利用Matlab工具处理TRMM降水数据_trmm数据_咋（za）说的博客

link之家

链接快照平台

输入网页链接，自动生成快照
标签化管理网页链接

一、TRMM降水数据

这里使用的数据为TRMM_3B43数据，是包含降水量的数据集，TRMM全球降雨数据产品由美国国家宇航局和日本空间发展局联合发布。数据的空间分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为1个月，其覆盖范围为[-179.875～179.875], [-49.875～49.875],更加详细的信息可以通过官网（ NASA DISC ）进行查看。数据的可视化可借助Panoply软件进行查看，Panoply由美国国家航空航天局(NASA)下属的戈达德航天研究所(GISS)基于Java所开发的简易可视化软件，可以用于查看和绘制地球科学领域常用的netCDF, HDF, GRIB等数据。下图是Panoply绘制的2006年8月的TRMM全球降水分布。

TRMM全球降水数据处理前言一、TRMM降水数据二、数据处理步骤1.数据读取2.读入数据总结前言将TRMM降水数据的处理过程进行梳理，使用Matlab工具获取区域降水异常的变化速率和区域平均值，能够帮助实现与降水的耦合分析，本文所使用的程序以及实例数据均通过了验证。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、TRMM降水数据这里使用的数据为TRMM_3B43数据，是包含降水量的数据集，TRMM全球降雨数据产品由美国国家....

闲来无事，瞎写一写。整合了网上的资源，总结一下处理 TRMM 数据的流程，相当于一个备忘录。用到的数据以及工具： TRMM _3B43、 matlab 、arcgis 下面是流程：（1）数据下载：以 TRMM _3B43为例，按月发布，空间分辨率0.25*0.25，单位为mm/hr，下载前需注册earthdata账号，可使用wget或者谷歌浏览器插件downthemall批量下载，下载网址GES DISC Search: Showing 1 - 25 of 83 datasets associated with

另外，最近qq问问题的太多，故暂时停止qq免费答疑。有需求，请付费。 APHRODITE 官网：http://aphrodite.st.hirosaki-u.ac.jp/download/ http://aphrodite.st.hirosaki-u.ac.jp/faq_en.html#Q01 FAQ 这些问题先读一... 目的：学习用地面站点实测降雨数据校正卫星遥感降雨数据。原始数据： 2007-2013年的 TRMM 卫星3B43产品（2013年12个月的月降雨数据，覆盖范围精度-180180、纬度-5050，0.25x0.25度分辨率，像素值单位：mm/hour）；华北8个省市的气象站2007-2013年的年降雨量文件，以及气象站的SHAPE文件；数据处理要求：（1）实验区1（华北8个省市）对覆盖范围（经度：111.25-121.25,纬度：36-43）内的卫星年降雨数据，用地面数据进行校正，并存为. days = [365 365 365 366 365 365 365 366 365 365 365 366 365 365 365 366 365 365 365 366 365]; p = []; n = 1; m = 0; for i = 1:length(days) // 求每一年的首尾边界 if i >=2 n = n + days(i); m = m + days(i); //按列累加 t = sum(PRE(n:m,:)); //接到数组后面

微型计算机驱动器使用.nc4文件中的 TRMM 降水量数据来计算MCWD的平均基准值或每年的基线值，如果需要，还可以提取MCWD以获得GPS点坐标。还提供了探索图和MCWD Delta或Anomaly的代码，可以将其导出为tiff。所有计算均使用文件“ script.Rmd”完成。所以从那里开始。文件夹 TRMM 中提供了南美的 TRMM 降水数据（.nc4文件），范围为1998-2019。如果在工作中使用，则引用降水数据的来源：热带雨量测量任务（ TRMM ）（2011）， TRMM （TMPA / 3B43）雨量估算L3 1个月0.25度x 0.25度V7，格林贝尔特，医学博士，戈达德地球科学数据和信息服务中心（GES DISC），已访问：[ 数据访问日期]，

TRMM 数据处理可以使用 Matlab 进行。首先，我们需要导入 TRMM 数据文件，这些文件通常是HDF格式的。在 Matlab 中，可以使用dfread函数来读取HDF文件中的数据。例如，使用以下代码可以读取 TRMM 数据文件中的降水数据： precipitation = hdfread('D:\3B43.19980101.7.HDF', '/Grid/precipitation', 'Index', {[1 1],[1 1],[1440 400]}); 这行代码将读取名为'3B43.19980101.7.HDF'的文件中的降水数据，并将其存储在名为precipitation的变量中。'/Grid/precipitation'是HDF文件中存储降水数据的路径。'Index'参数指定了要读取的数据的索引范围，这里是从第1行第1列开始，读取一个1x1的数据块，总共读取1440行和400列的数据。接下来，你可以根据需要对数据进行进一步的处理和分析。例如，你可以计算降水的统计特征，绘制降水分布图等。 Matlab 提供了丰富的函数和工具箱来处理和分析数据。引用[1]和引用[2]提供了关于 TRMM 数据的读取和处理的具体方法和步骤，你可以参考这些引用中的内容来进行 TRMM 数据的处理。