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    {"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云文件存储NAS是一个可共享访问,弹性扩展,高可靠,高性能的分布式文件系统。广泛应用于容器存储、大数据分析、Web 服务和内容管理、应用程序开发和测试、媒体和娱乐工作流程、数据库备份。支持冷热数据分级存储,平均有效存储成本可低至 0.19元/月GB","link1":"https://www.aliyun.com/product/nas","link":"https://www.aliyun.com/product/nas","icon":"https://img.alicdn.com/tfs/TB1SisTRFXXXXbEXpXXXXXXXXXX-128-128.png","btn2":"折扣套餐","tip":"高性价比NAS新品上线,容量型NAS限时99元起! 立即查看","btn1":"立即开通","link2":"https://www.aliyun.com/product/nas","title":"文件存储 NAS"}],"search":[{"txt":"NAS新手入门","link":"https://m.aliyun.com/markets/aliyun/nas_edu01"},{"txt":"产品价格","link":"https://www.aliyun.com/price/product?spm=5176.149973.776685.6.ID90rH#/nas/detail"},{"txt":"最佳实践","link":"https://help.aliyun.com/document_detail/54998.html"},{"txt":"常见问题","link":"https://help.aliyun.com/knowledge_list/42175.html?spm=5176.59209.972911.4.3f6d3f62SVIECT"}],"countinfo":{"search":{"length_pc":0,"length":0},"card":{"length_pc":0,"length":0}},"simplifiedDisplay":"newEdition","newCard":[{"ifIcon":"icon","link":"https://img.alicdn.com/tfs/TB1XY8hGYr1gK0jSZFDXXb9yVXa-1740-328.png","icon":"nas","title":"文件存储 NAS","contentLink":"https://www.aliyun.com/product/nas?spm=5176.10695662.776724.1.27543d3eTvR5Bi","des":"阿里云文件存储(Network Attached Storage)是面向阿里云ECS、HPC和Docker的共享文件存储服务,支持linux和window客户端多种标准文件访问协议,无限容量及性能扩展、单一命名空间,企业级安全防护。","btn1":"立即开通","link1":"https://www.aliyun.com/product/nas?spm=5176.10695662.776724.2.27543d3eTvR5Bi","btn2":"产品文档","link2":"https://help.aliyun.com/product/27516.html?spm=5176.cnnas.0.0.42216689Kvc7ZO","link3":"https://nasnext.console.aliyun.com/overview?spm=5176.cnnas.0.0.42216689Kvc7ZO","btn3":"管理控制台","infoGroup":[{"infoName":"产品入门","infoContent":{"firstContentName":"NAS使用流程","firstContentLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/148430.html?spm=a2c4g.11174283.6.564.b9c74da2J1uIZi","lastContentName":"挂载NAS到系统","lastContentLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/27526.html?spm=a2c4g.11186623.6.566.1872495fTbU32y"}},{"infoName":"最新动态","infoContent":{"firstContentName":"极速型性能提升340%","firstContentLink":"https://yq.aliyun.com/articles/761833?spm=5176.cnnas.0.0.25216689DjruaG","lastContentName":"NAS低频型发布","lastContentLink":"https://yq.aliyun.com/articles/762197?spm=5176.cnnas.0.0.25216689DjruaG"}}]}]}

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  • 需要用到的数据:1:400万中国省级行政区,格式为 .shp(如果需要省级的数据范围,换成省级地图即可)2. 全球气候数据(来源:Worldclim(http://worldclim.org)(这里以2050年-CCSM4-RCP 8.5的气候数据为例...

