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SPEI.zip_MATLAB SPEI提取_mevpp堆叠_蒸散发

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简介：
本资源提供了一种基于MATLAB实现的SPEI（标准化降水蒸发量指数）计算方法，采用mevpp函数进行数据堆叠处理，并考虑了蒸散发的影响。适合于气候变化和水资源管理研究。 标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI）的 MATLAB 代码可以在文件 SPEI_Cal.m 中运行。根据示例中的数据格式直接执行该文件即可，结果可在 stacking 中查询。用户可以自行调整时间尺度以适应不同需求，此方法已经过测试并确认有效。

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  • SPEI.zip_MATLAB SPEI提取_mevpp堆叠_蒸散发
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    本资源提供了一种基于MATLAB实现的SPEI（标准化降水蒸发量指数）计算方法，采用mevpp函数进行数据堆叠处理，并考虑了蒸散发的影响。适合于气候变化和水资源管理研究。 标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI）的 MATLAB 代码可以在文件 SPEI_Cal.m 中运行。根据示例中的数据格式直接执行该文件即可，结果可在 stacking 中查询。用户可以自行调整时间尺度以适应不同需求，此方法已经过测试并确认有效。
     
  • SEBS47-蒸散发计算_蒸散发_sebs_SEBS47-蒸散发_batch_
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    本段落介绍了一个基于SEBS模型（Surface Energy Balance System）版本47的代码，专门用于区域尺度上的蒸散发量估算。此批处理程序能够高效地分析长时间序列的数据集，提供精确的地表水分交换信息。 1. 解压SEBS47.zip至C盘的一个目录下，例如c:\sebs47。解压后该目录将包含以下11个文件：exdem47.pro exdem47_eventcb.pro ret47.pro ret47_eventcb.pro granet47.pro granet47_eventcb.pro evap47.pro evap47_eventcb.pro sebs47_lib.pro avhrr_batch_retrieve_header.sav readme.TXT。 2. 将sebs47_lib.pro和avhrr_batch_retrieve_header.sav这两个文件复制到c:\rsi\idl60\products\envi40\save_add目录下。 3. 在c:\sebs47目录中，你可以找到一个名为envi.men的文本段落件。 4. 使用该环境下的envi.men文件替换c:\rsi\idl60\products\envi40\menu路径中的同名文件。 5. 启动ENVI 4.0软件。 6. 在IDL窗口中，点击“file”菜单并选择“preferences”选项。 7. 在偏好设置窗口里，在path一栏添加c:\sebs47目录。 8. 重启ENVI。此时SEBS工具条将自动显示。
     
  • 日尺度潜在蒸散发计算及PET和SPEI分析
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    本研究聚焦于日尺度下潜在蒸散发（PET）的精确计算方法，并探讨了标准化降水蒸发量指数(SPEI)的应用，旨在深入理解气候变化对水资源的影响。 在IT行业特别是环境科学与气象学的交叉领域内，日尺度潜在蒸发计算及PET（Potential Evapotranspiration）、SPEI（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index）涉及两个重要的气象参数：潜在蒸散发量(PET)和标准化降水蒸散指数(SPEI)。这两个概念在水资源管理和气候研究中具有关键作用。 潜在蒸散发量(PET)是指在水分充足的理想条件下，地表水体可能蒸发到大气中的最大速率的度量方法。它不考虑实际水分供应情况，而是由气候条件如温度、湿度、风速和辐射决定。PET计算的方法多样，包括Penman-Monteith公式、Priestley-Taylor法及Hargreaves-Samani法等，这些方法各有优缺点，并适用于不同地理环境与气候类型。在实际应用中，选择合适的PET计算方法对于准确评估水资源的可利用性和干旱风险至关重要。 标准化降水蒸散指数(SPEI)是一种用于评估长期降水量和潜在蒸发量之间关系的干旱指标，从而判断某一地区是否处于干旱状态。相较于传统的Palmer Drought Severity Index (PDSI)，SPEI采用现代统计技术如多元高阶矩分析及指数平滑等方法进行计算，能够更好地捕捉短期与长期气候变化模式。由于SPEI不仅考虑了降水量还涵盖了PET的影响，因此它能更全面地反映水分盈余或亏损的情况。 文件“2PET”可能包含关于PET计算的详细数据、算法实现或者相关研究内容。这些信息可能会涵盖不同地理位置和时间段内的气象参数，用于进行PET计算，并进一步结合SPEI分析干旱趋势。科研人员在处理这类数据时通常会使用Python、R等编程语言以及ArcGIS或QGIS这样的地理信息系统软件来进行数据分析与可视化工作。 掌握PET及SPEI的计算方法及其应用对于水资源管理、气候模型建立、农业灌溉规划和灾害预警等领域具有深远影响。通过深入分析这些数据，可以预测并应对干旱等极端天气事件，并为决策者提供科学依据以保障社会经济可持续发展。
     
