SPEI,全称为标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index),是一种广泛用于评估气候干旱程度的指标。它结合了降水量和潜在蒸发量,以更全面地反映地区水分状况。在气候变化研究、水资源管理、农业生产和灾害预警等领域,SPEI的应用十分广泛。 计算SPEI的过程包括以下几个关键步骤: 1. **数据收集**:需要收集每日的降水量数据,这是SPEI计算的基础。同时,也需要获取相应的潜在蒸发量数据,这通常可以通过气象参数如温度、湿度、风速等估算得到。 2. **数据预处理**:对收集到的原始数据进行清洗和校正,去除异常值,确保数据质量。 3. **计算潜在蒸发量(PET)**:PET是衡量一个地区在特定气候条件下最大可能的水分损失量。常见的PET计算方法有Penman-Monteith方程、Thornthwaite公式等。 4. **计算降水量与PET的差值(P-E)**:将每日降水量与潜在蒸发量相减,得到日水分盈亏。 5. **时间序列分析**:将日水分盈亏数据转换为连续的时间序列,可以采用滑动窗口法,例如月度或季度平均。 6. **分布拟合**:对时间序列进行概率分布拟合,常见的有正态分布、泊松分布、Gamma分布等,选择最能描述数据分布的模型。 7. **标准化处理**:利用拟合好的概率分布,对时间序列进行标准化,使得结果具有可比性。这一步骤通常会将数据转化为标准正态分布,即均值为0,标准差为1。 8. **计算SPEI指数**:标准化后的值即为SPEI指数,负值表示干旱,正值表示湿润,数值的绝对大小代表干旱或湿润的程度。 9. **SPEI等级划分**:根据SPEI值的大小,可以划分出不同的干旱等级,如轻度、中度、重度和极端干旱。 10. **结果解释与应用**:SPEI指数可以用来识别干旱事件的开始、持续时间和强度,对于气候风险评估、水资源规划和农业决策支持都有重要意义。 通过上述步骤,我们可以计算得到不同时间尺度上的SPEI1(短期干旱)和SPEI12(长期干旱)指数,以更全面地了解地区的水分状况变化。在实际应用中,可能还需要考虑地形、土壤类型等因素的影响,以提高SPEI的适用性和准确性。 文件名"SPEI"可能包含了完成这些计算过程所需的数据集和/或结果文件,例如可能包含每日降水量、PET、SPEI指数等数据。通过深入分析这些数据,可以进一步研究特定区域的气候特征、干旱趋势以及对环境和人类活动的影响。
2024-08-16 10:10:13 1.68MB SPEI
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2006-2021地级市能源消耗数据(含原始数据+计算过程+结果) 1、时间:2006-2021年 2、来源:城市统计NJ、各省市统计NJ和地级市统计GB 3、指标:全社会用电量万千瓦时、人工煤气和天然气供气总量万立方米市辖区、液化石油气供气总量吨市辖区、电折标准煤系数0.1229千克标准煤/千瓦小时=1.229吨标准煤/万千瓦小时、天然气折标准煤系数1.33千克标准煤/立方米=13.3吨标准煤/万立方米、液化石油气折标准煤系数1.7143千克标准煤/千克=1.7143吨标准煤/吨、总吨标准煤 4、范围:280个地级市 测算方法:使用电、石油天然气折算所得,包括原始数据、计算过程和结果。 介绍见:https://blog.csdn.net/m0_71334485/article/details/134254775
2024-07-31 18:14:40 304KB
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该程序使用已知的 Kramer-Kronig 关系从实验测量的电吸收数据计算电折射光谱。 测量数据以 *.txt 格式调用到代码中,数据范围在 m 文件中以非常简单的方式进行操作。
2024-05-21 14:30:38 2KB matlab
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【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
2024-03-20 19:12:30 1.04MB 毕业设计 课程设计 项目开发 资源资料
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SAP HANA数据计算后小数点位数异常的官方解决方案。。
2023-04-30 10:44:21 87KB HANA SAP
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数据探索 数据预处理 出租车轨迹基本特征分析 出租车路径长度的分布 出租车载客路径长度的分布 出租车载客次数分布 出租车空载速度的分布 载客平均速度出租车分布 出租车数据的可视化 经纬度范围划分 统计出租车数据的经纬度范围 客人上下车站点统计 全时段上下车站点可视化 客人上车的站点可视化 客人下车的站点可视化 分时段上下车站点可视化 分时段统计上下车站点数据 分时段上车站点可视化 分时段下车站点可视化 出行线路可视化 出行网络拓扑结构分析 节点数 边数 权重及其分布 节点度的分布 度 入度 出度 拓扑结构图的可视化 社团划分
2023-03-30 19:01:57 1.01MB 出租车轨迹数据计算 测绘程序设计
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非常简单的一个问题,非常简单的一个程序。 最近突然要算一下月均值,结果没找到之前的计算文件。我偷懒在网上搜了一下,这样一个小计算,类似的回答却是各种不对,乱七八糟。 我上传一下,有需要计算的,直接用个程序就可以,忽略其他。
2023-03-21 09:23:16 439B matlab 气象
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% 用法:ILD=ra_ild(temp,Z,dT) % % 描述:此函数根据剖面数据确定等温层深度 (ILD) % 基于主观方法的集合。 如果您有 3D 数据集,即水平、纬度和经度并且想要% 来计算 ILD,那么这个函数会很方便。 因为这个功能是专门% 专为这些情况设计。 但是,它也可以根据配置文件数据评估 ILD。 % % 输入: % temp = 研究区域内的温度分布 [deg. C],3D 或矢量% Z = Levels [m],必须是向量% dT = 温差标准 [deg. C],必须是标量% % 输出: % ild = 等温层深度,空间输出 [m] % % 免责声明: % 虽然这个功能只是为了学术目的而设计的,但它可以在% 研究。 尽管如此,作者不保证准确性。
2023-02-21 16:35:53 3KB matlab
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% 它被定义为基于温度的 MLD(或 ILD)和基于百分比密度的 MLD。 即当 ILD 和 MLD 之间的差异为正时,它% 视为阻挡层厚度 (BLT),否则为补偿层厚度。 % 用法:BLT=ra_blt(salt,temp,Z,dT) % % 先决条件: % 除了SW Package,你还必须有以下函数:ra_ild.m 和ra_mld.m % % 说明:此功能根据轮廓数据确定屏障层厚度 (BLT) % 基于主观方法的集合。 如果您有 3D 数据集,即水平、纬度和经度并且想要% 来计算 BLT,那么这个函数会很方便。 因为这个函数是% 专为这些情况设计。 但是,它也可以从配置文件数据评估 BLT。 % % 输入: % salt = 研究区域的盐度分布 [psu],3D 或矢量% temp = 研究区域内的温度分布 [deg. C],3D 或矢量% Z = Levels [m],必须是向量
2023-02-21 16:29:35 2KB matlab
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