python对降水nc的日数据进行月平均计算1个月滚动spi

Python 对降水 .nc 日数据进行月平均计算并生成 SPI（Standardized Precipitation Index，标准化降水指数）的过程涉及几个步骤，通常需要结合气候分析库如xarray、pandas以及相关的统计库。以下是简要流程：

1. **导入所需库**:
- `xarray`：用于读取和处理NetCDF文件
- `numpy`：数值计算
- `pandas`：时间序列操作和数据清洗

import xarray as xr
import numpy as np
import pandas as pd

2. **读取数据**:
使用`xarray.open_dataset()`加载 .nc 文件，并提取降水数据。

ds = xr.open_dataset('precipitation.nc')
precip = ds['precipitation']  # 假设'precipitation'是降水变量名

3. **处理时间序列**:
- 将时间坐标转换为`pandas.DatetimeIndex`
- 确保时间序列是连续的，填充缺失值或处理异常值

time_series = precip.to_pandas()
time_series = time_series.resample('M').mean()  # 按月平均

4. **计算SPI**:
- 首先，确定所需的SPI天数（例如90天或180天）
- 使用`statsmodels.tsa.stattools.acf`获取自相关函数
- 根据ACF选择滞后阶数
- 计算标准化累积频率，然后转换为SPI

from statsmodels.tsa.stattools import acf
from scipy.stats import norm

# SPI天数
days_to_spi = 90
# 计算acf和lag
lags, acf_values = acf(time_series.values, nlags=days_to_spi)
lag = lags[np.argmax(acf_values > 0.1)]  # 一般选取超过0.1阈值的最近负滞后作为SPI天数

# 计算SPI
z_scores = (np.cumsum(time_series.values) - np.mean(np.cumsum(time_series.values))) / np.std(np.cumsum(time_series.values))
spi = norm.ppf((z_scores + 1) / 2, loc=0, scale=1)

5. **创建时间序列DataFrame**:
将结果与原始时间轴合并

spi_df = pd.DataFrame({'SPI': spi}, index=time_series.index)

6. **滚动窗口计算**:
- 如果需要每月滚动计算SPI，可以使用`rolling`窗口函数

spi_monthly_rolling = spi_df.rolling(window='1M', center=True).mean()