家气象站点，最早观测时间至1951。观测数据可在国际气象信息中心申请（中国气象数据网）。这些站点的日值观测数据可以用于积温的计算，图1是站点日尺度气温数据的格式。温度数据共13列，第1列为站点编号，第2、3、4列站点经纬度和海拔高度，第5-7列为观测日期，第8-10列为日平均温、最高温和最低温，11-13列为数据观测状态。图1. 日观测气温数据格式积温计算代码 1. 将所有站点数据导入到Matlab中 %% 将所有的温度数据导入到matlab中 %% 选择数据所在的文件夹，获取所有文件信息 clear,clc % 添加当前路径 addpath(genpath(pwd)) filedir = 'F:\\indices_wangjing\\tem\\*txt' ; filenames = dir(filedir); % 文件保存目录 filedir_save = 'F:\\indices_wangjing\\tem_mat\\' ; % 获取文件长度 file_len = length (filenames); % 逐个文件导入 for ifile = 1 :file_len disp (ifile / file_len); % 当前文件 filename_this = filenames(ifile).name; % 获取观测时间 time_obv = filename_this( end- 9 : end- 4 ); % 读取当前文件(自定义函数参加第3部分) sm_singleMonth = importfile_tem_v1(filename_this, 1 , inf ); % 纬度转换 lats = sm_singleMonth(:, 2 ); lats_ = num2str(lats); lats_D = str2num(lats_(:, 1 : 2 )); % degree lats_M = str2num(lats_(:, 3 : end )); % minute lats = lats_D + lats_M / 60 ; % 经度转换 lons = sm_singleMonth(:, 3 ); lons_ = num2str(lons); lons_D = str2num(lons_(:, 1 : 3 )); % degree lons_M = str2num(lons_(:, 4 : end )); % minute lons = lons_D + lons_M / 60 ; % 转化为日期 date = datetime(sm_singleMonth(:, 5 : 7 )); % 平均温，最高温和最低温 temAvg = sm_singleMonth(:, 8 ); temMax = sm_singleMonth(:, 9 ); temMin = sm_singleMonth(:, 10 ); % 整合数据 temthis = ; save( , 'temthis' ) end 2. 计算日平均温大于10度的天数和总积温（1980-2016） clear, clcaddpath(genpath(pwd)) % load所有的气象观测站信息，包含站点编号、精度和纬度 load( 'station_info.mat' )stalen = length (stainfo); % 预定于数据，用于存贮结果 datesGT10 = nan ( 2419 , 37 ); accumulatedT = nan ( 2419 , 37 ); allyears = 1980 : 1 : 2016 ; for iyear = 1 : 37 tic % this year disp (iyear); thisyear = allyears(iyear); dateofYear = 365 ; % 1年中的天数 if rem (thisyear, 4 ) == 0 dateofYear = 366 ; end % load所有的温度数据 files = dir( ); % 将一年中的数据连在一起 temEachyear = = max(len1); c = sum(len1( 1 :b - 1 )); % if no temperature gt 10, continue if a 1 continue end % d代表积温计算的起始日期 d=Iaa(b + c); % 保存数据 datesGT10(ista,iyear) = a; accumulatedT(ista,iyear) = sum(tem_interp(d:d + a), 'omitnan' ); end toc end %% 将结果保存到excel表格中 xlswrite( '大于10度的积温天数.xlsx' ,datesGT10) xlswrite( '大于10度的年积温.xlsx' ,accumulatedT) 3.自定义函数importfile_tem_v1.m function temthis = importfile_tem_v1 ( filename , startRow , endRow ) %IMPORTFILE 将文本文件中的数值数据作为矩阵导入。 % SURFCLICHNMULDAYTEM12001198001 = IMPORTFILE(FILENAME) 读取文本文件 FILENAME % 中默认选定范围的数据。 % % SURFCLICHNMULDAYTEM12001198001 = IMPORTFILE(FILENAME, STARTROW, ENDROW) % 读取文本文件 FILENAME 的 STARTROW 行到 ENDROW 行中的数据。 % % Example: % temthis = importfile('SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-198001.TXT', 1, 74679); % % 另请参阅 TEXTSCAN。 % 由 MATLAB 自动生成于 2019/01/12 15:20:54 %% 初始化变量。 if nargin = 2 startRow = 1 ; endRow = inf ; end %% 每个文本行的格式字符串: % 列1: 双精度值 (%f) %列2: 双精度值 (%f) % 列3: 双精度值 (%f) %列4: 双精度值 (%f) % 列5: 双精度值 (%f) %列6: 双精度值 (%f) % 列7: 双精度值 (%f) %列8: 双精度值 (%f) % 列9: 双精度值 (%f) %列10: 双精度值 (%f) % 有关详细信息，请参阅 TEXTSCAN 文档。 formatSpec = '%5f%5f%6f%7f%5f%3f%3f%7f%7f%7f% ' ; %% 打开文本文件。 fileID = fopen ( filename , 'r' ); %% 根据格式字符串读取数据列。 % 该调用基于生成此代码所用的文件的结构。如果其他文件出现错误，请尝试通过导入工具重新生成代码。 dataArray = textscan ( fileID , formatSpec , endRow ( 1 )- startRow ( 1 )+ 1 , 'Delimiter' , '' , 'WhiteSpace' , '' , 'EmptyValue' , NaN , 'HeaderLines' , startRow ( 1 )- 1 , 'ReturnOnError' , false ); for block = 2 : length ( startRow ) frewind ( fileID ); dataArrayBlock = textscan ( fileID , formatSpec , endRow ( block )- startRow ( block )+ 1 , 'Delimiter' , '' , 'WhiteSpace' , '' , 'EmptyValue' , NaN , 'HeaderLines' , startRow ( block )- 1 , 'ReturnOnError' , false ); for col = 1 : length ( dataArray ) dataArray { col } = ; end end %% 关闭文本文件。 fclose ( fileID ); %% 对无法导入的数据进行的后处理。 % 在导入过程中未应用无法导入的数据的规则，因此不包括后处理代码。要生成适用于无法导入的数据的代码，请在文件中选择无法导入的元胞，然后重新生成脚本。 %% 创建输出变量 temthis = ;; 个人分类: 程序代码|9319 次阅读|0 个评论

全球变化与中国的大豆危机: jiangming800403 2013-11-24 18:54; 随着全球变暖，东北北部积温增加，生育期延长，玉米和水稻的种植界北移，因为玉米和水稻的产量远高于大豆，而豆价不过是粮价的2倍，因此玉米和水稻大规模的取代大豆。其实在西北地区春玉米取代春小麦的趋势也很明显，喜温暖的棉花的播种面积的扩大。玉米万岁，三十年来玉米产量大约增加了2倍，是我国粮食增产的主导因素。; 个人分类: 能源、大气环境与气候变化|2329 次阅读|0 个评论

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