1.数据准备 1.1数据下载 在大气科学实验当中，我们经常会使用到探空气球数据。通过它我们可以获得温度、大气压力、湿度、风速风向等气象要素。有很多网站可以对探空数据进行下载。本文使用了NOAA提供的探空数据。数据访问|国家环境信息中心（NCEI）前身为国家气候数据中心 (noaa.gov)。 1.2数据分析 下载后，我们首先对探空数据进行一个简单的了解。从这幅图我们可以看到，探空数据的格式是txt格式的。AFM00040948是这个测站的名字。 接下来我们打开它，对内部数据进行分析。从这张图片可以看出，探空数据其实并不好，存在大量的-9999和-8888等缺省值。我们首先要做的是对这些-9999进行剔除，并生成新的文件。此外，一个原始文件包含了很多个单独的数据，这张图上展示的就是#AEM00040948站点在2018年1月1日0点23分00秒时观测到的数据，一般来讲，一个探空测站一天会有两个数据记录，一个是晚上，一个是中午。在这幅图的下面，还存在很多这样的数据。我们为了方便处理，可以将每一个数据生成单独的文件。这样，无论是在后续科研或者数据处理时都有较好的帮助。 对于每一列数据表示的

1.前言 在上一篇文章里，我们介绍了FY/GNOS数据的提取。并提供了相应数据的get方法供外界调用。是不是成就感满满？哈哈，这一小节，我们开始提取COSMIC数据。所谓一回生，二回熟。我们这次有了上节课的经验，快速把他搞定。 2.COSMIC卫星简介 COSMIC是台湾NSPO和美国UCAR合作的进行全球大气即时观测的卫星任务.本文介绍了COSMIC卫星星座和轨道,主要搭载仪器,科学目标和应用,COSMIC是国际上第一个同时6颗小卫星进行GPS掩星观测的卫星任务,是气象,电离层和大地测量等学科研究的前沿. 3. 工具类实现 其实，COSMIC卫星的数据结构和GNOS的数据结构基本一样。所以我们的代码要改的很少。只需要把getVariablesLists()； getGlobalVariablesLists(),在这两个方法中的String vbName和int position改掉就ok了。 我们在utils包下创建一个ReadCmNcDataUtils类 public class ReadFyNcDataUtils { private static List<

matlab软件是一款科学计算软件，在工程和科学研究中应用广泛。这篇经验告诉你，如何使用matlab软件对离散数据进行三次样条插值。 1.工具/原料 windows系统电脑一台 matlab软件 2.方法/步骤 第一步，双击matlab软件图标，打开matlab软件，可以看到matlab软件的界面。 第二步，在命令行窗口中输入： x=0:2:22; y=2*exp(x).*sin(x); 创建了12个原始数据点。 第三步，在命令行窗口中输入： xi=0:0.1:22; 创建要进行插值的数据的横坐标。 第四步，在命令行窗口中输入： yi=spline(x,y,xi); 使用函数spline(x,y,xi);可以获得对原始数据的三次样条插值的y轴坐标。 第五步，在命令行窗口中输入： plot(x,y,'o',xi,yi); 在图像中绘制原始数据点和三次样条插值的数据点图示。 第六步，在命令行窗口中输入： title('三次样条插值'); xlabel('x'); ylabel('y'); 给绘制的图示添加标题和坐标轴的标签。 第八步，查看绘制的原始数据点图和三次样条插值图示，注意标题、

1.前言 在上一篇文章里，我们构建了处理气象数据的Maven工程。相信大家已经构建好了。这一篇，我们将开始对 *.NC数据进行处理。 在windows系统下，NC文件预览如上图所示，看不到任何信息。我们使用相关软件打开NC数据，来对NC文件的数据结构一窥究竟。 通过上面两张图，我们可以看出，NC文件的大致数据结构如下： 主要包括两个部分：Global Attributes；Variables。我们接下来的任务也就是围绕着这两部分进行展开。这样看下来，是不是很简单？ 2.风云卫星简介 风云三号（FY-3）气象卫星是我国的第二代极轨气象卫星，它是在FY-1气象卫星技术基础上的发展和提高，在功能和技术上向前跨进了一大步，具有质的变化，具体要求是解决三维大气探测，大幅度提高全球资料获取能力，进一步提高云区和地表特征遥感能力，从而能够获取全球、全天候、三维、定量、多光谱的大气、地表和海表特性参数。 3.工具类实现 3.1 任务分析 在面对一个任务时。我们要首先明白我们的业务逻辑。 在该任务中，我们要获取每一个掩星数据的Global Attributes和Variables。那么我们就要对每一个

无论你从事何种领域的科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个乃至多个数据集之间是否存在差异的方法被广泛应用于各个科研领域。笔者作为科研界一名新人也曾经在显著性检验方面吃过许多苦头。后来醉心于统计理论半载有余才摸到显著性检验的皮毛，也为显著性检验理论之精妙，品种之繁多，逻辑之严谨所折服。在此，特写下这篇博文，以供那些仍然挣扎在显著性检验泥潭的非统计专业的科研界同僚们参考。由于笔者本人也并非统计专业毕业，所持观点粗陋浅鄙，贻笑大方之处还望诸位业界前辈，领域翘楚不吝赐教。小可在此谢过诸位看官了。 本篇博文致力于解决一下几点问题，在此罗列出来：1.什么是显著性检验？ 2.为什么要做显著性检验？ 3.怎么做显著性检验？下面就请跟随笔者的步伐一步步走入显著性检验的“前世与今生”。 一：显著性检验前传 “显著性检验”实际上是英文significance test的汉语译名。在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）的一种，显著性检验是用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法。实际上，了解显著性检验的“宗门