青藏高原极端降水数据集（1961-2017）是基于青藏高原78个气象站点半个多世纪历年逐日降水数据，计算极端降水量、极端降水日数、极端降水强度和极端降水贡献率指数。该数据集包括（1）站点位置数据；（2）各站点的极端降水阈值；（3）极端降水事件的时间和降水量；（4）各站点的4个极端降水指数值；（5）1961-2017年逐年的极端降水指数值。数据集存储为.shp和.xls格式

在1960-2013年间，厄尔尼诺峰值年（1963、1965、1969、1972、1982、1983、1987、1992、1994、1997、2002、2006 和 2009）、拉尼娜峰值年（1961、1962、1964、1967、1970、1975、1984、1988、1995、2000、2007、2010 和2011）的季节（春、夏、秋、冬）和年度降水量；在厄尔尼诺峰值年降水量与拉尼娜峰值年降水量差值基础上，进行中国1960-2013年间厄尔尼诺峰值年0.5°x0.5°空间分辨率的季节和年度降水异常数据集。

在1960-2013年间，厄尔尼诺峰值年（1963、1965、1969、1972、1982、1983、1987、1992、1994、1997、2002、2006 和 2009）、拉尼娜峰值年（1961、1962、1964、1967、1970、1975、1984、1988、1995、2000、2007、2010 和2011）的季节（春、夏、秋、冬）和年度降水量；在厄尔尼诺峰值年降水量与拉尼娜峰值年降水量差值基础上，进行中国1960-2013年间厄尔尼诺峰值年0.5°x0.5°空间分辨率的季节和年度降水异常数据集。

准确地估测气温、降水的空间分布对于开展农业生产，进行气候变化、碳循环、陆表过程模拟、自然灾害等研究具有重要意义。作者选取陕西及其附近200km缓冲区范围内76个气象站点（在2003-2012年内具有连续逐月气温、降水数据）的气温和降水数据，运用传统插值法、地统计插值法、多元回归法和模拟气象站点法4大类11种方法，对陕西省2003-2012年平均气温、降水量数据进行栅格化，最后得到基于优化参数的陕西省多年平均气温、降水数据集。数据集包括：（1）基于“回归 残差IDW（Inverse Distance Weighting）”的陕西省多年平均气温数据；（2）基于OK（Ordinary Kriging）法的陕西省多年平均降水量数据。数据集以.tif格式存储，分辨率为1km，压缩后数据量1.90MB。

可进行基坑降水流固耦合的计算，而且每条命令流均有解释，基于的是FLAC3D3.0

使用月度温度和降水数据计算帕尔默干旱严重程度指数 (PDSI) 的函数。 可以同时确定多个站点的值。 用于根据气候模型输出或气象站数据计算PDSI。

适合了解Java，需要计算SPEI的用户，注意只能计算12月及以内时间尺度，博客：https://blog.csdn.net/qq_40821274/article/details/117694834?spm=1001.2014.3001.5501 ，交流可联系：csh_giser@163.com

基于GIS的云贵高原典型地貌区极端降水时空分布规律研究_闫星光.caj

贵州省地处云贵高原东部,降水时空分布分异显著,极端降水导致的山体崩塌等地质灾害现象频发,识别降水时空分布规律对于地质灾害防控预警尤为必要。本文基于贵州省19个站点1951-2013年日、年降水数据,综合运用克里金插值方法、Mann-Kendall秩次相关法、线性倾向估计法和降水距平法,从年均降水量、年均最大降水量和日最大降水量以及年降水天数等方面研究贵州省降水时空分布规律。结果表明,贵州省年均降水空间分布不均匀,整体呈现南多北少的分布趋势;年均最大降水量介于1283.7～2103.4 mm之间,最大值出现在贵州省西部盘县,最小值分布于贵州省北部毕节市;日最大降水量介于113.2～337.2 mm之间,最大值降雨中心分布在贵州省南部罗甸县,最小值降雨中心位于贵州东南部三穗县;近63年贵州省年均降水量和年降水天数均呈现下降趋势,其中,年降水天数在2001年发生突变后显著下降;而日最大降水量多呈现上升趋势。证明贵州省的降水呈现整体下降而单日降水剧增,日极端降水将成为地质灾害风险预警的重要因子。

喀斯特山区地形复杂,地势起伏大,降水量时空分布不均匀,尤其是丰水期降水量的分布直接影响当地经济作物的生长,也是地质灾害发生的诱因.以贵州省77个气象站点30 a（1981—2010年）丰水期月均降雨量为基础数据,分析了地形因素（海拔、坡度和坡向）和气象因素（站点压强及相对湿度）与贵州省降水的相关性,并对4种协克里金插值模型方法进行了对比研究.结果表明:采用Pearson相关性分析得出坡向与研究区降水相关性最强,相关系数为0.998.综合对比不同协克里金半变异函数模型（稳定模型、指数模型、球面模型和高斯模型）预测值和实测值的结果表明球面模型的偏差均值最小（MAE=-0.000 4）,一致性系数最优（RMSE=0.864）.采用球面模型的协克里金插值是进行贵州省降水插值的最好方法,这为更有效地识别出喀斯特地区丰水期降水空间分布提供基础.