抽筋儿的话语权

　海洋中尺度涡（百公里尺度）基本遍布各大洋。把同一时刻所有涡的面积加起来，接近全球水域面积的三分之一。这当然是算出来的。怎么形象地理解这回事呢？我们不妨玩一把数据可视化，把中尺度涡都挪去大西洋，看看能不能塞满它。为什么选大西洋？因为Wikipedia记载它覆盖了全球水域面积的29%，正好适合以涡填海。

　这是2014年为一套海洋科普丛书写的一篇介绍海洋中尺度涡的文章。虽然在《“十三五”国家重点图书、音像、电子出版物出版规划》增补项目里看到了一点这套书的眉目，但目前仍是没有下文。索性先发在这里。本就见识浅薄，初稿写就后又过去好些年了，定有毗漏，还望包涵。

　本博客的第四个家：Github Pages + Hugo，终于初步搭建完成了。考虑到静态化的速度，选择了Hugo，特此记录。

为了达成如题的目的，实现方法已经有了早期的两个版本： 2014年：手机端手动输入便便时间，经Dropbox同步至本地PC；利用Windows计划任务定期执行统计分析的MATLAB脚本；将结果发邮箱，再利用IFTTT发Twitter上。(见Github) 2017年3月：应对Dropbox被墙，将便便时间记录放到Notepad上；MATLAB里利用正则把页面上的数据读下来，再进行统计分析；同样用Windows计划任务实现定期执行。 上述两个方案中最难坚持的部分在于：要打开手机浏览器，访问相应记录网页，再按10个数字手动输入便便时间。 去年10月搞定了第三版实现方法，借助Thingspeak数据上载的timestamp，完美回避手动输入时间数据；同时脚本执行也丢去了Thingspeak；分析结果推送则通过IFTTT的webhooks发至Telegram；Thingspeak还具备利用数据作图的功能。具体如下：

Bitly Bitly API document: /v3/shorten Matlab code:

利用MATLAB的Timer实现网络图片定时下载的一个个例:

目标：建立一个Telegram频道，自动广播同城文娱活动，如影讯、展览、表演等。 工具：Feed43、IFTTT。