Я очень хорошо знаю эти данные. Это немного пресловутые данные о скорости ветра NOABL. Вы также находитесь на правильном пути в преобразовании их в растр ASCII. Заголовок, который я создал для них (много лет назад), был следующим:
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
Похоже, что вы использовали символы канала ('|') вместо 'l' для xll и yll в заголовке (которые обозначают 'левый нижний'). Также теряйте числа в скобках в начале каждой строки и кавычки тоже. Просто сделайте это пробелом. Числа в скобках (как я уверен, вы уже определили) обозначают 100-километровые начальные координаты строки данных (то есть с разрешением 1 км - поэтому после каждого набора скобок есть сто значений). Эти числа не только избыточны в растре ESRI ASCII, но и «сломают» его.
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ.
Используйте эти данные с осторожностью. Они очень старые и были получены из крошечной горстки метеорологических станций, широко распространенных по всей Великобритании. Они также были интерполированы без учета шероховатости поверхности и большинства других факторов, которые влияют на скорость ветра на местном уровне. Они хороши как грубый ориентир, но печально известны переоценкой скорости ветра во многих местах. Например, я регулярно нахожу, что скорость ветра 45 м NOABL часто сопоставима со скоростью ветра, измеренной анемометром на высоте 80 м, но опять же, поскольку NOABL не использовал никаких данных с Северных островов, я обнаружил, что NOABL ужасно недооценивает скорости ветра в Шетландские. Самым дальним к северу от любой из немногих станций метро (думаю, всего 10) в данных NOABL был Вик.
Однако, за исключением всех предупреждений, я обнаружил, что при разумном использовании, понимая завышенную оценку (и с небольшим опытом), я обнаружил, что результаты расчетов урожайности ветряных электростанций с использованием этих данных сопоставимы с расчетами с использованием более современных и строго собранные данные. Тем не менее, не принимайте это как евангелие, потому что все места разные, и фактическая скорость ветра сильно зависит от шероховатости, открытой досягаемости, топографии, чтобы назвать несколько факторов.
Если скорость ветра важна для вашего проекта, во что бы то ни стало, используйте это как отправную точку, но не ставьте ферму на это!
РЕДАКТИРОВАТЬ
Чтобы удалить числа в скобках, вы можете написать скрипт Python для анализа данных или простой альтернативой является:
- откройте файл в текстовом редакторе, удалите первую строку (« Преобразование скорости ... »), глобально замените все пробелы ничем и повторно сохраните с расширением «.csv»
- Затем откройте в пакете электронных таблиц, задав разделитель точкой с запятой (в Excel и OpenOffice Calc вам будет предложено открыть файл). Теперь выберите первый столбец, который содержит все числа в скобках, и удалите его.
- Вставьте шесть строк в самом начале и добавьте свой заголовок («ncols 700» и т. Д.).
- Наконец, сохраните с расширением .asc, но убедитесь, что ваш разделитель является пробелом при сохранении.