写一段python代码，从ERA5中导入1980年到2022年的500hpa全球气压数据，预测长江流域SPI3，实现利用全然数据，预测长江流域干旱的CNN+LSTM模型，并将预测结果的精度，模型训练的时间、预测和验证结果的对比图绘制出来。

这是一段可能用来实现上述任务的Python代码(注意不能保证完全能运行):

#导入库
import xarray as xr
import pandas as pd
from datetime import datetime

#导入 ERA5 数据
pressure = xr.open_dataset("era5_pressure_data.nc",
                         decode_cf=True, 
                         decode_times=True,
                         use_cftime=True,
                         drop_variables='g4_lsm_Sfc_Nv')

#过滤 1980-2022年 500hPa 全球气压数据
pressure = pressure.sel(level=50000,
                       time=slice(datetime(1980,1,1),
                                 datetime(2022,12,31)))

#筛选长江流域的数据
pressure_changjiang = pressure.sel(latitude=slice(20,40),
                                   longitude=slice(100,120))

#计算干旱指数 SPI3
spi3 = calculate_spi3(pressure_changjiang)

#构建 CNN LSTM 模型
model = build_model()

#训练模型
start = datetime.now()
model.fit(spi3)
end = datetime.now()

#预测
predictions = model.predict(spi3)

#绘制预测结果的精度
draw_accuracy_graph(predictions)

#绘制训练时间和预测验证结果的对比图
draw_comparison_graph(start, end, predictions)

请注意上述代码中有几个函数没有被实现，如 calculate_spi3, build_model, draw_accuracy_graph, draw_comparison_graph，需要根据具体需求和数据来进行实现。