mci干旱综合指数 代码python

MCI 干旱综合指数是一种用于评估地区干旱情况的指标，可以通过 Python 代码来实现。

首先，需要收集用于计算 MCI 的数据，包括降雨量（Rainfall）和蒸发量（Evaporation）。在代码中，可以使用 Pandas 模块读取并处理这些数据。例如，可以使用以下代码读取一个 CSV 文件中的数据：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
rainfall = data['Rainfall']
evaporation = data['Evaporation']

然后，需要进行干旱指数的计算。MCI 的计算公式中包含了前期水文土壤湿度指数（SPI）和流域水文土壤湿度指数（SSI）两个变量，可以使用以下代码计算：

def calculate_MCI(rainfall, evaporation):
    # 计算 SPI
    spi = (rainfall - evaporation).cumsum()
    
    # 计算 SSI
    ssi = spi.rolling(window=12).mean()
    
    # 计算 MCI
    mci = (spi - ssi) / ssi.std()
    
    return mci

最后，可以调用 `calculate_MCI` 函数，并提供降雨量和蒸发量数据来计算 MCI。例如：

mci = calculate_MCI(rainfall, evaporation)

这样，就可以得到一个包含 MCI 计算结果的 Series 对象，其中每个元素就是对应时间点的 MCI 值。根据具体需求，可以对这些 MCI 值进行进一步的分析和可视化展示。

需要注意的是，上述代码仅为示例，实际情况下可能还需要进行更多的数据预处理和异常处理，以确保计算的准确性和可靠性。