写一段python代码，从ERA5中导入1980年到2022年的500hpa全球气压数据，利用长江流域气象站点数据计算SPI3指数，构建CNN模型提取气压特征数据，再驱动LSTM模型，预测长江流域SPI3。

首先，需要安装一些相关的python库, 如xarray, netCDF4, numpy, pandas, sklearn, keras等。

import xarray as xr
import netCDF4 as nc
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, LSTM

# 使用xarray读取ERA5气压数据, 并只选取1980-2022年的数据
ds = xr.open_dataset("era5_pressure_data.nc")
pressure_data = ds.sel(time=slice("1980", "2022"))

# 找到长江流域气象站点的数据,计算SPI3指数
jiang_region_data = pressure_data.sel(latitude=slice(20, 40), longitude=slice(100, 120))
SPI3 = calculate_SPI3(jiang_region_data)

# 对数据进行标准化
scaler = preprocessing.StandardScaler()
SPI3_scaled = scaler.fit_transform(SPI3)

# 构建CNN模型,提取气压特征数据
cnn_model = Sequential()
cnn_model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(pressure_data.shape[1], pressure_data.shape[2], 1)))
cnn_model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
cnn_model.add(Dropout(0.25))
cnn_model.add(Flatten())
pressure_features = cnn_model.predict(pressure_data)

# 驱动LSTM模型,预测长江流域SPI3
lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(LSTM(128, input_shape=(pressure_features.shape[1], pressure_features.shape[2])))
lstm_model.add(Dropout(0.25))
lstm_model.add(Dense(1))
lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
lstm_model.fit(pressure_features, SPI3_scaled, epochs=50, batch_size=32)

这只是一个示例代码，其中 `calculate_SPI3` 和 `xr.open_dataset("era5_pressure_data.nc")` 需要自