代码

以下是使用 Python 实现径流R/S法的示例代码：

import numpy as np

def rs(data, lag):
    """
    计算数据序列的重标极差
    :param data: 数据序列
    :param lag: 滞后参数
    :return: 重标极差
    """
    data = np.array(data)
    data_len = len(data)
    # 计算均值
    mean = np.mean(data)
    # 计算累加序列
    cum_sum = np.cumsum(data - mean)
    # 计算滞后序列
    lag_sum = cum_sum[lag:] - cum_sum[:data_len-lag]
    # 计算标准差
    std_dev = np.std(data)
    # 计算重标极差
    return np.max(lag_sum) / std_dev


def rescale(data, scale):
    """
    重标极差序列归一化
    :param data: 重标极差序列
    :param scale: 缩放因子
    :return: 归一化后的重标极差序列
    """
    return data / scale


def rs_analysis(data):
    """
    得到重标极差序列及其归一化后的结果
    :param data: 数据序列
    :return: 重标极差序列及其归一化后的结果
    """
    data_len = len(data)
    # 计算不同滞后参数对应的重标极差
    rs_list = []
    for i in range(1, data_len):
        rs_list.append(rs(data, i))
    # 缩放因子为滞后参数
    scale_list = np.arange(1, data_len)
    # 归一化重标极差序列
    rescale_rs = rescale(rs_list, scale_list)
    return rs_list, rescale_rs

这段代码实现了计算数据序列的重标极差、归一化重标极差序列等功能，可以用于径流R/S法的分析。