在IT领域，尤其是在气象数据分析中，我们经常需要处理大量的观测数据。这个任务涉及到"IDL"（Interactive Data Language），一种广泛用于科学数据处理和可视化的编程语言。标题和描述中的任务是将气象站点的逐小时数据处理成CSV文件格式，同时进行特定的计算和整合工作。以下是对这个过程的详细解释：
`compute_meteorological_data.pro`可能是一个IDL程序，用于处理原始的气象站点数据。在IDL中，`PRO`是定义过程（procedure）的语句，它执行特定任务。此程序可能包含以下步骤：
1. **数据读取**：从原始的气象站点数据文件中加载数据，这些文件可能是二进制格式或特定的文本格式，如ASCII。IDL提供了强大的文件I/O功能，可以方便地处理各种数据格式。
2. **数据清洗**：由于观测数据可能存在缺失值或异常值，因此需要进行数据预处理。这可能包括填充缺失值、去除异常值或进行插值等操作。
3. **要素计算**：根据描述，程序会计算每日最高温度、最低温度、平均温度、14时的风速、单日累计降水和单日最大风速。这些都需要遍历逐小时数据并进行相应的统计计算。
4. **站点信息链接**：将上述气象要素与站点信息（如经纬度）结合，这可能涉及到查找站点ID对应的地理位置信息。
5. **数据整合**：将所有站点的数据按照日期和站点ID进行整合，形成一个综合的CSV文件。这一步骤可能涉及到创建数据结构（如数组或结构体）来存储结果，然后将其写入CSV文件，以便于后续分析。
接下来，`union_csv.pro`可能是另一个IDL程序，其功能可能是将所有站点的CSV文件整合为一个单一文件。这个过程可能包括：
1. **文件读取**：打开每个站点的CSV文件，读取其中的数据。
2. **数据合并**：通过循环遍历所有站点文件，将它们的数据整合到一个大表格或数组中。可能需要处理不同站点间的时间对齐问题。
3. **排序和去重**：确保数据按照日期和站点ID有序，并去除重复记录。
4. **保存结果**：将整合后的数据写入一个新的CSV文件，提供一个统一的接口供进一步的分析和可视化。
在这个过程中，使用CSV作为输出格式是因为CSV（Comma-Separated Values）是通用的数据交换格式，易于被其他软件和编程语言如Python、R或Excel读取。这种数据组织方式使得气象数据的分析更加高效和便捷。
总结来说，这个任务展示了如何使用IDL处理气象数据，进行统计计算、数据清洗、信息整合，并最终生成易于使用的CSV文件，这对于气象学研究、气候模型构建以及气象服务提供等方面都至关重要。
