晚来天欲雪，能饮一杯无？

天气研究与预报 (WRF) 模型是一种功能强大的数值天气预报系统，用于模拟各种尺度的大气现象。WRF 生成大量输出数据，可为气象和气候研究、天气预报和环境管理提供宝贵信息。WRF 输出数据通常存储在 netCDF 文件中，其中包含具有不同单位和维度的多个变量。但是，WRF 生成的 netCDF 文件并不总是遵循气候和预报 (CF) 元数据约定，这可能会使数据难以解释。CF 元数据约定提供了一种标准化的方式来描述 netCDF 文件中变量的元数据和单位。

标准化降水指数（SPI）是一个广泛使用的指数，用于描述一系列时间尺度上的气象干旱的特征。但是经过研究发现，目前的处理方法基本都是单点进行计算，缺少多点（大区域）的批量计算过程。因此本博客从气象数据下载，处理成NC格式文件以及依靠climate indices库完成多点的SPI指数计算，并可以在ARCGIS中利用反距离权重生成指数SPI栅格数据。本文有博主整理的完成Python代码资源以及样例数据。

PERSIANN 降雨数据使用教程

基于Python分析气象数据教程-2

如何使用 Python、pandas 和 SciPy 对天气数据进行基本分析。 它不包含对气象科学的贡献，但说明了如何生成简单的图和基本模型来拟合一些真实的物理观测。