该法规是由佩德罗·索托里奥(Pedro Sotorrio)在劳伦斯·利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Laboratory)开发的。
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一个简单工具的早期阶段,能够创建不同ISO数据的多个自动化请求。目前支持:
这些是非常基本的说明,因此任何类型的用户都可以在计算机中启动并运行ISO-DART。更多的预先用户可以跳过适当的步骤。
安装git和anaconda后,在终端运行以下命令:
git clone https://github.com/LLNL/ISO-DART.git # Clone ISO-DART GitHub repository
cd iso-dart # Change to iso-dart directory
conda create --name iso-dart python=3.8 # Create iso-dart Anaconda environment
conda activate iso-dart # Activate iso-dart environment
pip install -r requirements.txt # Install required packages
截至目前,该工具非常基本,并且可以用作简单的命令行脚本,在该脚本中,用户回答了有关数据类型(ISO或天气数据),特定的ISO或气象站,开始日期以及所需数据集的结束日期的一些问题。
在命令行中,只需运行以下命令: python ISODART.py
天气模块使用MeteoStat Python库。尽管可以在线找到文档,但在下面您可以找到将在数据集中获得的列的描述:
| 柱子 | 描述 | 类型 |
|---|---|---|
| 时间 | 观察的日期 | datetime64 |
| 温度 | 空气温度以ºF | float64 |
| dew_point | ºF的露点 | float64 |
| 相对_HUMISIDE | 百分比( % )的相对湿度 | float64 |
| 沉淀 | 一英寸的一小时降水总数 | float64 |
| Snow_depth | 几英寸的雪深度 | float64 |
| wind_dir | 平均风向( º ) | float64 |
| wind_speed | MPH的平均风速 | float64 |
| wind_peak_gust | MPH中的峰值风阵风 | float64 |
| air_pressure | HPA中的平均海平面气压 | float64 |
| 阳光 | 一小时的阳光总计 | float64 |
| Weather_Condition | 天气情况描述 | 细绳 |
笔记
请记住,其中一些列不会在最终数据集中显示,因为该程序将删除所有值为null的列。
在天气模块中,用户有机会下载与以前下载天气数据相同位置的太阳能数据。
用户首次决定使用此功能时,将指导他们如何获得API令牌并将其提供给程序。 ISO-DART将将该信息保存在配置文件中,因此用户不必再次浏览相同的过程。