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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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简介:
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。

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客服
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  • //PETSPEI
    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。
  • 潜在蒸散发PETSPEI
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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。
  • MATLABSPEI(NC TIF据),涵盖2000至2023年1、3、6和12个
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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中SPI/SPEI/SRI
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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MATLAB
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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。
  • SPEI其不同(SPEI1、SPEI12)
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    本研究探讨了标准化降水蒸发指数(SPEI)在不同时间尺度(如SPEI1和SPEI12)上的应用,分析其对干旱评估的影响。 标准化降水蒸散指数(SPEI)是一种用于评估气候干旱程度的重要指标。它结合了降水量与潜在蒸发量,能够全面反映地区的水分状况,在气候变化研究、水资源管理、农业生产和灾害预警等领域应用广泛。 计算SPEI的过程主要包括以下几个步骤: 1. **数据收集**:首先需要收集每日的降水量和相应的潜在蒸发量数据作为基础。 2. **数据预处理**:对原始数据进行清洗校正,确保其准确性和完整性。 3. **计算潜在蒸发量(PET)**:使用特定公式或方程如Penman-Monteith方法来估算PET值。 4. **计算降水量与PET的差值(P-E)**:将每日降水量减去相应的潜在蒸发量得到日水分盈亏情况。 5. **时间序列分析**:将所得的日水分盈亏数据转化为连续的时间序列,以便进行进一步处理和分析。 6. **分布拟合**:选择合适的概率分布模型来描述这些数据的特性,如正态分布、泊松分布或Gamma分布等。 7. **标准化处理**:利用选定的概率分布对时间序列进行标准化处理,使得结果具有可比性。通常这一步骤会将数据转化为标准正态分布形式(均值为0,方差为1)。 8. **计算SPEI指数**:经过上述步骤后得到的数值即为SPEI指数。负数表示干旱状态,正值则代表湿润条件;绝对大小反映干旱或湿润的程度。 9. **划分等级**:根据所得的SPEI值来界定不同的干旱级别(轻度、中度、重度和极端等)。 10. **结果解释与应用**:通过分析这些数据可以识别出特定区域内的气候特征变化趋势,以及可能产生的影响。 最终计算得到的不同时间尺度上的SPEI指数如短期的SPEI1及长期的SPEI12可以帮助我们更全面地了解地区水分状况的变化。在实际操作中还需考虑地形、土壤类型等因素以提高准确性。
  • CMPE.rar_cmwpe_排列熵与_序列
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    本资源包提供了一个关于时间序列分析中多尺度排列熵及多尺度熵计算方法的研究工具集,适用于复杂系统信号处理研究。 计算了时间序列的多尺度排列熵,可以用于金融时间和生理时间序列的复杂性分析。
  • 序列预Matlab-Multiscale
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    本项目提供了一套用于实现多尺度时间序列预测的Matlab代码,旨在为研究者和工程师们处理复杂的时间序列数据时提供便利。通过多尺度分析方法,该工具能够有效捕捉并利用不同时间窗口下的模式与趋势,进而提升预测模型的准确性和鲁棒性。 多尺度时间序列预测的主要目标是建立一个模型来同时预测一组时间序列的未来值。输入数据包含一系列的时间序列,每个时间序列记录了不同信号的数据,并且每条时间序列上的观测点数量可能各不相同。任务是在给定的时间范围内预测这些信号将来的数值。 这个问题被重新定义为多元回归问题,在此框架下,输入的时间序列构成一个设计矩阵,该矩阵包括对应于自变量的列以及代表目标变量的列。此外,还可以对自变量进行特征转换以改进模型性能。关于这一预测任务及建议方法的具体信息可以在项目文档中找到。“code”和“python-code”文件夹里包含了该项目使用Matlab和Python编写的代码。
  • 与植被_植被_
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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。