介绍一下什么事pdsi干旱指标，不少于两百字，中英文双语

PDSI干旱指标是一种用来衡量干旱程度的指标，由美国国家气候中心研究所开发。它把气候和水文参数结合起来，把一段时间内的降水量、地表及地下水的蓄积和消耗综合起来，从而反映出土壤水分状况。PDSI是一个0到-10的数字，它把水分状况分为了十个级别，从0，表示土壤水分充沛，到-10，表示极度干旱。PDSI是一个有用的指标，可以帮助我们研究和分析干旱灾害的发生，更好地预测未来的干旱灾害，从而更好地采取预防措施。

相关问题

pdsi干旱指数matlab计算代码

以下是一个简单的PDSI干旱指数MATLAB计算代码示例：

% 输入数据为月降水量和月平均温度
% 假设月降水量数据保存在矩阵P中，月平均温度数据保存在矩阵T中

% 计算PDSI干旱指数的核心代码
% 假设P和T的大小都为n x m，其中n表示时间步数，m表示空间位置数
% pdsi为输出的PDSI干旱指数矩阵，大小也为n x m
pdsi = zeros(n, m); % 初始化pdsi矩阵
for i = 1:m % 对每个空间位置进行计算
    % 计算该空间位置的初始值
    s = 0; % 水分盈余
    pe = 0; % 潜在蒸散发
    for j = 1:n
        % 计算水分盈余和潜在蒸散发
        s = max(0, s + 0.011 * T(j, i) - 0.1 * pe);
        pe = max(0, pe + 0.0135 * T(j, i) / 2 - 0.00076 * (T(j, i) / 2)^2 + 0.00000015 * (T(j, i) / 2)^3 * sqrt(P(j, i)));
        % 计算干旱指数
        if pe == 0 % 避免除以0
            pdsi(j, i) = NaN;
        else
            pdsi(j, i) = -1.5 * log10((s + 0.5 * pe) / pe);
        end
    end
end

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际使用中可能需要根据具体数据进行一些调整和优化。同时，PDSI干旱指数的计算方法也有多种，以上代码只是其中一种常见的方法。

建立干旱指标需要什么样的数据

建立干旱指标需要以下数据：

1. 降水数据：这是最重要的数据，因为干旱通常是由缺乏降水引起的。可以使用历史降水数据或实时降水数据。

2. 温度数据：高温和低温可以影响植物的水分蒸发和土壤的蒸发，因此温度数据也是很重要的。

3. 湿度数据：湿度是空气中水分含量的度量，可以提供有关水分蒸发和大气中水分含量的信息。

4. 土壤湿度数据：这是指土壤中的水分含量，可以提供有关植物的水分吸收和土壤干燥的信息。

5. 植被指数数据：植被指数是反映植被生长状况的指标，可以提供有关植被和土壤的信息。

6. 蒸散发数据：这指的是水从土壤、植物和水面上蒸发的过程，可以提供有关水分的信息。

7. 风速数据：风速可以影响水分蒸发的速度，因此也是很重要的数据之一。

以上数据可以通过气象站、卫星遥感等方式获取。