时间序列法是一种定量预测方法，本文对廊坊市市区2010年1月年至2019年12月的月降水量进行时间序列分析。利用Matlab对数据进行处理，建立AR(P)模型进行拟合，并对未来降水量进行了预测。可以为洪涝灾害的预测和防治提供参考。
2021-11-15 02:32:27
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徐州市近几十年降水量特征分析，苏梅林，冯启言，本文通过对徐州市58年降雨量资料的分析研究，结果得出徐州市近多年来年平均降雨量为861.6897mm，标准差为178.8，变差系数为20.7%。汛期�
2021-11-13 21:10:17
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基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码_SVM_SVM预测_blues1l_基于SVM支持向量机对降水量的预测_降水、_源码.zip
2021-10-06 13:03:10
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这是一些代码，用于从气候研究部门的网格时间序列数据（ （变量pre和tmp ））中提取温度和降水数据。
此存储库中的代码从以下NetCDF文件中提取数据：
cru_ts3.22.1901.2013.pre.dat.nc
cru_ts3.22.1901.2013.tmp.dat.nc
（不包含在仓库中，因为它们每个都接近3 GB）。 然后，它对数据进行子集处理，以匹配“的项目的数据的位置和月份（数据也未包含在回购中，因为它尚未公开）。
2021-09-07 08:24:09
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快速入门指南
下载QGIS 2.18（稳定版）
打开QGIS→插件→管理和安装插件→设置→选中“同时显示实验性插件”→“添加”插件存储库并填写以下内容：名称：garuda-gis URL： ://stg.gis.garuda.io/soil 保留其他默认设置
或者
以ZIP格式下载此存储库，将其解压缩到本地QGIS插件目录（例如C：\ Users \ Juan.qgis2 \ python \ plugins）
在“全部”下，找到Garuda_Soil侵蚀风险并安装插件
打开插件，然后浏览到保存从此处获得的样本输入数据的目录。
完毕！ 感谢您可以在此处撰写的任何评论。
简要描述;简介
开发了土壤侵蚀风险评估（SRA）QGIS插件，以自动执行计算，分析和评估过程，以生成可操作的地图输出，以识别易于发生土壤侵蚀的位置。 此SRA插件采用的方法是根据修订的通用土壤流失方程（RUSLE）建
2021-08-28 09:36:10
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