文档介绍：This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
气象数据处理流程
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数据下载
This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
气象数据处理流程
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选择中国地面国际交换站日值数据
选择所需数据点击预览（本次气象数据为：降水量、日最高气温、日最低气温、平均湿度、辐射度、积雪厚度等；地区为：黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古）
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建立属性库
存储后的TXT文档用Excel打开并将第一列按逗号分列
站点数据处理
由于站点数据为经纬度数据
为方便插值数据设置分辨率（1公里）减少投影变换次数，先将站点坐标转为大地坐标
并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库
（注意：数据库存储为DBF3格式，个字段均为数值型坐标需设置小数位数）
为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。
利用VBA程序
Sub we()
i = 6
For j = 1 To 30
Windows("").Activate
Rows("1:1").Select
Field:=5, Criteria1:=i
Field:=6, Criteria1:=j
Windows("").Activate
Rows("1:1").Select
Windows("book" + CStr(j)).Activate
Range("A1:n100").Select
Range("I14").Activate
ChDir "C:\Documents and Settings\王\桌面"
Filename:="C:\Documents and Settings\王\桌面\6\" & InputBox("输入保存名", Title = "保存名字", "20070" + CStr(i) + "0" + CStr(j)), _
FileFormat:=xlDBF4, CreateBackup:=False
SaveChanges:=True
Next j
End Sub
将数据库按照日期分为365个文件
建立回归模型增加点密度
由于现有的日辐射值数据不能覆盖东三省（如图），需要对现有数据建模分析，以增加气象数据各点密度。
已有数据10个太阳辐射站点，为了实现回归模型更好拟合效果，将10个样本全部作为回归参数。利用SPSS软件建模步骤：
打开一月中旬数据
选择分析→回归→非线性回