抗疫得闲●致歌德几首

公园里有个中法友谊纪念园,一尊歌德雕像,满园的玫瑰花,花色缤纷,非常漂亮。由于抗疫,春节几天每天都过来放放风,得诗几首:

1致歌德.初见

春风微寒落水杉,诗人不语独看花。

新黄旧红绿叶里,夕阳斜照未见她!

 

2)致歌德.再见1

昨日才见君,君与花迎春,

春来风不驻,驻下玫香熏!

 2)致歌德.再见2

今又来见君,君花少几枝?

他人不采摘,君可与长诗!

 

4)致歌德.再见3

今不与君见,君独与花伴。

法兰上万里,君孤可思乡?

 

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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