- |% ?9 h, N8 C# F; [: d 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。
0 |7 y1 J) h& h5 f6 M5 }9 [6 V 方法案例：
; s% Q; Q, g/ D8 U3 B& P 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。
9 p+ u$ X# s( O% E3 u* v6 h 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。
3 g% N* S7 R) m: X/ X1 A& h' e 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。
6 `" d! w7 m* J8 O1 s5 c# @ 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。
+ _2 { f, w, d 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。
% I5 y. g R: d6 v3 G6 S& C 以上内容仅供参考。
( A) v' C8 b- j 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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