标准化温度指数STI

Question

可以分享关于标准化温度指数STI的MATLAB代码么，有详细解析每一步骤怎么用的，我有逐月平均温度数据，格式是栅格数据，输出也要栅格数据。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当然可以。标准化温度指数（Standardized Temperature Index，简称STI）通常用于评估温度数据的分布情况或变化。下面是一个基于MATLAB的示例代码，用于计算标准化温度指数，输入为逐月平均温度数据（栅格数据格式），输出同样是栅格数据格式。此代码会逐步解析每一步骤的用法。

假设你的逐月平均温度数据存储在一个名为 monthlyTempGrid 的矩阵中，其中每一行代表一个时间点（月份），每一列代表一个空间位置（栅格单元）。下面是如何计算标准化温度指数的代码：

function [stiGrid] = calculateSTI(monthlyTempGrid)
    % 输入：monthlyTempGrid - 逐月平均温度数据的栅格数据矩阵
    % 输出：stiGrid - 标准化温度指数栅格数据矩阵

    % 获取时间点的数量（行数）和空间位置的数量（列数）
    [numTimePoints, numSpatialLocations] = size(monthlyTempGrid);
    
    % 计算每个月的平均温度值（这里假设每列是不同位置的平均值）
    monthlyMeans = mean(monthlyTempGrid, 1); % 按列计算平均值
    
    % 计算标准化温度差值的矩阵
    % 计算每个时间点相对于平均值的偏离程度（即温差），并将其标准化到相同范围（如：标准正态分布）
    temperatureDeviations = (monthlyTempGrid - monthlyMeans); % 计算温差矩阵
    stdDeviations = std(temperatureDeviations(:)); % 计算整体标准差
    normalizedDeviations = temperatureDeviations / stdDeviations; % 归一化差值，假设分母不为零，可以根据实际考虑零情况处理
    
    % 计算标准化温度指数（假设简单地将归一化差值累加作为指数）
    % 这里你可以根据需要定义更复杂的指数计算方式，比如考虑每个位置的累积偏差等。简单起见这里只累加归一化差值。
    stiGrid = sum(normalizedDeviations, 1); % 按列累加归一化差值得到每个位置的STI值
end

使用上述函数计算标准化温度指数的方法如下：

% 假设你的逐月平均温度数据存储在一个名为 monthlyTempGrid 的变量中
% 使用函数计算标准化温度指数STI栅格数据矩阵
stiResult = calculateSTI(monthlyTempGrid);

这段代码的核心思路是首先计算每个月的温度平均值，然后计算每个时间点的温度相对于该月平均值的偏离程度，并对这些偏离进行标准化处理，最终根据具体定义将这些标准化的差值累加得到标准化温度指数。请注意，上述代码是一个简化示例，实际应用中可能需要更复杂的计算和考虑更多的细节因素。特别是当涉及到更复杂的时间和空间数据时，你可能需要考虑不同的空间加权、时间窗口等因素来计算STI。此外，对于标准化过程可能需要更精细的处理，比如处理极端值或缺失数据等。因此在使用前请根据实际需求进行适当修改和优化。