GEE中用CHIRPS数据计算2000年-2022年月降水数据和降水状况指数PCI

以下是使用Python在GEE中计算2000年-2022年月降水数据和降水状况指数PCI的代码：

import ee
ee.Initialize()

# 定义区域
region = ee.Geometry.Polygon([[70, 25], [70, 40], [90, 40], [90, 25]])

# 加载数据集
chirps = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY').filterDate('2000-01-01', '2022-12-31').select('precipitation').filterBounds(region)

# 计算月降水
monthly_precipitation = chirps.reduce(ee.Reducer.mean().combine(ee.Reducer.stdDev(), sharedInputs=True)).resample('monthly').set('region', region)

# 计算PCI
def compute_pci(image):
  pci = image.subtract(image.reduce(ee.Reducer.mean())).divide(image.reduce(ee.Reducer.stdDev()))
  return pci.set('system:time_start', image.get('system:time_start')).set('region', region)

pci = chirps.map(compute_pci)

# 导出数据
task = ee.batch.Export.table.toDrive(collection=monthly_precipitation, description='monthly_precipitation', fileFormat='CSV', selectors=['system:time_start', 'mean', 'stdDev', 'region'])
task.start()

task = ee.batch.Export.table.toDrive(collection=pci, description='pci', fileFormat='CSV', selectors=['system:time_start', 'precipitation', 'region'])
task.start()

这段代码会将GEE中UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY数据集中2000年-2022年间的降水数据加载进来，然后计算每个月的平均降水和标准差，并将结果导出为CSV文件。同时，还会计算每个时间点的PCI，并将结果导出为CSV文件。

在这段代码中，我们使用了GEE提供的`ee.Reducer`类来计算平均值和标准差。我们还定义了一个`compute_pci`函数来计算PCI。PCI是每个时间点的降水值减去该时间点的平均降水值，然后除以该时间点的标准差。最后，我们使用`ee.batch.Export.table.toDrive`函数将结果导出为CSV文件。