实例介绍
这是用于计算标准降水指数 (SPI) 的 Python 实现。 这是识别干旱的关键指标之一。 有关 SPI 与 SPEI 的相对优点的有用讨论，请参阅 [NCAR 的气候数据指南] ( )。 这些函数松散地基于 Santiago Beguería 和 Sergio ...
【实例截图】
【核心代码】
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├── standard_precip-master
│ ├── LICENSE
│ ├── README.md
│ ├── data
│ │ ├── daily_data.csv
│ │ ├── daily_data_test.csv
│ │ ├── monthly_data.csv
│ │ ├── monthly_data_v2.csv
│ │ └── wichita_rain.csv
│ ├── docs
│ │ ├── lloyd_hughes.pdf
│ │ └── wmo_199_en.pdf
│ ├── examples
│ │ └── example_use.ipynb
│ ├── requirements.txt
│ ├── setup.py
│ ├── standard_precip
│ │ ├── base_sp.py
│ │ ├── lmoments
│ │ │ ├── distr.py
│ │ │ ├── lmoments_base.py
│ │ │ └── stats.py
│ │ ├── spi.py
│ │ └── utils.py
│ └── tests
│ ├── __init__.py
│ └── test_spi.py
└── standard_precip用于计算标准降水指数 (SPI) 和标准降水蒸散指数 (SPEI) 的 Python 实现-源码_standard_precip-master.zip
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