  • 基于两种蒸散发算法的SPEI指数对比分析
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    本文对比分析了基于Penman-Monteith和 Priestley-Taylor两种蒸散发算法计算的标准化降水蒸发量（SPEI）指数，探讨其在不同气候条件下的适用性和差异。 近年来，云南省干旱事件频发，对工农业生产、人民生活以及生态环境保护造成了巨大损失。因此，历史干旱事件的识别与评估对于减轻灾害影响具有重要意义。本段落将对比分析两种蒸散发算法在计算SPEI指数（标准化降水蒸发量）方面的表现，以期为干旱程度评估提供科学依据。
     
  • SPEI计算的Java实现及标准化降水蒸散发指数
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    本研究提供了SPEI（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index）指标在Java语言中的实现方法，并探讨了标准化降水蒸散发指数的应用与意义。 适合了解Java并需要计算SPEI的用户请注意，只能计算12月及以内的时间尺度。关于此主题的相关内容可以参考相关博客文章。如果有任何问题或建议，欢迎交流讨论。
     
  • 基于日SPEI的标准化降水蒸散发指数数据及采用彭曼公式的蒸发计算程序.zip
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    本资料包提供了一种计算标准化降水蒸散发指数（SPEI）的日度数据方法，并包含使用彭曼公式进行蒸发量估算的源代码和相关文档。 实现日SPEI（标准化降水蒸散指数）的数据计算，在此程序中蒸发量采用彭曼公式进行计算。
     
  • 堆叠技术：堆叠泛化（集成学习）
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    堆叠泛化是集成学习的一种方法，通过将多个模型的输出作为新数据集的输入特征，并利用顶层模型进行预测，从而提高机器学习系统的准确性与稳定性。 堆叠（堆叠概括） 总览： 这是一个简单实用的堆叠库，用Python编写。 用户可以使用scikit-learn、XGBoost和Keras的模型进行堆叠。作为该库的功能之一，在训练后可以保存所有基础模型的预测结果以供进一步分析。 描述： 有时也被称为堆叠泛化，它涉及通过组合其他几个学习算法的预测来训练一个学习算法。基本思想是使用一组基础分类器，然后用另一个分类器将它们的预测结合起来，从而减少泛化误差。 对于理解堆栈和集成学习非常有帮助。 用法说明： 请参阅示例代码运行： 要执行这些示例，请在终端中输入 sh run.sh 。注意： 1. 在数据/输入目录下设置训练集和测试集； 2. 从原始数据集中创建的特征必须存储于数据/输出/特征目录下。 3. 堆栈模型定义位于scripts文件夹下的scripts.py文件内，需要在该脚本中定义创建的功能。 详细用法： 1. 设置训练数据及其目标变量和测试集； 2. 定义基础学习器的预测结果存储路径。
     
  • 堆叠代码
    优质
    《堆叠代码》是一款结合了编程与益智元素的游戏。玩家通过编写简单的代码指令来控制游戏中的角色解决问题，挑战层层递进的关卡，解锁新的功能和语言特性，旨在以趣味性的方式提高玩家逻辑思维能力和编码技巧。 利用Stacking方法对北京市PM2.5数据进行回归预测。直接运行相关代码即可。
     
  • PMET.zip_PMET_彭曼法_彭曼公式_潜在蒸散发估算_蒸散发计算
    优质
    本资源包提供关于彭曼法（PMET）的内容，包括彭曼公式的理论解释和应用实例，用于估算作物及自然生态系统的潜在蒸散发量。 彭曼公式用于计算潜在蒸散发，这里有一个非常好的程序推荐给大家。
     
  • Penman-Monteith 模型潜在蒸散发
    优质
    Penman-Monteith模型是一种国际上广泛认可的计算潜在蒸散发量的方法，它结合了能量平衡和大气需求理论，为农业灌溉、水资源管理和气候变化研究提供了重要工具。 用于计算潜在蒸散发的方法有很多种，这些方法通常基于气象数据来估算在给定条件下水分从土壤蒸发以及植物表面的蒸腾总量。潜在蒸散发是指当有足够的水源供应时，在特定时间段内可能发生的最大蒸发量。这个值取决于多种因素，包括气温、湿度、风速和日照强度等环境条件。 不同的计算模型会根据这些变量以不同方式来估算潜在蒸散发量。例如，Penman-Monteith方程是一种广泛应用的方法，它结合了能量平衡与空气动力学原理来进行精确的估计；而像Hargreaves或Blaney-Criddle这样的简化方法则基于温度和其他简单气象参数。 选择合适的计算模型取决于具体的应用场景和可用数据类型。