asdf

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#define LEN sizeof(struct student)
struct student
{
int num;
float score;
struct student *next;
};
 
int n;
struct student *creat(struct student *head)
{
  struct student *p1,*p2;
  n=0;
  p1=p2=(struct student *)malloc(LEN);
  scanf("%ld,%f",&p1->num,&p1->score);
  head=NULL;
  while(p1->num != 0)
  {
       n=n+1;
       if(n == 1)
       head = p1;
       else
       p2->next = p1;
       p2 = p1;
       p1 = (struct student *)malloc(LEN);
       scanf("%ld,%f",&p1->num,&p1->score);
  }
  p2->next = NULL;
  return(head);
}
 
int main()
{
 struct student *a;
 creat(a);
 struct student *p;
 p->next=a;
 int i=0;
 while(p!=NULL)
 {
        p=p->next;
        i++;
 }
 printf("%d",i);
 system("pause");
 return 0;
}

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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