太阳辐射控制的形成的重要因素之一O_3美元,从而影响大气中各种次要物种的水平。

然而,在环境的活动美元PM_ {2.5} $抽样,我没有工具获取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W / m ^ 2美元可以生成。

然而,这里的输出结果似乎是奇怪的。

---

这里有一个例子使用Python 3.4:

#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_。值> 5000,“价值”]= np。南plt.plot (solar_.value)

结果似乎是不正确的。在我看来,太阳辐射应该呈现出明显的昼夜模式与季节性的异质性。

如何解释这个奇怪的结果吗?或者有什么更好的解决办法如果监测设备不可用太阳辐射数据。

任何意见或建议,我们将不胜感激。

太阳辐射控制的形成的重要因素之一O_3美元,从而影响大气中各种次要物种的水平。

然而,在环境的活动美元PM_ {2.5} $抽样,我没有工具获取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W / m ^ 2美元可以生成。

然而,这里的输出结果似乎是奇怪的。

---

这里有一个例子使用Python 3.4:

#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_。值> 5000,“价值”]= np。南plt.plot (solar_.value)

结果似乎是不正确的。在我看来,太阳辐射应该呈现出明显的昼夜模式与季节性的异质性。

如何解释这个奇怪的结果吗?或者有什么更好的解决办法如果监测设备不可用太阳辐射数据。

任何意见或建议,我们将不胜感激。

PS我添加的结果高度程度同期BarocliniCplusplus回应评论

太阳辐射控制的形成的重要因素之一O_3美元,从而影响大气中各种次要物种的水平。

然而,在环境的活动美元PM_ {2.5} $抽样,我没有工具获取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W / m ^ 2美元可以生成。

然而,这里的输出结果似乎是奇怪的。

---

这里有一个例子使用Python 3.4:

#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_。值> 5000,“价值”]= np。南plt.plot (solar_.value)

结果似乎是不正确的。在我看来,太阳辐射应该呈现出明显的昼夜模式与季节性的异质性。

如何解释这个奇怪的结果吗?是太阳辐射数据有任何更好的解决方案我没有监控设备。

太阳辐射控制的形成的重要因素之一O_3美元,从而影响大气中各种次要物种的水平。

然而,在环境的活动美元PM_ {2.5} $抽样,我没有工具获取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W / m ^ 2美元可以生成。

然而,这里的输出结果似乎是奇怪的。

---

这里有一个例子使用Python 3.4:

#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_。值> 5000,“价值”]= np。南plt.plot (solar_.value)

结果似乎是不正确的。在我看来,太阳辐射应该呈现出明显的昼夜模式与季节性的异质性。

如何解释这个奇怪的结果吗?或者是太阳辐射数据有任何更好的解决方案如果监测设备不可用。

任何意见或建议,我们将不胜感激。