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MATLAB中的干旱指标SPI/SPEI/SRI计算

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 干旱指标SPI的定义及Matlab应用
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    本研究探讨了标准化降水指数(SPI)的概念及其在评估干旱状况中的作用，并介绍了如何使用MATLAB进行SPI的计算与分析。 SPI计算程序用于通过降雨资料来计算标准降水指数。
     
  • 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。
     
  • 温度与植被干旱指数的计算_植被干旱指数计算_
    优质
    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。
     
  • 标准化干旱分析工具箱（SDAT）：提供非参数标准化干旱指数计算的通用框架 - MATLAB开发
    优质
    简介：标准化干旱分析工具箱（SDAT）是一款基于MATLAB开发的软件包，用于计算非参数标准化干旱指数，为干旱分析提供了灵活且强大的数据处理和可视化功能。 标准化干旱分析工具箱（SDAT）提供了一个用于推导非参数标准化干旱指数的通用框架。现有的指标存在时间不一致性及统计不可比性等问题。不同的指标有不同的尺度和范围，它们之间的数值无法直接进行比较。大多数干旱指标依赖于拟合数据的代表性参数概率分布函数，但这些参数分布可能并不适合所有情况，特别是在大陆或全球规模的研究中更是如此。SDAT基于非参数框架，能够应用于多种气候变量（如降水、土壤湿度及相对湿度），而不必假设特定的代表性参数分布。该工具箱的一个显著优点是它能生成统计一致性的干旱指标，这些指标可以基于不同的变量进行计算。 利用SDAT可创建各种非参数标准化干旱指数，包括但不限于： - 标准化降水指数（SPI） - 标准化土壤水分指数（SSI） - 标准化径流指数（SRI） - 标准化流量指数（SSFI） - 标准化相对湿度指数（SRHI） - 标准化地下水位指数（SGI） - 标准化解表水供应指数（SSWSI） 这些工具的使用为干旱分析提供了更广泛和灵活的方法。
     
  • R语言中SPEI、SPI和ET0指数的计算方法.pdf
    优质
    本PDF文件详细介绍了如何在R语言环境中计算农业气象中的标准降水蒸发量指数（SPEI）、标准化降水指数（SPI）及参考作物蒸腾蒸发量（ET0），为研究气候变化对水资源的影响提供数据支持。 SPEI的R语言实现可以免费下载，并且资源为英文内容。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。