WeatherDataHub

WeatherDataHub 是一个高效、全面的气象数据处理工具库，支持多种数据格式和来源，旨在帮助气象学家、数据科学家和研究人员轻松处理和分析各类气象数据。

支持的数据类型

1.模式数据

• 支持全球/区域数值模式输出的处理和转换
• 数据格式：GRIB、NetCDF (nc)、Zarr 等

2.雷达数据

• 处理原始雷达观测数据及衍生产品
• 数据格式：HDF、NetCDF

3.卫星数据

• 支持多颗卫星观测数据的读取与处理
• 数据格式：HDF、NetCDF、Zarr 等

4.站点数据

• 处理地面观测站点数据，包括实测和统计信息
• 数据格式：CSV、TXT 等

功能概述

• 数据读取与格式转换
• 支持多种气象数据格式的读取、转换和存储。
• 空间与时间处理
• 数据子区域提取、重网格化、时间序列分析等功能。
• 批量处理与高性能计算
• 基于并行处理和高性能工具加速大数据量的读取和计算。
• 数据清洗与质量控制
• 自动化的数据检查、异常值剔除和质量控制流程。
• 数据可视化
• 提供快速可视化功能，用于展示空间分布、时间序列和其他统计结果。
• 数据探索性分析
• 建模可行性分析

文件结构

WeatherDataHub/
│
├── data/                   # 示例数据文件夹
│   ├── radar/              # 雷达数据处理
│...
├── data_process/           # 数据处理脚本 normalization etc.
│   ├── model/              # 模式数据处理
│   ├── radar/              # 雷达数据处理
│   ├── satellite/          # 卫星数据处理
│   ├── station/            # 站点数据处理
│   ├── common/             # 通用处理脚本
│   ├── utils/              # 工具函数库
│   ├── io.py               # 数据读取与写入
│── data_eda/               # 数据探索
│   ├── data_cor/           # 相关性分析
│   ├── data_ml/            # machine learning方法建模分析
│   ├── data_dl/            # deep learning建模分析
│     ├── /scheme           # model{"name","parameter-quantity"}、data{"input","model-output","target"}、loss{"data-transform"}
│── data_visual/  
├── README.md               # 项目说明文档
├── requirements.txt        # 依赖库清单

data_visual

依赖库

本项目依赖以下 Python 库：

• xarray
• numpy
• pandas
• dask
• netCDF4
• h5py
• cfgrib
• zarr
• matplotlib
• cartopy
• pyproj

许可证

本项目遵循 MIT License 开源许可协议。

致谢

感谢所有为气象数据处理和分析工具贡献力量的开发者和社区！