phd:格兰杰因果关系和机器学习方法评估气候与植被的相互作用 源码
描述 概述 在此存储库中,您可以找到与我的大气物理学博士学位论文相关的所有研究,在这些研究中,我一直使用格兰杰因果关系和机器学习方法来评估南美的气候与植被的相互作用。 Cdlearn 作为该博士项目的一部分,我正在开发一个名为cdlearn的python软件包,用于在因果关系和机器学习框架内分析气候数据。请随时查看,并注意始终欢迎提出建议和更正。 数据分析环境 这里使用的主要数据科学框架基于python语言,该语言是从Ubuntu 18.04 commom计算机上的conda发行版安装的。您可以查看我当前的完整conda环境。
文件列表
phd-master.zip
(预估有个69文件)
phd-master
notebooks
regrid_to_era_interim
evapotranspiration_gleam.ipynb
144KB
precipitation_persiann_cdr_msum.ipynb
980KB
surface_soil_moisture_gleam.ipynb
155KB
README.md
6KB
air_temperature_merra2.ipynb
427KB
total_solar_incident_radiation_cruncep7.ipynb
269KB
precipitation_persiann_cdr.ipynb
274KB
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