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Nature文章阅读笔记 Ecology: Vegetation’s responses to climate variability

Ecology: Vegetation’s responses to climate variability 链接：http://www.nature.com/nature/journal/vaop/ncurrent/full/nature17301.html 作者是悉尼科技大学的 Alfredo Huete。 这篇文章介绍了生态学领域，气候变化对植被影响相关的研究。这一研究通常通过基于遥感数据的一些生态指标来开展，如rainfall-use efficiency (RUE)［1］，vegetation sensitivity index (VSI)。 作者提出，此类研究可能毫无意义，除非： 考虑非遥感数据的支持 生态系统忍耐极限假设（ecological tolerance limits）［2］成立 非遥感数据，即实地考察数据之所以重要，是因为它能提供更加具体的信息。例如，同样是森林，年轻的发展中的森林和成熟的森林对气候变化的响应就不一样。 此外作者也指出，生物多样性（biodiversity）对于生态系统的敏感性影响也需要进一步探索。最后指出，只有理解了植被对气候的响应的原理，才能更好地预测地球生态系统与生物多样性，造福人类。   这篇论文概括了植被对气候响应方面的研究，并提出了未来的研究方向。称这些研究是为了更好的预测未来的生态系统变化。 但是，文中提到了“ecological… Read More »Nature文章阅读笔记 Ecology: Vegetation’s responses to climate variability

克里金(Kriging)插值的原理与公式推导

学过空间插值的人都知道克里金插值，但是它的变种繁多、公式复杂，还有个半方差函数让人不知所云

本文讲简单介绍基本克里金插值的原理，及其推理过程，全文分为九个部分：

0.引言－从反距离插值说起
1.克里金插值的定义
2.假设条件
3.无偏约束条件
4.优化目标／代价函数
5.代价函数的最优解
6.半方差函数
7.普通克里金与简单克里金
8.小结

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用WRF模型进行气象模拟入门(1)——简介以及代码编译

WRF全称Weather Research and Forecasting Model, 是一个天气研究与预报模型.可以用来进行精细尺度的天气模拟与预报。本文将从一个初学者的角度从零开始介绍WRF的使用方法。打算写一个系列，这篇先写WRF程序的编译安装。

注意：不同版本的WRF之间会有细微差异，本文使用的 WRF 版本是 3.6.1

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加权线性回归(Weighted Linear Regression)的公式及其推理

1.加权线性回归与普通线性回归

对于一组有N个观测的数据

$$(x_i,y_i), i = 1,2,3,4,…, N$$

可以使用一元线性回归模型

$$y = a x + b + \epsilon$$

来拟合 \(x\) 与 \(y\) 之间的关系。其中的参数 \(a,b\) 通常使用最小二乘拟合，即寻找使代价函数

$$J(a,b) = \frac{1}{N}\sum^{N}_{i=1}{(y_i-ax_i-b)^2}$$

最小的\(a,b\)，使得拟合曲线尽可能地接近所有的观测点。

但在实际应用中，观测点之间可能是有差异的。比如，有的观测点误差大，有的观测点误差小，这就需要让我们的拟合直线\(y=ax+b\)，不必考虑误差大的观测点，而要尽可能逼近误差小的观测点。这时就可以使用一个权重系数\(w_i\)来表示第\(i\)个观测点的权重（例如，对于误差小的观测点，\(w_i\)的值更大） 而考虑了这个权重系数\(w_i\)的线性回归，就是加权线性回归。

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北京PM2.5历史数据

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注意本文内容已经失效 现公开北京2013年4月至今的35站点逐小时PM2.5历史数据，网址为 http://xg1990.com/air_history/ 数据来源：zx.bjmemc.com.cn 基于北京地区35个观测站的平均值 使用highcharts实现绘图 污染治理是否有成效，一目了然

解决WIN7下Sublime运行python代码出现的UnicodeEncodeError错误

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在win7下安装sublime后，编写python脚本并执行，没有任何反应，ctrl+`打开控制台之后才发现执行程序时出现了错误：

Running python.exe -u E:\文档\test.py
 Traceback (most recent call last):
 File ".\sublime_plugin.py", line 337, in run_
 return self.run(**args)
 File ".\exec.py", line 154, in run
 File ".\exec.py", line 48, in __init__
 File ".\subprocess.py", line 633, in __init__
 File ".\subprocess.py", line 842, in _execute_child
 UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 17-19: ordinal not in range(128)

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绘制学术论文引用网络图

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前段时间在写头疼的文献阅读课报告，
发现文献综述这活实在不简单，若要只是一一列举各个文章的中心思想，
逐个翻译下摘要就行了，但综述就得理清各个文章之间的关系。

此时我急切希望能有一个软件，把我需要的领域的文章的关系画出来，
然后一目了然，哪些文章在自己引自己自娱自乐地灌水，
哪些是大牛的抛砖引玉，带领大家一起灌水。

这就需要这个图不仅像普通的图那样有结点(文章)和边(引用关系)，
还要能够按时间排序

找了半天网上没找到好用的，好吧，我又造了个轮子：一个生成文献引用网络图的在线网页，我称之为

文献引用网络图

网址是这个：

http://xuguang.info/citegraph

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