GEE学习笔记 八十二:湖北旱情分析(2019年8月-9月)

news2024/12/22 20:19:44

2019年8月1日至9月15日,湖北平均雨量为近53年来同期最少,仅69.4毫米。尤其是中东部地区降水异常偏少,一个半月里大多数地方的累计降水量均不足70毫米,其中洪湖、英山降水仅4毫米。鄂西东部一直到鄂东地区的降水量均比常年同期偏少6成~9成,黄冈、武汉、黄石、咸宁等地偏少8成以上。8月以来,湖北中东部地区始终没有出现有效降水,加上今年高温天气持续时间长,进一步加剧土壤水分蒸发,导致该省中东部地区的气象干旱持续发展加重。

来源:

百度安全验证

我们接下来就用GEE结合气象数据来做一个简单的数据分析,看看目前湖北干旱程度到底如何?


一、寻找合适的数据源

    这里用到的主要是气象数据,我这里使用的是NOAA的CFSV2这个6小时的气象数据:CFSV2: NCEP Climate Forecast System Version 2, 6-Hourly Products(https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/NOAA_CFSV2_FOR6H),主要用到的波段是降雨量波段和气温波段。

二、加载处理数据

    处理降雨数据和气温数据有些不太一样,降雨数据需要计算在时间段内的降雨总量,而气温我们寻找的是最高气温。气温计算比较简单我就不做代码展示,这里我简单展示一下如何计算降雨总量。

  1. //imgCol就是影像集合,其中pre为降雨量波段

  2. var preImgCol = imgCol.select("pre");

  3. //使用join将影像集合合并为每日数据

  4. var join = ee.Join.saveAll("matches");

  5. var filter = ee.Filter.equals({

  6.   leftField: "date",

  7.   rightField: "date"

  8. });

  9. var joinImgs = join.apply(preImgCol.distinct("date"), preImgCol, filter);

  10. var preImgs = joinImgs.map(function(image) {

  11.   var _imgList = ee.List(image.get("matches"));

  12.   var _tempCol = ee.ImageCollection.fromImages(_imgList);

  13.   //由于是6小时,所以时间需要计算6*60*60

  14.   var _dayImg = _tempCol.sum().clip(roi).multiply(6 * 60 * 60);

  15.   var _date = image.get("date");

  16.   _dayImg = _dayImg.set("system:time_start", ee.Date.parse("yyyy-MM-dd", _date).millis());

  17.   return _dayImg;

  18. });

  19. preImgs = ee.ImageCollection(preImgs);

三、分析展示结果

下面展示的是2019年8月1日到2019年9月15日湖北全省每日最高温度和降雨变化情况

每日最高温度,单位摄氏度

每日降雨量

总体状况

 

    通过上面图表可以了解到这一个半月湖北一直是高温少雨的情况。接下来可以看一下空间分布图,可以明显看到在湖北东部,高温少雨干旱比较严重。

(1)最高温度分布图:

(2)降雨总量分布图

进一步我们统计一下各个市的状况:

(1)降雨量

(2)气温

四、对比历史数据

    其中蓝色线是实际的情况,红色线是拟合的趋势线,使用的是GEE中linearFit()来做线下回归计算得到的结果,相关代码如下:

  1. var dataList = yearImgs.reduceColumns(ee.Reducer.toList(2), ["year", "tem"])

  2.                        .get("list");

  3. dataList = ee.List(dataList);

  4. var result = dataList.reduce(ee.Reducer.linearFit());

  5. print("linear fit result", result);

  6. var offset = ee.Number(ee.Dictionary(result).get("offset"));

  7. var scale = ee.Number(ee.Dictionary(result).get("scale"));

  8. //计算预测数据

  9. dataList = dataList.map(function(data) {

  10.   data = ee.List(data);

  11.   var predict = ee.Number(data.get(0)).multiply(scale).add(offset);

  12.   data = data.add(predict);

  13.   return data;

  14. });

(1)对比40多年同时期的降雨数据

 

其中趋势拟合结果如下,非常明显可以看到降雨量总体趋势是在下降,也就是降雨量越来越少。

(2)最高气温

其中趋势拟合结果如下,气温总体趋势是在上升,最高气温是越来越高,天气越来越热。

上面所有的是总体情况对比,下面是各个主要的市对比历史情况。

    这几个主要的市也是目前干旱最严重的地方,从对比数据结果就可以看出降雨量同比下降了8成左右,同历史相比也下降了8成左右。

五、在进一步分析一下

    这个分析有点牵强,不过还是将分析结果直接贴出来,是关于湖北省雨季总的降雨量的一个统计分析,时间切割点在大坝修筑前后,可以看到总体降雨量少了将近100mm,具体为啥会这样我也不知道原因。

来源请引用:地理遥感生态网科学数据注册与出版系统 

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