< p >它取决于你的数据,如果降雨数据网格中时间和空间维度,您可以使用一个NetCDF格式分析的数据通过R, matlab, IDL或Python。NetCDF网络常见的数据形式,这是一个非常常见的网格格式和时态数据。在Python中,您可以简单地做一些10年平均地图看到长期十年的趋势。或者你可以画一个小地区的过渡阶段平均降雨量每月或季节性变化。发现的强度分布可以画一个地图的对数刻度颜色。使用一个阈值来确定极端降雨事件高于阈值。我使用Python包称为虹膜可以很容易地使用NetCDF数据图。你可以在这里看一些例子< a href = " http://scitools.org.uk/iris/docs/latest/gallery.html " rel = " nofollow noreferrer " > http://scitools.org.uk/iris/docs/latest/gallery.html < / > < / p > < p >获得降雨数据,您可以下载从CRU-NCEP降雨数据的数据库< a href = " https://crudata.uea.ac。英国/ cru /数据/ hrg / nofollow noreferrer“rel = > https://crudata.uea.ac。英国/ cru /数据/ hrg / < / > cru站气候研究单位,它有最准确的历史数据提供给公众。他们重新分析数据从气象站和船只。 The highest resolution available is 0.5 latitude * 0.5 longitude degree grid. And for temporal resolution they have 6-hourly and daily. The data is in NetCDF format which is a format most map processing data use. If you don't know how to handle ncdf you could use Google Earth as well https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/hrg/cru_ts_3.23/ge/ . To know more how the data is derived you can read this paper. Hope it helps. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/joc.3711/abstract