秦岭-淮河一线是我国重要气候分界线，是亚热带-暖温带综合生态地理环境分异界线。秦淮一线以及毗邻地区也是极端降水变化敏感区。秦淮地区七个气候小区1960-2013年极端降水变化数据集是以秦淮及其毗邻地区气候区划中划分的七个气候小区（关中平原、黄河下游、秦巴山地、淮河平原、四川盆地、巫山山区、长江下游）为基础，利用135个气象站点逐日降水数据，选取16个极端降水指标（包括5个绝对指标：雨日日数、痕雨日数、小雨日数、中雨日数、大雨日数；3个强度指标：1日最大降水量、5日最大降水量、年降水强度；4个相对指标：异常降水日数、极端降水日数、异常降水总量、极端降水总量；和4个持续性指标：连续无雨日数、连续降水日数、年降水量、生长季降水量），进行趋势分析（Sen趋势度）、Mann-Kendall检验等计算得到的。本数据集包括秦岭-淮河地区的边界数据、七个气候小区1960-2013年间历年极端降水距平数据集、七个气候小区135个气象站16个极端降水指标的变化趋势数据。

秦岭-淮河一线是我国重要气候分界线，是亚热带-暖温带综合生态地理环境分异界线。秦淮一线以及毗邻地区也是极端降水变化敏感区。秦淮地区七个气候小区1960-2013年极端降水变化数据集是以秦淮及其毗邻地区气候区划中划分的七个气候小区（关中平原、黄河下游、秦巴山地、淮河平原、四川盆地、巫山山区、长江下游）为基础，利用135个气象站点逐日降水数据，选取16个极端降水指标（包括5个绝对指标：雨日日数、痕雨日数、小雨日数、中雨日数、大雨日数；3个强度指标：1日最大降水量、5日最大降水量、年降水强度；4个相对指标：异常降水日数、极端降水日数、异常降水总量、极端降水总量；和4个持续性指标：连续无雨日数、连续降水日数、年降水量、生长季降水量），进行趋势分析（Sen趋势度）、Mann-Kendall检验等计算得到的。本数据集包括秦岭-淮河地区的边界数据、七个气候小区1960-2013年间历年极端降水距平数据集、七个气候小区135个气象站16个极端降水指标的变化趋势数据。

基于1981 年-2010 年年均气象数据（太阳辐射、降水、温度、蒸发量）、土壤数据（肥力、质地、盐碱度）、基础地形（高程、坡度）等，采用生产潜力逐级修订模型，逐步计算得到湖南省1 公里格网的光合生产潜力、光温生产潜力、气候生产潜力和土壤生产潜力数据集。与现实粮食生产力情况相比，数据集具有良好的空间分布一致性，真实有效的反映了湖南省粮食生产潜力分布情况，为湖南省国土资源空间规划、农业生产布局等研究与生产提供重要的数据参考.

基于压电效应的FPGA降水粒子测量系统设计.pdf

常用的标准化降水指数 (SPI) 依赖于具有代表性的参数概率分布函数（例如 Gamma）。 但是，参数分布函数可能不适合数据，尤其是在大陆/全球尺度研究中。 此代码基于不需要假设代表性参数分布的非参数框架计算 SPI。 该框架最吸引人的特点是它导致基于不同变量的统计一致的干旱指标。 软件包中包含用户指南和样本输入数据。 此代码也是标准化干旱分析工具箱 (SDAT) 的一部分： http://amir.eng.uci.edu/sdat.php 参考： Hao Z.、AghaKouchak A.、Nakhjiri N.、Farahmand A.，2014，全球综合干旱监测和预测系统，科学数据，1：140001，1-10，doi：10.1038/sdata.2014.1。 Farahmand A.、AghaKouchak A.，2015，用于推导非参数标准化干旱指标的通用框架，水资源进展，

长江三角洲地区降水集中度和集中期的时空变化特征，张恒星，闵锦忠，基于长江三角洲地区33个台站1960-2011年逐日降水资料和同期NCEP/NCAR逐月再分析资料，采用趋势分析、小波分析、相关分析等方法，对长江�

爬虫代码，爬取四川省各市天气状况，保存到excel中，内容包含日期，气温，降水，代码可修改为全国各地

概述 这是用于计算标准降水指数 (SPI) 的 Python 实现。 这是识别干旱的关键指标之一。 有关 SPI 与 SPEI 的相对优点的有用讨论，请参阅 [NCAR 的气候数据指南] ( )。 这些函数松散地基于 Santiago Beguería 和 Sergio M. Vicente-Serrano。 关于SPI和SPEI的论文很多。 我发现最清楚地描述算法的论文是：Lloyd-Hughes、Benjamin 和 Mark A. Saunders。 “欧洲干旱气候学。” 国际气候学杂志 22.13 (2002): 1571-1592。 这篇论文包含在 docs 文件夹中。 关于哪种分布适合历史数据，文献中有一些共识。 对于仅降水数据 (SPI)，建议使用 Gamma 分布。 这是 SPI 函数中的默认分布。 但是，用户可以选择自己的发行版（请参阅注释）。 当前的实现允许用

基于STM32降水现象仪检测装置设计.pdf

近年来,智能手机应用悄然兴起,人们依赖手机获取天气实况愈来愈显著。文章基于微信,研发了"雨在哪"微信小程序,实现了内蒙古自治区历史、实时降水信息的展示,用户可针对性对降水严重区域进行防范,避免由于严重降水引起的各类灾害。