![شاخص خشکسالی SPI در گوگل ارث انجین](https://hydrogis.ir/wp-content/uploads/2024/03/IndexPict-SPI.jpg)
شاخص خشکسالی SPI در گوگل ارث انجین به صورت تخصصی قابل محاسبه است. این شاخص را می توان از معروف ترین شاخص های خشکسالی دانست که تنها بر اساس بارش استاندارد شده محاسبه می شود. در حقیقت شاخص خشکسالی SPI با نام کامل Standardized Precipitation Index معروف است. فرم کلی محاسبه این شاخص در رابطه زیر ارائه شده است.
![شاخص خشکسالی SPI در گوگل ارث انجین](https://hydrogis.ir/wp-content/uploads/2024/03/download.png)
در واقع برای محاسبه شاخص SPI لازم است تا بارش در هر زمان دلخواه منهای مقدار میانگین بارش در یک بازه آماری مرجع شود و سپس بر مقدار انحراف معیار بارش در همان بازه زمانی تقسیم شود. بسته به مقدار شاخص SPI می توان کلاس های متفاوتی برای خشکسالی در نظر گرفت. در شکل زیر می توان تقسیم بندی کلاس های خشکسالی بر اساس شاخص SPI را مشاهده کرد.
![شاخص خشکسالی SPI در گوگل ارث انجین](https://hydrogis.ir/wp-content/uploads/2024/03/3-Table1-1.png)
اهمیت محاسبه شاخص خشکسالی SPI در گوگل ارث انجین در ارزیابی شرایط خشکسالی یک منطقه را می توان در موارد زیر خلاصه کرد.
اهمیت محاسبه شاخص خشکسالی SPI در گوگل ارث انجین
- پوشش مکانی و زمانی مناسب داده های بارش سنجش از دوری
- امکان ارزیابی آنی داده ها و بررسی مداوم شرایط اقلیمی و اثر آن بر خشکسالی
- دقت و صحت مناسب داده های بارش به عنوان مهمترین ورودی شاخص SPI
- اقتصادی بودن پردازش در فضای ابری گوگل ارث انجین
- اهمیت شاخص خشکسالی در مطالعات بیلان آب
- اهمیت شاخص خشکسالی بر سلامت کشاورزی و اقتصاد وابسته به آن
- توانایی برنامه ریزی برای مدیریت پایدار خشکسالی
شما در انتهای این آموزش قادر خواهید بود تا نقشه کلاس بندی شاخص SPI برای ارزیابی شدت خشکسالی در منطقه مطالعاتی را مطابق شکل زیر بسازید.
کلاس بندی شدت خشکسالی بر اساس SPI
![شاخص خشکسالی SPI در گوگل ارث انجین](https://hydrogis.ir/wp-content/uploads/2024/03/spi_annual.jpg)
شما در آموزش محاسبه و پردازش شاخص خشکسالی SPI در گوگل ارث انجین، مباحث آموزشی زیر را یاد خواهید گرفت تا بتوانید به راحتی این شاخص را برای هر زمان و محدوده مطالعاتی محاسبه کنید.
مباحث آموزشی شاخص خشکسالی SPI در گوگل ارث انجین
- انتخاب داده بارش مناسب به لحاظ دقت مکانی و پوشش زمانی
- معرفی مرجع زمانی استاندارد برای محاسبه شاخص SPI
- تحلیل و پردازش داده بارش CHIRPS
- تبدیل بارش روزانه به ماهانه
- محاسبه مقدار میانگین و انحراف معیار بارش در هر بازه زمانی دلخواه
- محاسبه شاخص SPI بر اساس بارش و میانگین درازمدت کل بازه آماری
- محاسبه شاخص SPI ماهانه بر اساس میانگین و بارش در دوره زمانی مرجع برای همان ماه هدف
- محاسبه شاخص SPI سه ماهه و ارائه دستورالعمل برای محاسبه SPI شش ماهه، دوازده ماهه و ….
