本次主要是对中国气象数据网的V3.0地面气象观测数据集进行快速处理，将原先分散的txt各个要素整合到一个列表中，一行代表一个站点。直接从全国的数据集中来提取出来自己想要的站点数据集，该过程也包含了一年缺测数据低于30天的站点数据线性内插，同时参考数据说明对异常值进行了处理。本次以新疆省内的气象站点为例子，从全国V3.0数据集中提取新疆站点。
% author email: [email protected]
station=xlsread('D:\xj\新疆.xlsx');% 一列新疆的站点数据
%
for year=2000:2017
datasum=[];
for mon=1:12
if mon<10
filename_pre=['F:\Day1951-2012yuanshi\DAY_PRE195101201612\SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRE-13011-',int2str(year),'0',int2str(mon),'.TXT'];
filename_temp=['F:\Day1951-2012yuanshi\DAY_TEM195101201612\SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-',int2str(year),'0',int2str(mon),'.TXT'];
filename_rhu=['F:\Day1951-2012yuanshi\DAY_RHU195101201612\SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-RHU-13003-',int2str(year),'0',int2str(mon),'.TXT'];
filename_SSD=['F:\Day1951-2012yuanshi\DAY_SSD195101201612\SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-SSD-14032-',int2str(year),'0',int2str(mon),'.TXT'];
filename_WIN=['F:\Day1951-2012yuanshi\DAY_WIN195101201612\SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-WIN-11002-',int2str(year),'0',int2str(mon),'.TXT'];
filename_prs=['F:\Day1951-2012yuanshi\DAY_PRS195101201612\SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRS-10004-',int2str(year),'0',int2str(mon),'.TXT'];
else
filename_pre=['F:\Day1951-2012yuanshi\DAY_PRE195101201612\SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRE-13011-',int2str(year),int2str(mon),'.TXT'];
filename_temp=['F:\Day1951-2012yuanshi\DAY_TEM195101201612\SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-',int2str(year),int2str(mon),'.TXT'];
filename_rhu=['F:\Day1951-2012yuanshi\DAY_RHU195101201612\SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-RHU-13003-',int2str(year),int2str(mon),'.TXT'];
filename_SSD=['F:\Day1951-2012yuanshi\DAY_SSD195101201612\SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-SSD-14032-',int2str(year),int2str(mon),'.TXT'];
filename_WIN=['F:\Day1951-2012yuanshi\DAY_WIN195101201612\SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-WIN-11002-',int2str(year),int2str(mon),'.TXT'];
filename_prs=['F:\Day1951-2012yuanshi\DAY_PRS195101201612\SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRS-10004-',int2str(year),int2str(mon),'.TXT'];
end
data_prec=importdata(filename_pre);
data_temp=importdata(filename_temp);
data_rhu=importdata(filename_rhu);
data_ssd=importdata(filename_SSD);
data_win=importdata(filename_WIN);
data_prs=importdata(filename_prs);
totalsum=[];
for i=1:size(station,1)
sta=station(i);
syz_prec=find(data_prec(:,1)==sta);
syz_temp=find(data_temp(:,1)==sta);
syz_rhu=find(data_rhu(:,1)==sta);
syz_ssd=find(data_ssd(:,1)==sta);
syz_win=find(data_win(:,1)==sta);
syz_prs=find(data_prs(:,1)==sta);
if length(syz_prec)==length(syz_temp) && length(syz_temp)==length(syz_rhu) && length(syz_rhu)==length(syz_ssd) && length(syz_ssd)==length(syz_win) && length(syz_prs)==length(syz_win)
dates1=data_prec(syz_prec,1:7);
precz=data_prec(syz_prec,8:10);
tempz=data_temp(syz_temp,8:10);
rhuz=data_rhu(syz_rhu,8:9);
ssdz=data_ssd(syz_ssd,8);
winz=data_win(syz_win,8:9);
prsz=data_win(syz_prs,8);
total1=[dates1,precz,tempz,rhuz,ssdz,winz,prsz]; %1-7 8-10 11-13 14-15 16 17-18 ,19
totalsum=[totalsum;total1];
end
end
datasum=[datasum;totalsum];
end
%首先对异常数据进行处理
%台站海拔高度 +100000 当台站海拔高度为估测值时，在估测数据基础上加100000
dem=datasum(:,4);
dem(dem>100000)=dem(dem>100000)-100000;
datasum(:,4)=dem;
%各要素项 32766 数据缺测或无观测任务
datasum(datasum==32766)=NaN; %待插补数据
% 风速 +1000 当风速超过仪器测量上限时，在上限数据基础上加1000
winz=datasum(:,17:18);
winz(winz>1000)=winz(winz>1000)-1000;
datasum(:,17:18)=winz;
% 降水量 32700 表示降水"微量"
% 32XXX XXX为纯雾露霜
% 31XXX XXX为雨和雪的总量
% 30XXX XXX为雪量(仅包括雨夹雪，雪暴）
prec=datasum(:,8:10);
prec(prec==32700)=0.1;%相当于0.01mm了，原有的数据单位是0.1mm
prec(prec>32000 & prec<32999)=prec(prec>32000 & prec<32999)-32000;
prec(prec>31000 & prec<31999)=prec(prec>31000 & prec<31999)-31000;
prec(prec>30000 & prec<30999)=prec(prec>30000 & prec<30999)-30000;
datasum(:,8:10)=prec;
% -10000 实际温度（零下）超仪器下限刻度，在下限数据基础上减10000
temp=datasum(:,11:13);
temp(temp<-10000)=temp(temp<-10000)+10000;
datasum(:,11:13)=temp;
% 对缺测数据进行填补，采用线性内插法
total=[];
for i=1:size(station,1)
sta=station(i);
sy=find(datasum(:,1)==sta);
if length(sy)>=365
value=datasum(sy,:); %得到该站点全部的数据
cd=size(value,1);
% 依次进行插值处理
for k=8:19 %要素从第15列开始
element=value(:,k);
syz=find(~isnan(element)); %找到非NaN值
if length(syz)>340 & length(syz)结果如下
QQ图片20191228141625.png
注意：经度，纬度和高程的顺序在使用时请再次确认下，作者表示很懒，不想在去确认了
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