气象参数是建筑能耗模拟的基础,随着全球气候异常变暖,必将对建筑采暖和空调能耗产生重要影响。进行未来气候条件下的建筑能耗模拟,必须首先开展未来模拟气象参数的研究。根据TMY2模拟气象参数模式提出了节能分析气象年(AEEMY)模拟气象参数模式。使用了3个气候模型预测了中国建筑热工分区代表城市未来2021-2050的30 a气象参数。使用AEEMY模式得到了1971-2000年和2021-2050年代表城市的建筑能耗模拟气象参数。应用DOE2模拟软件对中国各气候区的居住建筑在2种气候条件下进行了建筑能耗模拟。验

以jupyter为平台，利用python实现对墨尔本10年气候变化数据集的特征处理，然后并利用机器学习模型进行训练以及对原始数据集的拟合，最后来评价那种模型的拟合效果最佳。（提供了相关数据集）

本研究的目的是利用MODIS数据调查苏丹在2001-2013年期间的土地覆盖变化，并确定影响土地覆盖的气候因素。 使用SPSS v 17软件调查气候因子与植被覆盖的相关性。 还使用ArcGIS v 10.2软件分析NDVI数据。 结果表明，在其他月份植被减少的两侧，7月至10月的年平均月尺度，NDVI值曲线分布为中心。 在苏丹平均NDVI的空间分布中，在南部地区发现了很高的价值。 另一方面，北部地区植被覆盖率较低。 NDVI空间意味着呈现特征值：秋季，然后是夏季，然后是冬季。 通过计算年平均NDVI值和季节NDVI值，可以推断出冬季和夏季主要植被覆盖类型以0.014 / 10a和0.008 / 10a的速率增加。 冬季，NDVI在秋季和年尺度分别降低0.001 / 10a和0.026 / 10a的速率。 年度NDVI显示，由于中部和东部地区的退化，该地区的中部和东部地区显着退化（面积= 12705.7 km2，占总面积的0.5％），而南部地区则显着改善（面积= 22485.4 km2，占总面积的0.9％）。降水增加，温度降低。 夏季和秋季的平均NDVI与夏季和秋季的平均降水量的显着性水

全球气候类型划分矢量数据 数据格式：shp 数据精度1km

NCDC天气数据集Hadoop MapReduce猪蜂巢 国家气候数据中心（NCDC）是世界上最大的实时气象数据存档。 我下载了1930年的NCDC数据并将其加载到HDFS系统中。 我实现了MapReduce程序和Pig，Hove脚本，以找到不同站点的Min，Max，avg温度。 编译了Java文件：javac -classpath /home/student3/hadoop-common-2.6.1.jar:/home/student3/hadoop-mapreduce-client-core-2.6.1.jar:/home/student3/commons-cli -2.0.jar -d MaxTemperature.java MaxTemperatureMapper.java MaxTemperatureReducer.java 创建了JAR文件：jar -cvf hadoop-

The data can Explore global temperatures since 1750,and the raw data comes from the Berkeley Earth data page. 数据集探索自1750年以来全球温度，以及其原始数据来自“伯克利地球”数据页面。 GlobalTemperatures.csv GlobalLandTemperaturesByCountry.csv GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv GlobalLandTemperaturesByState.csv GlobalLandTemperaturesByCity.csv

敏感性分析对于理解每个气候输入变量对蒸发蒸腾量变化的影响非常重要，而蒸发蒸腾量是水文模型，灌溉计划和水资源管理的重要元素。 这项研究调查了蒸散量对最大和最小温度，太阳辐射，风速以及最大和最小相对湿度的变化的响应。 使用1998年至2012年的8个站点的每日数据。 对于每个气候变量，进行5％到±25％的变化，以评估蒸散量对输入变量的敏感性。 结果表明，蒸散量分别对太阳辐射，最高温度和风速的变化更为敏感。

隐式格式的MATLAB代码BeSim工具箱 Matlab工具箱，用于快速设计和模拟高级建筑气候控制算法。 特征 介面 自动构建模型预测控制（MPC）和状态估计算法 闭环仿真，绘图和性能分析 （特别是深度学习） 如需快速入门和更多详细信息，请查看有关背后的算法和工具的演示。 安装 tbx管理器 安装 通过以下tbxmanager install besim ： tbxmanager install besim 检查更新： tbxmanager update 手动的 克隆BeSim存储库 将BeSim文件夹及其子文件夹保存到Matlab路径 先决条件 Matlab：在R2017a和R2017b上开发和测试 数学建模和优化工具箱（BeSim的骨干） 优化求解器，例如Quadprog或商用求解器，例如（隐式MPC和MHE问题的解决方案） Matlab工具箱：深度学习，机器学习（近似的MPC功能） 入门-演示 在Matlab中运行以下脚本以获得快速结果： ：针对所选建筑模型的基于优化的MPC和状态估计器的设计和仿真 ：通过机器学习为选定的建筑模型设计和模拟近似MPC 结构 功能结构：具有数据流依

毕业设计-宜居城市信息可视化平台 1.数据来源 1.1招聘信息   招聘信息的数据来源为智联招聘，首先构造出城市+工作职位的url，以便我们更好的搜索数据和解析页面数据。例如 （jl后边的是城市，kw为职位名）， 根据此url解析第一页获取工作数量，智联招聘一页最多显示60条工作职位的信息，一共显示90页，所以我们根据获取的工作数量来确定需要抓取数据的页数，条数大于90页的则获取90页，小于90页的则使用实际页数。然后根据页数构建出最终的url： 。最后抓取每一页上对应具体工作的url所对应的工作信息及其公司信息。统计出最大工资与最小工资的平均工资，中位数工资，以及工资和工作经验的关系等 1.2房租信息   房租信息数据主要来源于赶集网，同样首先构建出对应城市url，例如：http://{}.ganji.com/fang1/o{}/ （第一个{}表示城市的汉子拼音首字母，第二个{}为页数）

python在气候领域的应用，包含基本的库，以及实例的教程。