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太阳辐射的重要因素之一是控制O_3美元的形成,从而影响大气中各种次要物种的水平。然而,在运动环境美元PM_{2.5} $抽样,我没有工具获得实际的太阳辐射数据。自从可以计算太阳辐射主要由高度的太阳,我要找到一个方法来计算理想价值观状况干净的天空。我发现[pysolar] (http://docs.pysolar.org/en/latest/的例子)是一个潜在的工具来解决这类问题。通过简单地定义位置(经度、纬度),日期时间,太阳辐射的单位可以生成W / m ^ 2美元。>然而,这里的输出结果似乎是奇怪的。使用Python 3.4——这是一个例子:#指出包只能在Python 3.4中实现从pysolar环境。太阳能进口*进口datetime #定义位置(中国,北京)纬度,经度= 39.9075、116.39723 #太阳辐射产生的时间序列数据集开始= datetime。datetime (2018 1 1 8 0, 0, 0, tzinfo = datetime.timezone.utc) solar_data =[]我的范围(0,24 * 90,1):# 24小时x 90天日期=开始+ pd.to_timedelta (1,“H”) altitude_deg = get_altitude(纬度、经度、日期)solar_data.append(辐射。get_radiation_direct(日期、altitude_deg)) solar_ = pd.Dataframe ([]) solar_['值]= solar_data #策划# #策划之前,我发现有很多辐射大于10 e5极端值。我不知道他们出现的原因,以及如何删除这些数据条件。 solar_.loc[solar_.value>5000, 'value'] = np.nan plt.plot(solar_.value) [![enter image description here][1]][1] The result seems to be incorrect. In my opinion, the solar radiation should present a clear diurnal pattern with seasonal heterogeneity. How to explain the bizarre results? Or is there any better solution for the solar radiation data if the monitoring equipment is unavailable. Any comments or suggestions would be appreciated. __PS__: I added the result of altitude degree the same period to response the comment of BarocliniCplusplus [![enter image description here][2]][2] [1]: https://i.stack.imgur.com/C63Xq.png [2]: https://i.stack.imgur.com/zxa31.png

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2

\ begingroup美元它看起来像sec的输出函数。可能我建议检查是否高度角似乎是合理的(如打印出来)? \ endgroup美元
- - - - - -BarocliniCplusplus
2018年6月25日,在十七34
\ begingroup美元我几乎没有做过任何Python,所以可能方式,完全不靠谱了…但发现日期是奇怪的不使用我(也许在某种程度上假设pd因循环迭代! ? ? ? ?),同时也想知道(的价值)在solar_(的价值)线(也许做一个列表的数组或一些这样的东西,但会觉得你不希望索引值? ?)无论如何,可能没用的输入,但思想(知道为什么不呢,很少回复)。也许只打印一个值之前循环/试图重新格式化图形包,以确保这个问题不是介于两者之间? \ endgroup美元
- - - - - -JeopardyTempest
2018年6月26日,在21
1

\ begingroup美元 @BarocliniCplusplus,谢谢你的回复,抱歉迟到的响应。我将上传高度度数据作为补充信息。 \ endgroup美元
- - - - - -汉Zhengzu
2018年6月26日,在29

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