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中国逐年干燥度指数空间分辨率为1km时间为1901-2022为比值没有单位。该数据集是基于中国1km逐月潜在蒸散发PET和降水量PRE采用比值法计算式得到年AI 年PET/年PRE。AI是表征一个地区干湿程度的指标一般来说根据AI分类可以概括地把区域分为湿润AI1相当于森林、半湿润AI在1-1.5相当于森林草原、半干旱AI在1.5-4相当于干草原和干旱地区AI≥4相当于荒漠。前言 – 人工智能教程
干燥度指数是指空气中的水蒸气含量与该温度下的最大水蒸气含量之比以百分数表示。其作用是衡量空气中的干燥程度是评价空气干湿程度的重要指标。
在气象学、农业、工业、医疗等领域中干燥度指数被广泛应用。在气象学中用于评估空气湿度掌握降水潜力预测气象灾害等在农业中用于判断土壤干湿程度合理灌溉在工业中用于控制生产过程中的湿度保证产品质量在医疗中用于评估患者身体的脱水程度给予适当的治疗。
干燥度指数越大表示空气中相对干燥的程度越高空气中的水汽含量越低反之干燥度指数越小表示空气中相对潮湿的程度越高空气中的水汽含量越高。通常情况下干燥度指数在40%~60%之间对人类的健康和生产活动都比较适宜。
数据集ID:
TPDC/CHINA_ARID_INDEX
时间范围: 1901年-2022年
范围: 全国
来源: 国家青藏高原科学数据中心
复制代码段:
var images pie.ImageCollection(TPDC/CHINA_SOIL_EROSION_K) 在PIE中这里有一个错误就是波段名称并不是下面所示的而是使用“B1”
名称类型空间分辨率(米)无效值干燥度指数Float321000-32768 date string 影像日期 代码:
var img pie.ImageCollection(TPDC/CHINA_SOIL_EROSION_K)//.filterDate(2000-01-01, 2006-01-01).select(B1).first()//.mean();
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