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利用降水数据创建干旱指标?

我目前正在做一个项目，我需要创建一个度量来量化干旱。对于宾夕法尼亚州，我有许多NOAA降水计的日降水数据(每天的降雨量英寸)。我正在尝试创建一个度量标准，可以量化特定地区的降雨量，希望将其归结为一个数字。这个度量的目标是描述1960年的干旱。最好的方法是什么?

我研究了许多类似的指标的科学论文，但大多数都使用更深入的模型，而不仅仅是日常精确的数据。有什么好主意吗?平均每日/每周/每月?平均没有降雨的天数?

回答

标准化降水指数(SPI)是目前应用最广泛的量化干旱事件的指标之一，它实际上仅基于降水时间序列。除其他外，该指数也被[NOAA][1]使用。[!我将借用一篇科学文章中对该指数的描述([Farinosi等人，2018][3])>标准化降水指数([McKee等人，1993][4])> >该指数是一种度量，以特定月份降水量>变化的标准偏差单位表示，相对于>的长期平均值([WMO, 2012][5])。基于>可以计算SPI的月数通常在3到48 >个月之间变化。较短的时间尺度SPI被认为是土壤湿度>变化的良好指标，而在较长的时间尺度(长达24个月)上，它可能与地下水或水库水位变化>有关([WMO, 2012][5])。在>监测气象干旱时，通常采用较短的SPI(3个月);中等SPI(6个月)通常为>，与农业干旱有关;较长的SPI(12 ~ 24个月)>与水文干旱有关。SPI使用R >包SPEI ([Beguería and Vicente-Serrano, 2014][6])计算。 Usually the minimum requirements to have a robust estimation of the SPI is to have a precipitation time series of at least 30 years. You could use the SPI to quantify the number of "droughts" (choosing a threshold under which you define the event - for instance see [this][7]) in a period for your area of interest and then aggregate the number of "meteorological", "agricultural", and "hydrological" droughts. [1]: https://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/Drought/Monitoring/spi.shtml [2]: https://i.stack.imgur.com/FuurM.jpg [3]: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095937801830253X [4]: https://climate.colostate.edu/pdfs/relationshipofdroughtfrequency.pdf [5]: https://library.wmo.int/index.php?lvl=notice_display&id=13682#.XiHLa4h7laQ [6]: https://cran.r-project.org/web/packages/SPEI/index.html [7]: https://images.app.goo.gl/HJrJTzaDTmyQUrNp8

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