Python气象视频教程：极端天气事件指数

前言：

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极端气候介绍：

    极端气候事件通常对社会经济和自然环境产生重要影响。极端气候事件是一定时期内发生的有一定强度或频率较低的，对社会经济会产生严重影响的事件。

    极端气候事件的监测方法有多个，以下是常见的几种方法。

（1）绝对阈值法。选择某一气象要素的值高于或低于某一特定值的方法，如日最高气温大于等于35℃。

（2）百分位法。把一组按大小排列的数据分为100等分，选取某个长期序列的固定百分位值作为阈值，如取第95个或第5个百分位数，超过这个阈值的值被认为是极端值，该事件被认为是极端事件。

（3）历史排位法。根据监测值的历史变化序列进行排序，挑选出当年值在序列中所处位置，如1960年来最高气温等。

（4）广义极值分布法。极值分布指气候要素中最大值或最小值的概率分布。近年来，广义极值分布理论在极端气候事件的监测中得到了广泛的应用。

最后：

    视频内容主要介绍了如何利用python计算极端事件的相对阈值，绝对阈值，计算连续发生的极端事件。包括计算极端事件的时空分布和发生日期。

如何利用Python实现三类常见极端天气气候事件指数，以及确定极端事件发生的时间代码测试：https://www.heywhale.com/mw/project/61162916fe727700176cac60/content

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