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背景 因CAMS長期儲存設備更新工程，自20220908起慢速下載項目暫不提供，因此下載項目需調查更換。 程式之(自動)執行與安排，詳見CAMS預報結果之下載 原程式請參考get_All.py 新舊對照 項目 原程式 新程式 說明 銨鹽 ammonium ammonium_aerosol_mass_mixing_ratio aermr18 硝酸鹽 nitrate nitrate_fine_mode_aerosol_mass_mixing_ratio, nitrate...

背景 Dubin 1998 這篇探討2種SAR降低誤差方法 加權法，這也是後續廣為大家所使用的方式 相關性的架構本身 這篇也被引用在杭州嫌惡設施的外部衝擊評估 Dormann07 SAR分析方法之回顧 這篇早期的回顧主要的焦點在建立整體的分析邏輯與作業流程方法，包括 both presence/absence (binary response) and species abundance data (poisson or normally distributed response), while accounting for spatial autocorrelation in mo...

背景 python平台的統計模組，除了簡單的statistic之外，還有比較完整、普及的sklearn、以及此處要介紹高階的統計模型statsmodels 比較這兩者的文章（The Data Incubator, 2017） sklearn也有此處應用的GLM模組 statistic沒有統計模型、GLM等高階分析。 statsmodels 安裝：pip install statsmodels 中文說明：中文文档(github,2021)、範例(知乎,2022、和鯨)、 python的統計模型 statsmodels: https://pypi.org/project/statsmodels/ 數據...

背景 case: https://allendowney.github.io/ModSimPy/index.html source: https://jupyterbook.org/en/stable/intro.html Pros: jupyter compatible、速度很快、穩定、google-found、全文檢索、左右章節瀏覽、上下翻頁、click to show(這個給學生學習不錯) Cons: 沒有瀏覽次數、沒有時間標籤、字形及顏色、底色都很平凡、(不知是否支援中文)、似乎適合固定內容的文件(書) Publish your book online How do I publish my Jupyter book to GitHub? Publish your ...

背景 這項加值應用的總體目標是建立臺灣地區未來5日火力機組粒狀物(含衍生性)增量的CMAQ預報。但首先需產生CMAQ點源排放的增量檔案。 整體計算邏輯 公版模式中已將所有的點源以高空網格形式輸入，需先將這些污染源自基準排放量(base)切割出來後成為無火力機組排放量(baseX)，再加入增量檔案(baseN)，以計算其濃度差值：dC = cmaq(baseN)-cmaq(baseX)，cmaq()表示CMAQ模式之執行，輸入排放量產出濃度之函數。 此處之baseX除少數可自網格內獨立出來(如大型燃煤電廠、高空網格無其他污染源併列)，其餘機組無法清楚切割，則以額外(重複)添加方式辦理，因光化反應的非線性過程，此舉可能對這些機組的貢獻量造成高估...

背景 這項困難主要發生在[[2022-10-13-mk_emis]]1。 python datetime.timedelta()函數的特性 適用在「精確」時間差的計算， 除了年以外的其他時間單位，都還能適用實數的時差 所以當面對「概念」性質的跨月時間計算，就不會有timedelta(months=-1)這種指令，因為不同月份、潤年與否的前後某幾個月，這種計算是很不明確的，即使只是進行整數月份的計算。 實務上以月份為主體的空品模式作業中，跨月計算是作業的常態。以環保署公版模式而言，其生物源、東亞在地區貢獻排放量等2個檔案名稱中，即以前月25日為起始日，而以次月1日的0時為結束，日數還隱含在檔案名稱內，如： kuan...

背景 earth應用來展示gfs預報、CWBWRF預報、CAMS預報等等結果數據，有其便捷性、高品質、跨平台等等強項。 此處之cmaq_json.py乃應用來讀取並展示自行模擬WRF與CMAQ的結果。 亦可參見[[2022-07-27-uv10_json]] 執行方式 crontab 每天8時執行 10 8 * * * for r in 45 09 03;do cd /nas1/Data/javascripts/D3js/earthFcst$r/public/data/weather/current;./cmaq_json.py;done 預報流程之最末作業 $ tail fcst.cs ... # prepare earth json files...

(DEPRECATED !! 本文已不再更新，最新版本請至https://sinotec2.github.io/Focus-on-Air-Quality/GridModels/ForecastSystem/查詢, 2022-10-13 15:20:37) 背景 Links 運用GFS/CWB/CAMS數值預報數進行台灣地區CMAQ模擬 GFS數據自動下載轉換及GFS數據驅動WRF mk_metoa(see also[[2022-08-20-mk_metoa]]1) 逐日循序執行bcon.exe cmaq_json及CMAQ粒狀物模擬結果之earth呈現 下載fcst.cs全文 目錄、日期及常數設定 #kuang@master /nas1/backup/d...