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MATLAB代码用于气象干旱指数（SPEI）的计算。

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简介：
通过纳入降水以及潜在蒸发量的SPEI指数，并利用彭曼公式进行潜在蒸发量的计算，从而更全面地评估干旱风险。

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  • SPEI气象干旱指数的MATLAB代码
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    本资源提供了一套用于计算和分析SPEI（标准化降水蒸散指数）气象干旱指数的MATLAB代码。用户可利用该工具评估不同时间尺度上的干旱状况，适用于气候变化研究与水资源管理等领域。 SPEI指数考虑了降水和潜在蒸散发的因素，其中潜在蒸散发的计算采用的是彭曼公式。
     
  • MATLAB中的气象干旱指数（SPI）代码
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    本段代码提供了在MATLAB环境中计算气象干旱指数（SPI）的方法。适用于水资源管理和气候研究领域，帮助用户分析降水数据以评估干旱状况。 SPI用于计算气象干旱指数，本代码是MATLAB程序，可同时处理多个站点的数据。计算过程按月分别进行，可供参考。
     
  • MATLAB中的干旱指标SPI/SPEI/SRI计算
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    本教程详细介绍如何使用MATLAB软件计算干旱研究中常用的三种指数：标准化降水指数（SPI）、标准化降水蒸发指数（SPEI）和降雨短缺指数（SRI）。通过实例分析，帮助用户掌握这些指数的理论背景及其在MATLAB中的实现方法。适合从事水资源管理和气候变化研究的专业人士参考学习。 默认情况下，指标计算基于伽马分布进行。
     
  • MCI气象干旱综合指数
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    MCI气象干旱综合指数是一种结合了多种气象要素，用于评估和监测不同时间尺度上干旱状况的指标体系，能够全面反映干旱对农业、水资源的影响。 气象干旱综合指数MCIMI和SPI是用来评估干旱情况的指标。
     
  • MATLAB计算SPEI指数的代码
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    本代码用于计算标准化降水蒸发指数(SPEI)，采用MATLAB编程实现，适用于气候变化和水资源管理中干旱评估。 计算标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI）的Matlab代码可以使用一些统计和气象数据处理的工具箱。以下是一个简单的示例代码，其中使用了Matlab的Climate Data Toolbox。
     
  • 温度与植被干旱指数的计算_植被干旱指数计算_
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    本研究探讨了温度对植被干旱的影响，并提出了一种新的植被干旱指数计算方法，旨在更准确地评估气候变化下的植被水分状况。 使用IDL语言可以计算植被干旱指数，只需输入影像数据即可。
     
  • 四川省三种气象干旱指数基于NCL实现的适用性分析源码.zip
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    本资源提供四川省内三种气象干旱指数的计算源码，使用NCL语言编写。通过该代码可以分析不同干旱指数在四川地区的适应性和有效性，为干旱监测和预警提供科学依据。 基于NCL实现的三种气象干旱指数在四川省的适用性分析源码包含以下文件： - drought/main.ncl：主程序代码，用于计算每月月底的MCI（Modified Climate Index）指数及RMSE（均方根误差） - drought/programs/process.ncl：子程序代码，专门负责MCIdrought指数的具体计算 - drought/data/56671xxxx.txt：会理站降水日平均数据 (1957-2016) - drought/data/56671yyy.txt：会理站气温日平均数据 (1957-2016) - drought/data/2009.txt：记录了会理站在历史上的真实旱情区间 - drought/results/56671_2009_mci_test：显示了基于上述数据计算出的MCI指数结果 以上文件共同构成了一个完整的分析系统，用于评估不同气象干旱指标在特定地区的适用性。
     
  • 气象干旱重现期的估算：基于月降雨量记录的MATLAB分析
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    本研究利用MATLAB软件对历史月降雨量数据进行分析，旨在评估不同地区气象干旱发生的重现周期，为水资源管理和防灾减灾提供科学依据。 这项工作的目标是量化事件发生的概率，并估计气象干旱（降水不足）的重现期。为了估算气象干旱的重现期，采用了按时间顺序排列的每月降雨量数据进行分析。
     
  • MATLAB计算SPEI干旱指数（NC TIF数据），涵盖2000至2023年的1、3、6和12个月时间尺度
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    本项目使用MATLAB分析NC TIF格式的数据，计算标准化降水蒸发量指数(SPEI)，评估2000年至2023年期间不同时间尺度（1月、3月、6月及12月）的干旱状况。 在MATLAB中计算SPEI干旱指数，使用nc和tif格式的数据文件。时间跨度为2000年至2023年，涵盖1、3、6和12个月的时间尺度。
     
  • 日/周/月多时间尺度、多分辨率、多PET参数的SPEI干旱指标计算代码及测试文件
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    本项目提供了一套用于计算不同时间尺度（日、周、月）、多种分辨率和多个PET参数下的标准化降水蒸散指数(SPEI)的干旱评估工具，包含源代码与测试数据。 SPEI是常用的干旱指标之一，它考虑了降雨量与潜在蒸散发的水平衡状况，并通过不同时间尺度上累积水平衡情况来反映不同程度的干旱现象。具体而言，3个月时间跨度的SPEI可以用来评估农业和土壤干旱的情况；6个月时间跨度的SPEI则适用于水文干旱的研究。 已有的公开代码中，R库中的SPEI包能够计算月度分辨率的SPEI值，而Python库Climate_indices同样支持这一功能。然而，并没有找到用于日度分辨率下SPEI计算的具体开源程序。考虑到日常数据可以捕捉到持续时间较短（几周内）的干旱事件以及草地生产力的变化情况，因此有必要开发一种能够进行日度分辨率SPEI指标运算的方法。 尽管有一些研究文章提到了构建这一方法的方式，如Wang等人在2015年的论文和李军的研究成果中有所提及，但它们都没有公开具体的计算代码。本段落的主要目标是介绍如何实现日度分辨率的SPEI计算过程，并为此提供帮助和支持。 一旦得到了SPEI数据，通常可以用来分析特定区域内的干湿趋势变化情况；此外，也可以利用游程理论来识别和提取干旱事件的具体信息。