मैं इन आंकड़ों को अच्छी तरह से जानता हूं। वे थोड़ा कुख्यात NOABL विंडसपीड डेटा हैं। हालांकि आप उन्हें ASCII रैस्टर में बदलने में भी सही रास्ते पर हैं। हेडर मैंने उनके लिए बनाया (कई साल पहले) इस प्रकार था:
ncols 700
nrows 1300
xllcorner 0
yllcorner 0
cellsize 1000
nodata_value -999
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ऐसा लगता है कि आपने हेडर में xll और yll के लिए 'l' के बजाय पाइप प्रतीकों ('।') का उपयोग किया है (जो 'निचले बाएँ' के लिए खड़े हैं)। प्रत्येक पंक्ति की शुरुआत में कोष्ठक में संख्याओं को भी खो दें और उल्टे अल्पविराम भी। बस इसे सीमांकित करें। कोष्ठक में संख्या (जैसा कि मुझे यकीन है कि आपने काम किया है) को दर्शाते हैं, 100 किलोमीटर की शुरुआत डेटा की पंक्ति के निर्देशांक से करते हैं (जो कि 1 किमी के रिज़ॉल्यूशन पर है - इसलिए कोष्ठक के प्रत्येक सेट के बाद सौ मान हैं)। ये नंबर न केवल एक ESRI ASCII रैस्टर में निरर्थक हैं, बल्कि इसे 'ब्रेक' भी करेंगे।
गुफा:
सावधानी के साथ इन आंकड़ों का उपयोग करें। वे बहुत पुराने हैं और यूके में व्यापक रूप से फैले हुए मौसम संबंधी स्टेशनों में से एक छोटे से प्रक्षेपित किए गए थे। उन्हें सतह खुरदरापन और अधिकांश अन्य कारकों पर ध्यान दिए बिना प्रक्षेपित किया गया जो स्थानीय स्तर पर विंडस्पेड को प्रभावित करते हैं। वे एक मोटे गाइड के रूप में ठीक हैं, लेकिन कई स्थानों पर विंडस्पेड का अनुमान लगाने के लिए कुख्यात हैं । उदाहरण के लिए, मैं नियमित रूप से NOABL 45m विंडसपीड को अक्सर 80 मीटर की ऊँचाई पर एनेमोमीटर द्वारा मापी जाने वाली हवा की गति से तुलनीय पाता हूं, लेकिन फिर से, क्योंकि NOABL ने उत्तरी द्वीप समूह के किसी भी डेटा का उपयोग नहीं किया है, मैंने NOABL को कम हवाओं में कम करने के लिए पाया है । शेटलैंड। एनओएबीएल डेटा में कुछ मिले हुए स्टेशनों (केवल 10 मुझे लगता है!) में से किसी के सबसे दूर उत्तर में बाती थी।
हालाँकि, एक तरफ सभी चेतावनियाँ, मैंने पाया है कि जब बुद्धिमानी से इस्तेमाल किया जाता है, तो ओवरस्टिमेशन (और अनुभव के एक छिड़काव के साथ) को समझते हुए मैंने पवन-कृषि पैदावार की गणना के परिणाम इन आंकड़ों का उपयोग करते हुए गणना के लिए तुलनात्मक रूप से तारीख तक का उपयोग कर पाया है और कड़ाई से एकत्र डेटा। हालांकि, इसे सुसमाचार के रूप में न लें क्योंकि हर साइट अलग है और वास्तविक हवा की गति खुरदरापन, खुली पहुंच, स्थलाकृति के कारण कुछ कारकों को प्रभावित करती है।
अगर विंडसपीड आपकी परियोजना के लिए महत्वपूर्ण है, तो हर तरह से इसे एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में उपयोग करें, लेकिन खेत पर दांव न लगाएं!
संपादित करें
कोष्ठक में संख्या को हटाने के लिए आप डेटा को पार्स करने के लिए एक पायथन स्क्रिप्ट लिख सकते हैं या इसके लिए एक आसान विकल्प है:
- पाठ संपादक में फ़ाइल खोलें, पहली पंक्ति (" गति का रूपांतरण ... ") को हटा दें , विश्व स्तर पर सभी रिक्त स्थान को कुछ भी नहीं बदलें और एक्सटेंशन '.csv' के साथ फिर से सहेजें।
- एक स्प्रेडशीट पैकेज में अगला खोलें सीमांकक को सेमीकॉलन सेट करने के लिए (एक्सेल और ओपनऑफ़िस कैल्क में आपको फ़ाइल खोलने पर पूछा जाएगा)। अब पहले कॉलम को चुनें जिसमें सभी ब्रैकेटेड नंबर हैं, और इसे हटा दें।
- बहुत शुरुआत में छह पंक्तियाँ डालें और अपने हेडर ("ncols 700" आदि) को जोड़ें।
- अंत में एक्सटेंशन '.asc' के साथ सहेजें लेकिन सुनिश्चित करें कि आपका सीमांकक सहेजने पर एक स्थान है।