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在大型观察数据集中解码非线性信号
介于两者之间的雨水，雪或某些东西？在大型观察数据集中解码非线性信号的帖子首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学近几十年来，全球气候监测取得了长足的进步，从而创建了新的，广泛的观察数据集（Karpatne等，2019）。这些数据集对于通过对复杂物理过程的详细见解来改善数值天气预测和完善遥感检索至关重要（Alizadeh，2022）。但是，随着数据的数量和复杂性的增长，识别观察结果中的模式变得越来越具有挑战性（Zhou等，2021）。从这些数据集中提取关键特征可能会导致我们对对流和降水等现象的理解，从而进一步增强我们对不断变化的全球气候的了解。
在这篇文章中，我们将通过降水镜头探索其中一些复杂的数据模式，在变暖的全球温度下，这被强调为至关重要的研究领域（IPCC，2023年）。与其依靠该项目的随机生成或模拟数据，我们将与来自全球的实际观察结果合作，这些观察值也可以公开访问您，我的读者，也可以探索和实验。让这篇文章作为研究指南，从高质量数据的重要性开始，并以对上述数据的线性和非线性解释的见解。
，我的读者可以公开访问您，也可以探索和尝试如果您想遵循一些代码，请查看我们的Interactive Google Colab笔记本。
交互式Google Colab笔记本此分析分为三个部分，每个部分都是独立的，已发表的研究文章：
- 策划强大的，多维的数据表分析线性嵌入非线性特征
1。微物理数据集
https://doi.org/10.1029/2024EA003538
图1 图2： 图3： https://www.youtube.com/@larrybliven832 图4：A） https://www.youtube.com/@larrybliven832图4：A）