爱气象,爱气象家园! 

气象家园

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

新浪微博登陆

只需一步, 快速开始

搜索
查看: 859|回复: 3

[求助] python 三个月滑动平均判断厄尔尼诺年

[复制链接]

新浪微博达人勋

发表于 2023-12-16 23:50:42 | 显示全部楼层 |阅读模式

登录后查看更多精彩内容~

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册 新浪微博登陆

x
我想用三个月滑动平均大于0.5,且维持5个月以上来判断厄尔尼诺年,但是我用这个条件算出来的厄尔尼诺年与有记录的厄尔尼诺年对不上。比如1976年,它是一个强厄尔尼诺年。但是我算出来的三个月滑动平均只有最后两个值是大于0.5的,其余值都小于0.5,都不能判定为一个厄尔尼诺年。想请问大家这是为什么啊,我该怎么改呢



#调取EINO3.4区的数据
sst34=f1['sst'].loc['1960-01-01':'2022-12-01'].loc[:,5:-5,190:240]
lon=f1['lon'].loc[190:240]
lat=f1['lat'].loc[5:-5]
#time=f1.variables['time']
#print(f1)
#print(sst34)#(744,5,26)
#将数据转换成四维数组(year,month,lat,lon)对年求平均场及距平场
sst34=np.array(sst34).reshape(63,12,5,26)
sst34_1=np.mean(np.mean(sst34,2),2)#平均场 (63,12)
sst34_2=np.mean(sst34_1,0) #(12)

sst34_jp=np.zeros([63,12])
for m in range(63):
    for n in range(12):
        sst34_jp[m,n]=sst34_1[m,n]-sst34_2[n]
#找出三个月滑动平均大于0.5,且维持5个月及以上的年份
sst34_move=np.zeros([63,12])
for m in range(63):
    sst34_move[m,:]=gaussian_filter1d(sst34_jp[m,:], 3)

密码修改失败请联系微信:mofangbao

新浪微博达人勋

发表于 2023-12-17 08:38:13 | 显示全部楼层
这可能与数据有关,可以换一套海温资料试试。其实,CPC定义的1976/1977年冬季的El Nino也不强。见https://origin.cpc.ncep.noaa.gov ... nsostuff/ONI_v5.php
密码修改失败请联系微信:mofangbao
回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2023-12-17 23:00:05 | 显示全部楼层
cookie-o-o 发表于 2023-12-17 08:38
这可能与数据有关,可以换一套海温资料试试。其实,CPC定义的1976/1977年冬季的El Nino也不强。见https://o ...

好的,非常感谢
密码修改失败请联系微信:mofangbao
回复 支持 反对

使用道具 举报

新浪微博达人勋

发表于 2024-1-1 22:07:06 | 显示全部楼层
没看到你挑选“三个月滑动平均大于0.5,且维持5个月及以上的年份”对应的代码
密码修改失败请联系微信:mofangbao
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册 新浪微博登陆

本版积分规则

Copyright ©2011-2014 bbs.06climate.com All Rights Reserved.  Powered by Discuz! (京ICP-10201084)

本站信息均由会员发表,不代表气象家园立场,禁止在本站发表与国家法律相抵触言论

快速回复 返回顶部 返回列表