- b+ E* R5 j8 M- R/ N 非常优质的问题。数据采集和处理一直是科研上比较头疼的事情，正如题主所说地球科学有各种数据包括海洋、大气、土壤、地质等等，其实它们都细分在不同领域而且零零散散。数据获取渠道也是五花八门，但关键在于如何精准定位到某个地区并且能直接提取该地区的大气、生态、地质等相关数据进行关联分析才是解决问题的根本所在。
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方法案例：
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比如我们以分析山东省青岛市黄岛区为例。如图1所示为全球土壤信息系统（SIS）数据调用界面，里面囊括了植被指数、不同深层的土壤温湿度、蒸腾量、蒸散量、热通量以及气温降水量全气象要素等各类数据。
: I2 C+ W+ [; A0 P, ~ 图1.全球土壤信息系统（SIS）左侧三维地球上定位到黄岛区，经度119.75、纬度35.75。右侧栏目里选择一项如植被指数-NDVI，调好年份确定后就可以获取数据了。如图2所示为黄岛区2019年逐月植被指数。
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图2.黄岛NDVI数据预览如果你想考察植被指数和大气之间的关系，类似的操作可进一步查询黄岛区（119.75，35.75）同期气温、气压、降水量、地表温度、日照辐射等数据。如图3所示为青岛市黄岛区2019年逐月降水数据和气温数据。
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图3.黄岛气温及降水数据预览上图的气温数据有点复杂，简单翻译一下。Avg：月平均气温，Max：月内最高气温，MaxAvg：月平均最高气温，Min：月内最低气温，MinAvg：月平均最低气温，lat：纬度，lon：经度，month：月份，year：年份。
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不难发现图2、图3中所有调出来的数据经纬度都指向同一个点（119.75，35.75），这样我们就把植被、大气等相关数据都定位在了黄岛区，大大减轻了数据采集和处理的负担。如果再加以分析，必然能获取很多有价值的发现。
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以上内容仅供参考。
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回答中所涉及的是一款农业气象大数据系统，下载地址：WheatA小麦芽 - 农业气象大数据
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