气象数据怎么计算SPI和STI以及画图分析高温干旱的情况呀？

请问下怎么计算一些站点的SPI和STI呀？数据是1980年到2018年的5到9月份，有一些基本的气象参数，想知道高温干旱的变化情况，还有不知道怎么生成那种带地图的空间分布图像，谢谢了

SPI (Standardized Precipitation Index) 和 STI (Standardized Temperature Index) 是气象学中用来描述降水和温度相对异常的指标，分别用来评估干旱和暴雨等极端气象事件的发生概率。下面是计算SPI和STI的基本方法：

计算SPI：

  1. 计算每个站点的月降水量，计算方法可以是累计每月的降水量。

  2. 计算每个站点的降水平均值和标准差。

  3. 根据每个站点的降水平均值和标准差，计算每个月的SPI值。SPI的计算公式是：

    SPI = (X - μ) / σ

    其中，X为当前月的降水量，μ为该站点的降水平均值，σ为该站点的降水标准差。

  4. 根据SPI值可以评估当前月的降水相对于历史同期的异常程度。SPI值为正表示当前月相对于历史同期偏多，为负表示偏少。

计算STI：

  1. 计算每个站点的月平均气温，计算方法可以是累计每月的平均气温。

  2. 计算每个站点的温度平均值和标准差。

  3. 根据每个站点的温度平均值和标准差，计算每个月的STI值。STI的计算公式与SPI类似，只是将降水量换成了平均气温。

    STI = (X - μ) / σ

    其中，X为当前月的平均气温，μ为该站点的平均气温平均值，σ为该站点的平均气温标准差。

  4. 根据STI值可以评估当前月的气温相对于历史同期的异常程度。STI值为正表示当前月相对于历史同期偏高，为负表示偏低。

生成带地图的空间分布图像可以使用R语言中的ggplot2包和maps包。

  1. 首先，你需要准备一个包含站点经纬度信息的数据集，可以是一个CSV文件，包含每个站点的名称、经度、纬度等信息。

  2. 使用R语言中的read.csv函数读取该文件，并转换为数据框格式。

sites <- read.csv("sites.csv")
  1. 读取包含SPI或STI指数的数据集，并将其与站点经纬度信息合并。
spi_data <- read.csv("spi_data.csv")
data_with_sites <- merge(spi_data, sites, by = "site_name")
  1. 安装并加载ggplot2和maps包，并使用ggplot函数绘制地图。
install.packages("ggplot2")
install.packages("maps")
library(ggplot2)
library(maps)

world_map <- ggplot() + 
  borders("world", colour = "gray50", fill = "white") +
  coord_fixed(1.3)

world_map
  1. 将站点数据和SPI或STI指数绘制在地图上。可以使用geom_point函数绘制站点，使用scale_color_gradient函数设置SPI或STI指数颜色映射。
spi_map <- world_map + 
  geom_point(data = data_with_sites, aes(x = lon, y = lat, color = spi)) +
  scale_color_gradient(low = "blue", high = "red")

spi_map

这样，你就可以生成一个带地图的空间分布图像，用来展示SPI或STI指数在不同站点之间的空间分布情况。需要注意的是，这只是一个简单的例子，实际情况可能还需要进行更多的数据预处理和图像美化工作。

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