下述代码输入逐年降水数据,得到的结果是逐年SPI嘛?% 导入降水数据 precip = xlsread('precip_data.xlsx'); % 计算降水累积量 cumulative_precip = cumsum(precip); % 计算平均降水量 mean_precip = mean(precip); % 计算标准差 std_dev = std(precip); % 计算SPI spi = zeros(size(precip)); for i = 1:length(precip) spi(i) = (cumulative_precip(i) - mean_precip * i) / (std_dev * sqrt(i)); end % 输出结果 disp(spi);
时间: 2023-06-24 07:03:32 浏览: 59
是的,这段代码计算的是逐年的SPI(Standardized Precipitation Index,标准化降水指数)。SPI是一种常用的干旱指数,用于衡量降水量与长期平均值之间的偏差,通常用于监测干旱情况。这段代码输入了降水数据,然后计算了降水的累积量、平均降水量和标准差,最后使用循环计算了每年的SPI值,并将结果输出。
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years = np.arange(1979, 2020, 1) year_str = [str(i) for i in years] x_min = 70 x_max = 140 y_min = 10 y_max = 55 grid_lon = np.arange(x_min, x_max+1, 1.0) grid_lat = np.arange(y_min, y_max+1, 1.0) nyears = years.shape[0] nlon = grid_lon.shape[0] nlat = grid_lat.shape[0] total_grid_data = np.zeros((nyears, nlat, nlon), dtype=float) i = 0 for year in year_str: f_path = r'E:\gra_thesis\sum_pre_data_new/AMJ_pre_data/'+year+'_AMJ_sumPre.xlsx' df = pd.read_excel(f_path) df = df.dropna(axis=0) lon = df['X'] lat = df['Y'] data= df['总降水量'] Krin = pykrige.OrdinaryKriging(lon, lat, data, variogram_model="gaussian", nlags=6) grid_data, ssl = Krin.execute('grid', grid_lon, grid_lat) grid_data = np.array(grid_data) total_grid_data[i, :, :] = grid_data i = i + 1 # %% # # save data data_nc = xr.Dataset( { "precip":(("time", "lat","lon"), total_grid_data) }, coords={ "time":years, "lat":grid_lat, "lon":grid_lon, } ) data_nc.attrs["long_name"] = "total_grid_precip" data_nc.to_netcdf("E:"+"JJA_pre_total_precip.nc") 解释这段代码i
这段代码是用于读取地理数据,并对其进行插值,得到一个三维数组。years变量存储了年份序列,year_str变量是将年份序列转换为字符串序列。grid_lon变量和grid_lat变量分别是经度和纬度序列。nyears、nlon和nlat是计算数组维度的变量。total_grid_data是三维数组,用于存储地理数据的插值结果。代码使用了pykrige包进行插值,其中OrdinaryKriging()函数是调用普通克里金插值方法进行计算,variogram_model指定了变异函数的类型,nlags是变异函数的参数。for循环逐个读取每个年份的数据,同时将插值结果存储在total_grid_data中。最终代码的结果是得到了一个三维数组,其中每个元素值是地理数据的插值结果。
如何用matlab代码计算标准化降水指数(SPI)
以下是计算标准化降水指数(SPI)的MATLAB代码示例:
```matlab
% 导入降水数据
precip = xlsread('precip_data.xlsx');
% 计算降水累积量
cumulative_precip = cumsum(precip);
% 计算平均降水量
mean_precip = mean(precip);
% 计算标准差
std_dev = std(precip);
% 计算SPI
spi = zeros(size(precip));
for i = 1:length(precip)
spi(i) = (cumulative_precip(i) - mean_precip * i) / (std_dev * sqrt(i));
end
% 输出结果
disp(spi);
```
请注意,此代码示例假定您的降水数据已经以逐月或逐年的形式存储在Excel文件中。如果您的数据以不同的格式存储,请根据需要进行修改。此外,此代码示例使用标准正态分布来计算SPI。如果您需要使用其他分布,请相应地修改计算公式。