怎么计算月均降水量？

想要计算降雨侵蚀，如下图

img

按照这个公式需要月均降水量，但是我从统计年鉴上找的是每天的降雨量相加得到的月降水量，如下图

img

我要怎么得到那个月均降水量呢？很疑惑，如果把月降水量求和/12个月，那所有的Pi/P就都是一样的啊？求问，要怎么做这个？为什么那些用GIS做的人要用克里金插值求月平均，搞不懂

参考GPT和自己的思路，要计算月均降水量，可以将每天的降雨量相加得到月降水量，然后除以当月的天数，这样就可以得到该月的平均降雨量。

例如，如果一个月有30天，总降雨量为300毫米，那么该月的平均降雨量为300毫米/30天 = 10毫米/天。

如果只是简单地将12个月的月降水量求和并除以12，得到的是年均降水量，而不是月均降水量。因此，为了计算降雨侵蚀，需要按照每个月的平均降雨量进行计算。

至于为什么一些人要使用克里金插值来求月平均降水量，可能是因为他们只有部分的站点观测数据，或者他们需要在没有观测数据的地方进行预测。在这种情况下，他们可以使用插值技术来估算每个月的平均降雨量，并且克里金插值是一种常用的方法。

如果您已经有每天的降雨量数据，那么可以按照以下步骤计算月均降水量：

  1. 将每天的降雨量数据按照月汇总，得到每个月的总降水量。
  2. 计算该地区降水站点的月份数（即有多少个月份有观测数据）。
  3. 将每个月的总降水量相加并除以月份数，即可得到月均降水量。

对于使用GIS进行计算的人可能更倾向于使用克里金插值来计算月平均降水量。这是因为克里金插值可以根据现有的降水站点数据推算出整个地区的降水分布情况，从而更精确地估算出每个月的平均降水量。同时，在空间分布上存在较大差异的情况下，简单地求和后除以12并不一定能够准确反映当地的实际情况。在这种情况下，使用克里金插值等空间插值方法可以更好地处理这些差异性，并提高计算结果的准确性和可靠性。

那其实克里金的插值，他用的站点数据也是那个站点这一个月的总降水量是吧？他考虑了多个站点然后给这个地区所有栅格推算降雨量，就叫月平均降雨量？

这里的月均降水量可以是多个气象站点的月平均降水量，也可以是几年中的一个月平均降水量，所以要看文章之中对月均降水量的定义是什么。 其次，如果文章中没有关于这个月均降水量怎么计算的话。你也可以把你当前的月降水量当做月平均降水量来计算的。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
降雨侵蚀模型需要的是月均降水量，因此我们需要把每天的降雨量转换成月均降水量。常用的方法有两种：

  1. 将每天的降雨量相加得到月降水量，再将月降水量除以月份得到月均降水量。

这种方法简单易懂，但是可能会忽略掉每天降雨量的变化。

  1. 通过空间插值计算得到每个月的平均降水量。

这种方法会考虑到每天的降雨量变化，同时还可以利用周围站点的数据进行插值，提高结果的精度。

在这里，我介绍一下第一种方法的实现：

假设我们有一个包含每天降雨量的DataFrame，其中列名为"Date"，降雨量列名为"Rainfall"，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Date': pd.date_range('20210101', '20211231'),
    'Rainfall': np.random.randint(1, 50, size=365)
})

现在我们需要将每天的降雨量转换成月均降水量。我们可以先根据日期列"Date"添加一个月份列"Month"：

df['Month'] = df['Date'].dt.month

然后，我们可以按照月份分组，计算每个月的总降水量和天数，从而得到月均降水量：

df_monthly = df.groupby('Month').agg({'Rainfall': ['sum', 'count']})
df_monthly.columns = ['MonthTotal', 'MonthDays']

df_monthly['MonthAvg'] = df_monthly['MonthTotal'] / df_monthly['MonthDays']

这样我们就得到了每个月的总降水量、天数和月均降水量。可以将月均降水量重新赋给每天的数据，然后就可以在降雨侵蚀模型中使用了。

关于克里金插值求月平均，这种方法可以提高结果的精度，尤其是在研究区域内站点分布不均匀、地形复杂的情况下。克里金插值的原理就是在一个已知点数据的基础上，通过加权平均的方法估算未知点数据。具体实现可以参考GIS软件中的克里金插值功能，或使用Python库中的"pykrige"等插值工具包。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

月均降水量是指某个地区在一个月内平均每天的降水量。在计算月均降水量时，需要考虑该地区每天的降水量以及降水的分布情况。因此，简单地将每个月的降水量相加再除以12并不是正确的计算方法。
为了得到准确的月均降水量，可以采用以下方法：
1. 收集该地区每天的降水量数据，可以从气象局、水文局等机构获取。
2. 对每个月的降水量进行统计，计算出该月的总降水量。
3. 计算该月的天数，例如1月份有31天。
4. 将该月的总降水量除以该月的天数，得到该月的平均降水量。
5. 重复以上步骤，计算出每个月的平均降水量。
6. 将每个月的平均降水量相加，再除以12，得到该地区的月均降水量。
需要注意的是，降水量的分布情况对月均降水量的计算结果有影响。例如，某地区在一个月内可能出现几天大雨，其余时间没有降水，这种情况下，简单地将总降水量除以天数得到的平均降水量并不能反映该地区的实际情况。因此，在计算月均降水量时，需要考虑降水的分布情况，可以采用插值等方法进行处理。