Как преобразовать температурные данные для анализа их изменений в пространстве и времени?

Для преобразования температурных данных и анализа их изменений в пространстве и времени можно использовать следующие методы и инструменты:

Для пространственного анализа применяют, например, пространственную интерполяцию. blogs.epsilonmetrics.ru Этот метод позволяет оценить значения переменной в локациях, где нет измерений, на основе значений этой же переменной в тех локациях, где измерения выполнены. blogs.epsilonmetrics.ru Также используют вариограмму и ковариацию для измерения пространственной автокорреляции данных и определения, как зависимость данных меняется на различных расстояниях. blogs.epsilonmetrics.ru

Для анализа временных рядов применяют такие методы, как сезонная декомпозиция, спектральный Фурье-анализ, регрессионный анализ. cyberleninka.ru Сущность анализа временных рядов заключается в выявлении структуры ряда и использовании этих знаний для предсказания его поведения в будущем. cyberleninka.ru

Для визуализации результатов анализа используют графики, диаграммы и тепловые карты. habr.com Они помогают наглядно представить временные зависимости и изменения. habr.com

Для работы с пространственно-временными данными также применяют кластеризацию. habr.com Этот процесс помогает выделить области с похожими пространственными и временными характеристиками. habr.com Для пространственных данных это может быть мера расстояния между координатами точек, а для временных данных — мера сходства временных рядов. habr.com

Для анализа могут использовать географические информационные системы (ГИС). blogs.epsilonmetrics.ru habr.com Они предоставляют возможность интегрировать данные различных источников, таких как карты, аэрофотоснимки, спутниковые изображения, географические координаты и атрибутивные данные. habr.com