    大家好,因科研需要,最近笔者正在自学Arcgis和Maxent软件预测物种分布区,不定期更新学习体会,有不当之处欢迎指正,互相交流,谢谢大家^_^。

    需要用到的数据:1:400万中国省级行政区,格式为 .shp(如果需要省级的数据范围,换成省级地图即可)

    2. 全球气候数据(来源:Worldclim(http://worldclim.org)(这里以2050年-CCSM4-RCP 8.5的气候数据为例, 下载下来的栅格文件(.tif),如果下载下来的为.acs格式,直接用就可以了)

    操作步骤:

    1.首先打开Arcgis 10.6,加载中国地图和从Worldclim(http://worldclim.org)上下载的全球气候数据(这里以2050年-CCSM4-RCP 8.5的气候数据为例, 下载下来的格式为.tif)。

    2.因为下载的是全球气候数据,所以我们需要截取成中国部分(如果需要某省的数据,换成某省的地图即可)。

    需要用到的工具:

    Geoprocessing-ArcToolbox -Spatial Analyst Tools - Extraction- Extract by Mask将输入栅格选为需要提取的气候数据,

    mask data 选择省级行政图

    输出栅格文件:选择输出的文件夹、命名、选择输出格式(.tif)。

    依次截取剩下的气候文件。

    这样就得到了Tiff格式的中国范围的气候数据。

    3.转换格式,将Tiff格式(栅格文件)转换为ASC格式,(因为Maxent要求ASC格式)

    需要用到的工具:

    Geoprocessing-ArcToolbox - Conversion Tools - From Raster - Raster to ASCII输入栅格:对话框中选择输入栅格数据,为刚刚截取的气候数据,

    然后选择输出的文件夹、命名、选择输出格式(.ASC)。

    依次转换截取剩下的气候文件。

    这样我们就得到了ASC格式的中国范围的气候数据啦。

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  • 安装Python下载的是asc格式

    千次阅读 2020-12-25 10:42:51
    安装Python下载的是asc格式? 1. 如:python-3.8.7-amd64.exe.asc,这个应该是校验文件。 2. 下载的时候点击左边的名字才是安装包。

    安装Python下载的是asc格式?

    1. 如:python-3.8.7-amd64.exe.asc,这个应该是校验文件。
    2. 下载的时候点击左边的名字才是安装包。

    在这里插入图片描述

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  • ####################################################### This script is used R to read netcdf data# and export to asc# Author: Mcr###############################################...

    ######################################################

    #  This script is used R to read netcdf data

    #           and export to asc

    #              Author: Mcr

    #######################################################

    #nc多层数据没能在GIS中打开,将nc转存为多个asc后可以使用。

    rm(list=ls())

    library(RNetCDF)

    library(raster)

    library(ncdf4)

    library(lattice)

    setwd("...") #设定nc数据所在位置路径

    my.data

    print.nc(my.data)               #查看内部属性

    #lon

    #n.longitudes

    lat

    #n.latitudes  

    #my.depth

    #n.depth

    #n.depth

    r

    #建立一个空栅格图,7560列,4320行,经度73-136,纬度18-54

    ##=================读取输出第1层===================================##

    TH33_01_tmp

    #☆c(1,1,1) 表示c(读取nc栅格图起始单元格的行位置,读取nc栅格图起始单元格的列位置,读取nc栅格图

    #起始单元格的层位置)

    #☆c(7560,4320,1) 表示c(读取nc栅格图单元格总行数,读取nc栅格图单元格总列数,读取nc栅格图层数)

    TH33_01_tmp

    values(r)

    plot(r,asp=1) #展示r, 注意图的方向

    TH33_01

    TH33_01[is.na(TH33_01)]=-9999 #将NA替换为-9999,要不然asc数据读入到GIS会出错。

    fileCon

    writeLines('ncolstt7560nnrowstt4320tnxllcornert73.00417nyllcornert18.00417ncellsizet0.00833nNODATA_valuet-9999', fileCon)

    #为要输出的asc文件写上表头,包括列数,行数,起始经度纬度,分辨率和空值数据用-9999表示。

    write.table(TH33_01,'TH33_01.asc',append=TRUE,sep=" ",row.names=FALSE,col.names=FALSE)

    #文中代码只输出了七层数据得第一层数据,第i层用c(1,1,i),c(7560,4320,1)。

    #输出范围可以通过行列数进行调整,而相应的经纬度也需要调整。

    ###文中会有纰漏,请见谅指正。

    转载本文请联系原作者获取授权,同时请注明本文来自宓春荣科学网博客。

    链接地址:http://blog.sciencenet.cn/blog-704337-970603.html

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空空如也

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