PyDRGHT：一个用于干旱分析的综合性Python软件包

《Environmental Modelling & Software》：PyDRGHT: A comprehensive Python package for drought analysis

干旱监测与概率评估工具PyDRGHT的开发与应用。该开源Python包整合单变量与多变量干旱指数计算、频率分析及干旱特征解析功能，通过标准化与经典指标结合实现灵活分析，并以土耳其塞汉河流域1965-2011年降水径流数据验证其有效性，为干旱监测与风险评估提供可重复的解决方案。

　　

Tolga Bar?? Terzi

土耳其特拉布宗卡拉德尼兹理工大学工程学院土木工程系

摘要

干旱是一种日益严重的环境危害，对社会和生态系统产生深远影响，而气候变化加剧了这一趋势。有效的监测和概率评估需要能够捕捉单变量和多变量特征的集成工具，包括多个水文气候变量之间的相互依赖关系。本研究介绍了PyDRGHT，这是一个用于全面干旱分析的开源Python包。PyDRGHT提供了一个统一的框架，用于计算标准化的单变量和多变量干旱指数、识别干旱特征，并进行基于单变量和copula的双变量频率分析，从而实现透明且可重复的概率评估。通过使用土耳其塞汉河流域（1965–2011年）的长期降水量和径流数据，展示了PyDRGHT的实用性，证明了其在干旱检测和特征描述方面的强大能力。作为Python生态系统中的一个灵活且可靠的工具，PyDRGHT推动了干旱监测、风险评估和水文气候研究的发展。

部分内容摘录

软件和数据可用性

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  软件名称：PyDRGHT
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  开发者：Tolga Bar?? Terzi
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  联系方式：[e-mail]
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  首次可用时间：2025年
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  所需硬件：标准PC或Mac
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  所需软件：Python 3及以下Python模块：numpy、scipy、pandas
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  编程语言：Python
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  源代码链接：https://github.com/TerziTB/PyDRGHT 和 PyPI：https://pypi.org/project/pydrght/
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  数据来源：本研究使用的降水量和径流数据可在//doi.org/10.5281/zenodo.17413883获取

软件包概述

PyDRGHT软件包的整体结构和主要组件如图1所示。该软件包分为多个模块，分别用于经典干旱指数、标准化干旱指数、多变量干旱指数、频率分析以及PET（潜在蒸发量）计算，具体内容将在以下小节中详细说明。

应用实例

通过使用土耳其塞汉河流域1965–2011年的月度降水量和径流数据，展示了PyDRGHT的适用性。这些数据用于说明如何利用该软件包进行全面的干旱监测和分析。具体计算了单变量干旱指数，包括中国-Z指数（CZI）、标准化降水量指数（SPI）和标准化径流指数（SSFI），以反映气象和水文情况。

讨论

尽管PyDRGHT为干旱分析提供了一个灵活且可重复的框架，但仍需考虑一些局限性。首先，当前的应用案例是基于土耳其塞汉河流域的数据；由于环境和气候的差异，其他地区的结果可能会有所不同，这些差异可能影响干旱的发生、发展和检测。例如，作物的物候阶段变化可能会影响对农业干旱事件的解读，从而带来挑战。

结论

本研究介绍了PyDRGHT，这是一个用于干旱监测和分析的全面Python软件包，可在https://pypi.org/project/pydrght/免费获取。PyDRGHT提供了一个统一的框架，用于计算单变量、多变量和经典干旱指数，能够详细评估干旱的特征，包括持续时间、严重程度、强度、频率、开始和结束日期以及事件之间的间隔时间。标准化指数和经典指数的结合使得分析更加灵活。

未引用的参考文献

Dabrowska-Zielinska等人，2020年；H?nsel等人，2015年；Lloyd-Hughes和Saunders，2002年。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

数据可用性

数据已共享。

资金支持

本研究未获得公共部门、商业部门或非营利组织的任何特定资助。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。