干旱指数（Palmer Drought Severity Index，PDSI）。scPDSI 1901-2018数据，nc格式文件，ArcGIS可编辑。

在干旱监测和评估中，SPEI（标准降水蒸发指数）是一个重要的工具，它可以用来分析和量化干旱的严重程度。SPEI通过综合考虑降水和潜在蒸发散两个因素，对不同时间尺度的干旱情况进行评估。这种干旱指数在时间尺度上具有灵活性，能够反映从短期到长期的干旱情况。在本案例中，SPEI的计算涉及到2000年至2023年的数据，并且包含了1个月、3个月、6个月和12个月四种不同的时间尺度。 MATLAB作为一种高级数学计算和编程软件，非常适合进行此类数据处理和分析。利用MATLAB的编程功能，研究人员可以编写脚本来自动化SPEI的计算过程，从而在多个时间尺度上得到干旱指数的评估结果。这些计算结果可以以nc（网络通用数据格式）和tif（标签图像文件格式）的形式存储，便于后续的数据分析和可视化展示。 在实际操作中，科研人员会首先准备相关的气象数据，如降水、温度等，这些数据通常以nc格式存储，便于进行复杂的气候模型分析。接着，他们将使用MATLAB编写SPEI计算程序，输入相应的时间尺度参数，得到对应尺度的干旱指数。这些结果将以不同的文件形式保存，以便进行多尺度的数据分析。 例如，在1个月尺度下，SPEI可以用来评估短期内的干旱情况，这对于农业灌溉、水资源管理等领域具有实际指导意义。而12个月的SPEI则能反映长期干旱趋势，这对于城市供水规划、长期气候预测等具有重要的参考价值。 此外，本案例中提到的“干旱指数计算与多尺度数据分析”、“干旱指数计算及其应用”等文档，可能包含了关于如何应用SPEI在不同领域和不同时间尺度上的案例研究和理论探讨。这些文档为科研人员提供了方法论上的指导，帮助他们更好地理解SPEI在实际环境中的应用和局限性。 在信息时代，数据的处理和分析是各行各业的核心竞争力之一。MATLAB为科学家们提供了一个强大的平台，以处理大量气象数据并计算SPEI，从而在气候变化研究中扮演了重要角色。同时，该领域的研究也促进了多种数据源的整合和时间尺度的扩展，推动了干旱监测技术的进步。 本案例涉及到的SPEI干旱指数的计算是一个结合了时间序列分析、气候科学和数据处理技术的复杂过程。通过MATLAB软件和nc、tif等格式数据的应用，科研人员能够有效地进行干旱评估，并为决策者提供科学依据。随着气候变化对自然和社会影响的日益加剧，SPEI等干旱评估工具的作用将会越来越大。

标准干旱指数SPI计算程序，对干旱进行分级的指数

采用IDL语言，可以用来计算植被干旱指数，输入影像即可

标准化干旱分析工具箱 (SDAT) 提供了用于推导非参数标准化干旱指数的通用框架。 当前指标存在时间不一致和统计不可比性等缺陷。 不同的指标有不同的尺度和范围，它们的值不能直接相互比较。 大多数干旱指标依赖于拟合数据的代表性参数概率分布函数。 但是，参数分布函数可能不适合数据，尤其是在大陆/全球尺度研究中。 SDAT 基于非参数框架，可应用于不同的气候变量，包括降水、土壤湿度和相对湿度，而无需假设具有代表性的参数分布。 该框架最吸引人的特点是它导致基于不同变量的统计一致的干旱指标。 SDAT 可用于生成非参数标准化干旱指标，例如： - 标准化降水指数 (SPI)， - 标准化土壤水分指数 (SSI)， - 标准化径流指数 (SRI) - 标准化流量指数（SSFI）， - 标准化相对湿度指数 (SRHI)， - 标准化地下水位指数（SGI）， - 标准化地表水供应指数 (SSWSI)， -

