从1950年到2022年间，全国各省、市、县的平均降水量数据为我们提供了中国不同地区长期降水模式的详细记录。这些数据涵盖了中国广泛的地理区域，包括不同的气候带和地形。平均降水量是衡量一个地区一年内降水总量的平均值，对于理解各地区的水资源状况、农业灌溉需求、以及防洪措施的制定等方面至关重要。不同省份、城市和县的降水量可能会因其所处的地理位置、地形特征、气候条件等因素而有显著差异。该数据对地理研究、以及经管研究方面的工具变量有一定的参考作用。一、数据介绍数据名称：全国各省、市、县平均降水量数据年份：1950-2022年样本数量：3279条数据格式：面板数据数据来源：自主整理二、指标说明主要包括：省
有效降水量是指能够提供给作物蒸发蒸腾，从而减少作物对灌溉水需求的雨量，可美国农业部土壤保持局推荐的方法进行逐日计算，本文将介绍其在Python环境中的实现方式。其公式如下：\[P_e=\sum_{i=1}^NP_{ei}=\begin{cases}\sum_{i=1}^N\frac{P_i(4.17-0.2P_i)}{4.17}&\quad\text{($P_i式中，Pe为某生育阶段有效降水量(mm)；Pei为日有效降水量(mm/d)；Pi为日降水量(mm/d)。1主要代码（1）核心算法函数：根据日降水量数据列表，计算总有效降水量defcalculate_pe(data_list):Pe=0f
降水数据是我们在各项研究中最常用的气象指标之一！之前我们给大家分享过来源于国家青藏高原科学数据中心发布的1901-2022年1km分辨率逐月降水栅格数据以及1901-2022年1km分辨率逐年降水栅格数据（均可戳我跳转）！很多小伙伴拿到数据后还咨询我们有没有逐日的降水栅格数据！本次我们分享的是来自国家青藏高原科学数据中心发布的逐日降水栅格数据——1961—2022年全国范围的逐日降水栅格数据！从官方网站下载的逐日降水栅格数据的格式为NETCDF，即.nc格式；提供了三种空间分辨率的数据，分别为0.1°分辨率、0.25°分辨率和0.5°分辨率；数据范围为18°N–54°N,72°E–136°E，
1）面状降水工程降水井点宜沿降水区域周边呈封闭状均匀布置，距开挖上口边线不宜小于1m。2）线状、条状降水工程降水井宜采用单排或双排布置，两端应外延条状或线状降水井点围合区域宽度的(1～2)倍布置水井。3）当真空井点孔口至设计降水水位的深度不超过6.0m时，宜采用单级真空井点；当大于6.0m且场地条件允许时，可采用多级真空井点降水，多级井点上下级高差宜取4.0～5.0m；4）井点系统的平面布置应根据降水区域平面形状、降水深度、地下水的流向以及土的性质确定，可布置成环形、U形和线形（单排、双排）。5）井点间距宜为0.8m～2.0m，距开挖上口线的距离不应小于1.0m；集水总管宜沿抽水水流方向布设；
1.GPCC降水数据集的下载GPCC（全球降水气候中心）于1989年应世界气象组织（WorldMeteorologicalOrganization，WMO）的要求成立，由德国国家气象局（DeutscherWetterdienst）运营。提供基于全球约86100个雨量计、站点构建的降水数据集，主要是通过世界气象组织（WMO）和全球电信系统（GlobalTelecommunicationSystem，GTS）提供的台站数据库（SYNOP与CLIMAT）所产生。其任务为基于观测降雨数据对全球地表日和月降水进行分析，是世界上最大的降水数据库。GPCC的所有产品均为基于观测的全球陆地表面网格降水数据集，
资源获取方式weixin关注鲨瓜部分资源展示前言随着气候变化和环境污染的不断加剧，人们对天气变化的关注越来越高。而平均气温数据，作为反映天气变化的重要指标之一，正在逐渐受到人们的关注。那么，平均气温数据究竟是什么呢？为什么我们需要关注它呢？平均气温数据指的是某一时间段内的平均气温值，通常以每天、每周、每月或每年为单位进行统计。这些数据不仅可以反映当地的气温状况，还可以用于研究气候变化趋势和影响，以及预测未来的气候变化。对于普通人来说，了解当地的平均气温数据可以帮助我们更好地了解气温状况，从而更好地规划日常活动和出行。比如，在夏季高温天气中，我们可以通过查看平均气温数据，合理调整作息时间和出行路
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，而降水又是最常用的气象指标！之前我们分享过1950-2022年逐月的平均降水栅格数据（可查看之前的文章获悉详情），数据来源于欧盟及欧洲中期天气预报中心等组织发布的ERA5-Land数据集！很多小伙伴还一直咨询我们有没有逐年的平均降水栅格数据！本次我们基于逐月的平均降水栅格数据，利用栅格计算工具计算12个月平均降水的平均值得到了逐年的平均降水栅格数据，年份为1950—2022年，格式为.tif，坐标为WGS1984，需要特别说明的是该数据为当年的日降水量的年平均值，不是年累计值，单位为m，除了提供全国范围的数据外，我们还裁剪为了全国分省的数据！以下为数据的
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、湿度等指标，说到常用的降水数据，最详细的降水数据是具体到气象监测站点的降水数据！之前我们分享过1929-2022年全球气象站点的逐年平均气温数据、逐年最高气温和逐年最低气温数据。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点的数据——1929-2022年全球气象站点的逐年平均降水量数据！原始数据来源于美国国家海洋和大气管理局（NOAA）下设的国家环境信息中心(NCEI)，原始数据以英寸为单位，数据格式为csv，缺失数据用99.99表示。为了方便大家使用，我们对原始数据进行了一些处理，包括：①降水单位转为毫米；②处理得到了shp和e
大型降水天气过程一.降水的形成机制1.大致过程水汽由源地水平输送至降水区——水汽条件水汽在降水地区有上升辐合，水汽在上升过程中膨胀冷却最后云滴增长为雨滴下降2.云滴增长的微观过程增长过程有两种：云中冰晶和过冷水同时存在，产生冰晶效应使水滴蒸发并向冰晶上凝华，使云滴迅速增长产生降水云滴的碰撞作用使云滴增大形成降水当云顶很高的时候，云的上部会出现冰晶结构，云层很薄的时候则只能下毛毛雨，因此降水强度很大程度上取决于云的厚度云的厚度又很大程度上取决于水汽和垂直运动降水预报中一般分析水汽条件和垂直运动3.暴雨的形成条件暴雨是24小时雨量大于50mm的降水，暴雨需要充足的水汽条件+强烈的上升运动+较长的持
目标【基于Excel降水和蒸散数据计算SPEI】【基于GTiff栅格降水和蒸散数据计算SPEI】环境系统：Window10+(X64)Python版本：3.8.8+gma版本：1.0.10+gma安装和详细功能帮助见：地理与气象分析库函数gma.climet.SPEI(PRE,PET,Axis=None,Scale=1,Periodicity=12)功能：【标准化降水蒸散指数】。基于Log-Logistic分布计算标准化降水蒸散指数。参数： PRE:array。降水量（mm）。 PET:array。潜在蒸散量（mm）。可选参数： Axis=int。计算轴。如果不设置（None），多维数据会将所
