大气科学论文格式:气象站数据表格与时间序列图设计

大气科学论文中，气象站数据表格与时间序列图设计是重要部分，数据表格应清晰呈现气象站观测的各类数据，如温度、湿度、风速等，方便读者查阅分析，时间序列图则能直观展示气象要素随时间的变化趋势，帮助研究者把握数据动态特征，合理设计这两者，可提升论文数据呈现效果，使研究结果更易理解，为大气科学领域研究提供有力数据支撑与可视化表达 。

大气科学论文中气象站数据表格与时间序列图设计规范

数据表格设计规范

1 基础数据表结构

根据中国气象局"气象科学数据共享中心"框架，气象站数据表格应包含以下核心字段：

• 站点标识：STATION（站点编号）、NAME（站点名称）、LATITUDE（纬度）、LONGITUDE（经度）
• 时间维度：DATE（日期）、TIME（时间，可选）
• 气象要素：
  • 风速：MAX_WIND_SPEED（最大持续风速，单位：km/h）
  • 温度：TEMPERATURE（气温，单位：℃）
  • 降水：PRECIPITATION（降水量，单位：mm）
  • 气压：PRESSURE（海平面气压，单位：hPa）

示例表结构： | STATION | NAME | LATITUDE | LONGITUDE | DATE | MAX_WIND_SPEED | TEMPERATURE | PRECIPITATION | |---------|------------|----------|-----------|------------|----------------|-------------|----------------| | 59287 | 北京站 | 39.90°N | 116.40°E | 2023-01-01 | 12.5 | -5.2 | 0.0 | | 59287 | 北京站 | 39.90°N | 116.40°E | 2023-01-02 | 8.3 | -3.8 | 1.2 |

2 数据处理规范

• 单位转换：原始风速数据（节）需按公式1节=1.852 km/h转换
• 缺失值处理：
  • 短期缺失：采用线性插值法（如data.interpolate(method='linear')）
  • 长期缺失：使用相邻站点数据或气候平均值替代
• 异常值检测：采用3σ准则或箱线图法识别并修正

时间序列图设计规范

1 基础折线图设计

Python实现代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取处理后的数据
data = pd.read_csv('cleaned_weather_data.csv', parse_dates=['DATE'], index_col='DATE')
# 绘制双要素时间序列图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(data.index, data['TEMPERATURE'], label='Temperature (℃)', color='red', marker='o')
plt.plot(data.index, data['MAX_WIND_SPEED'], label='Wind Speed (km/h)', color='blue', linestyle='--')
# 图表装饰'Daily Temperature and Wind Speed at Beijing Station (2023)', fontsize=14)
plt.xlabel('Date', fontsize=12)
plt.ylabel('Value', fontsize=12)
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
plt.legend(loc='upper right')
plt.tight_layout()
plt.show()

关键设计要素：

• 坐标轴：
  • 主坐标轴：左侧显示温度（0-40℃）
  • 次坐标轴：右侧显示风速（0-30 km/h）
• 时间格式：
  • 日尺度数据：plt.DateFormatter('%m-%d')
  • 月尺度数据：plt.DateFormatter('%Y-%m')
• 颜色规范：
  • 温度：红色系（#FF6B6B到#FFA500）
  • 降水：蓝色系（#4ECDC4到#45B7D1）
  • 风速：紫色系（#9B59B6到#7D3C98）

2 季节性分析图设计

季节分解示例：

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
# 季节分解
result = seasonal_decompose(data['TEMPERATURE'], model='additive', period=365)
# 绘制分解图
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.subplot(411)
plt.plot(result.observed, label='Original')
plt.legend(loc='upper left')
plt.subplot(412)
plt.plot(result.trend, label='Trend')
plt.legend(loc='upper left')
plt.subplot(413)
plt.plot(result.seasonal, label='Seasonality')
plt.legend(loc='upper left')
plt.subplot(414)
plt.plot(result.resid, label='Residuals')
plt.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()

高级可视化技术

1 热力图时间序列

实现代码：

import seaborn as sns
# 创建月度平均数据
monthly_data = data.resample('M').mean()
# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.heatmap(monthly_data[['TEMPERATURE', 'MAX_WIND_SPEED']].T, 
            annot=True, fmt=".1f", cmap='YlOrRd',
            xticklabels=[d.strftime('%Y-%m') for d in monthly_data.index])'Monthly Average Temperature and Wind Speed (2023)', fontsize=14)
plt.xlabel('Month', fontsize=12)
plt.ylabel('Variable', fontsize=12)
plt.tight_layout()
plt.show()

2 极坐标风玫瑰图

风频统计示例：

# 假设数据包含风向(DIRECTION)和风速(SPEED)
bins = np.arange(0, 361, 22.5)  # 16个方位
directions = pd.cut(data['DIRECTION'], bins=bins, labels=False)
wind_counts = pd.Series(directions).value_counts().sort_index()
# 绘制风玫瑰图
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 16, endpoint=False)
radii = wind_counts.values
plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = plt.subplot(111, polar=True)
bars = ax.bar(theta, radii, width=0.3, bottom=0.0, color='blue', alpha=0.7)
ax.set_xticks(theta)
ax.set_xticklabels(['N', 'NNE', 'NE', 'ENE', 'E', 'ESE', 'SE', 'SSE',
                    'S', 'SSW', 'SW', 'WSW', 'W', 'WNW', 'NW', 'NNW'])
ax.set_title('Wind Direction Frequency (2023)', pad=20)
plt.show()

质量控制规范

1 数据验证流程

1. 空间一致性检查：

   • 相邻站点温差超过5℃时触发警报
   • 风速梯度超过3 m/s/10km时需复核

2. 时间连续性检查：

   • 气温日较差超过15℃时需人工验证
   • 连续3小时风速变化超过10 m/s时标记为可疑

2 图表审核标准

• 完整性：

  • 必须包含数据来源说明（如"Data source: NCEI Global Summary of the Day"）
  • 必须标注处理步骤（如"Missing values filled by linear interpolation"）

• 准确性：

  • 时间轴标签旋转角度需保持一致（通常45°）
  • 图例位置应避免遮挡数据点

应用案例

1 极端天气事件分析

2023年北京7月高温事件：

# 筛选高温期数据
heatwave = data['2023-07-01':'2023-07-31']
# 绘制高温过程图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(heatwave.index, heatwave['TEMPERATURE'], 'r-', linewidth=2)
plt.axhline(