对中巴经济走廊2000–2017年逐月温度植被干旱指数数据集中描述的方法进行了python实现

ENVI下扩展工具，内含tvdi_main.sav和TVDI_MAIN.pro，放在安装目录下即可

华北地区植被覆盖与干旱历年数据集（2001-2013）（VegetationDroughtData_NorthChina_2001-2013）由华北地区植被覆盖度数据（2001-2013）和干旱指数数据（2001-2013）组成。本数据集覆盖的空间范围包括北京、天津、河北、河南和山东五个省（市）区域， 即中国华北地区。植被覆盖度反映了植物进行光合作用面积的大小以及植被生长的茂盛程度，能够在一定程度上代表植被的生长状态和生长趋势，常被作为评价区域生态系统健康程度的重要指标。根据16日 MOD13Q1 (NDVI) 数据产品(2001-2013)，运用最大值合成法得到NDVI年最大值，选择0.5%作为置信度域值， 分别计算出NDVIveg和NDVIsoil， 运用混合像元分解模型计算历年植被覆盖度。 干旱指数是反映该地区干旱程度的一种定量指标。干旱指数（Palmer Drought Severity Index，PDSI）数据的计算是根据国家气象信息中心提供的1964~2013年华北及其周边地区共100个气象站点的平均气温、气压、相对湿度、风速、日照时数、降水量的日数据和月数据，运用修正的PDSI干旱指数的计算方法，得到2001-2013年华北地区各站点的PDSI矢量点数据。本数据集的初步研究成果发表在《地理学报》2015年70卷第5期。植被覆盖度数据是250米分辨率栅格数据， 以.Tiff格式存储， 分别存储在两个数据文件中，干旱指数是100个站点.shp格式

华北地区植被覆盖与干旱历年数据集（2001-2013）（VegetationDroughtData_NorthChina_2001-2013）由华北地区植被覆盖度数据（2001-2013）和干旱指数数据（2001-2013）组成。本数据集覆盖的空间范围包括北京、天津、河北、河南和山东五个省（市）区域， 即中国华北地区。植被覆盖度反映了植物进行光合作用面积的大小以及植被生长的茂盛程度，能够在一定程度上代表植被的生长状态和生长趋势，常被作为评价区域生态系统健康程度的重要指标。根据16日 MOD13Q1 (NDVI) 数据产品(2001-2013)，运用最大值合成法得到NDVI年最大值，选择0.5%作为置信度域值， 分别计算出NDVIveg和NDVIsoil， 运用混合像元分解模型计算历年植被覆盖度。 干旱指数是反映该地区干旱程度的一种定量指标。干旱指数（Palmer Drought Severity Index，PDSI）数据的计算是根据国家气象信息中心提供的1964~2013年华北及其周边地区共100个气象站点的平均气温、气压、相对湿度、风速、日照时数、降水量的日数据和月数据，运用修正的PDSI干旱指数的计算方法，得到2001-2013年华北地区各站点的PDSI矢量点数据。本数据集的初步研究成果发表在《地理学报》2015年70卷第5期。植被覆盖度数据是250米分辨率栅格数据， 以.Tiff格式存储， 分别存储在两个数据文件中，干旱指数是100个站点.shp格式

华北地区植被覆盖与干旱历年数据集（2001-2013）（VegetationDroughtData_NorthChina_2001-2013）由华北地区植被覆盖度数据（2001-2013）和干旱指数数据（2001-2013）组成。本数据集覆盖的空间范围包括北京、天津、河北、河南和山东五个省（市）区域， 即中国华北地区。植被覆盖度反映了植物进行光合作用面积的大小以及植被生长的茂盛程度，能够在一定程度上代表植被的生长状态和生长趋势，常被作为评价区域生态系统健康程度的重要指标。根据16日 MOD13Q1 (NDVI) 数据产品(2001-2013)，运用最大值合成法得到NDVI年最大值，选择0.5%作为置信度域值， 分别计算出NDVIveg和NDVIsoil， 运用混合像元分解模型计算历年植被覆盖度。 干旱指数是反映该地区干旱程度的一种定量指标。干旱指数（Palmer Drought Severity Index，PDSI）数据的计算是根据国家气象信息中心提供的1964~2013年华北及其周边地区共100个气象站点的平均气温、气压、相对湿度、风速、日照时数、降水量的日数据和月数据，运用修正的PDSI干旱指数的计算方法，得到2001-2013年华北地区各站点的PDSI矢量点数据。本数据集的初步研究成果发表在《地理学报》2015年70卷第5期。植被覆盖度数据是250米分辨率栅格数据， 以.Tiff格式存储， 分别存储在两个数据文件中，干旱指数是100个站点.shp格式