- نمایش شاخص SPI در فضای گوگل ارث انجین
- تولید سری زمانی شاخص SPI برای هر بازه زمانی دلخواه
- نحوه خروجی گرفتن از تصاویر SPI از فضای گوگل ارث انجین به گوگل درایو
- پردازش تصاویر خروجی گرفته شده در نرم افزار ArcGIS برای تولید نقشه های کلاس بندی SPI
شما می توانید برای مطالعه بیشتر در خصوص شاخص SPI و نحوه کاربرد آن در مدیریت خشکسالی از مقاله قرار گرفته در لینک زیر استفاده کنید.
از همه مهم تر اینکه در هیدرو GIS یک دوره جامع پایش خشکسالی در سامانه گوگل ارث انجین طراحی و ارائه شده است. شما با گدراندن این دوره به طور حتم می توانید بیشتر نیاز خود در خصوص ارزیابی شاخص های خشکسالی در گوگل ارث انجین برآورد کنید. برای دسترسی به محتوای این دوره آموزشی جذاب و جامع روی لینک زیر کلیک کنید.
برای استفاده از آموزش شاخص خشکسالی SPI در گوگل ارث انجین، آشنایی عمومی با سامانه گوگل ارث انجین مورد نیاز است. اما از این بابت هیچ نگرانی وجود نخواهد داشت چرا که تمامی مباحث مورد نیاز برای این آموزش در دوره آموزش رایگان گوگل ارث انجین که از لینک زیر قابل مشاهده است، ارائه شده است. در خلال آموزش نیز به جلسات مورد نیاز از دوره رایگان آموزش گوگل ارث انجین اشاره می شود.
![شاخص خشکسالی SPI در گوگل ارث انجین](https://hydrogis.ir/wp-content/uploads/2023/11/gee-1-400x400.png)
شما در کنار ویدیو آموزشی محاسبه شاخص SPI در گوگل ارث انجین، داده های آماده شده در این آموزش به همراه کد نوشته شده در فضای گوگل ارث انجین را دریافت خواهید کرد.
شما می توانید سوالات یا نظرات خود را در صفحه آموزش و از بخش نظرات مطرح کنید. همچنین می توانید مشکلات و ایرادات خود را از طریق ایمیل برای ما مطرح کنید. تلاش می شود در اسرع وقت به سوالات شما پاسخگویی شود
شناسایی نواحی سیل زده در گوگل ارث انجین
شناسایی نواحی سیل زده در گوگل ارث انجین اهمیت آموزش شناسایی نواحی سیل زده در گوگل ارث انجین اهمیت زیادی…
نقشه پوشش اراضی شبستر
نقشه پوشش اراضی شبستر با دقت مکانی 10 متری اهمیت داده آموزشی نقشه پوشش اراضی شبستر از مهم ترین لایه…
پایش زمانی و مکانی ریزگردها در گوگل ارث انجین
پایش ریزگردها در گوگل ارث انجین به صورت زمانی و مکانی اهمیت آموزش پایش ریزگردها در گوگل ارث انجین از…
نقشه پوشش اراضی سراب
نقشه پوشش اراضی سراب با دقت مکانی 10 متری اهمیت داده آموزشی نقشه پوشش اراضی سراب از مهم ترین لایه…
دوره های مرتبط
پایش جنگل در گوگل ارث انجین
پایش جنگل در گوگل ارث انجین اهمیت آموزش پایش جنگل در گوگل ارث انجین میتواند از کارکردهای جالب این سامانه…
تبخیر و تعرق یک کیلومتری در گوگل ارث انجین
تبخیر و تعرق یک کیلومتری در گوگل ارث انجین اهمیت آموزش تبخیر و تعرق واقعی یکی از داده های حیاتی…
حذف ابر از تصاویر ماهواره ای در گوگل ارث انجین
اهمیت آموزش حذف ابر از تصاویر ماهواره ای اهمیت ویژه در سنجش از دور و مطالعات زمینی دارد. در واقع…
پایش آلودگی هوا با سنجش از دور و یادگیری ماشین
دوره جامع پایش آلودگی هوا با تصاویر ماهواره ای اهمیت آموزش پایش آلودگی هوا به کمک سنجش از دور و…
نظرات
105,000 تومان
![رضا رجبی](https://hydrogis.ir/wp-content/uploads/2023/06/mypictbackgroung-120x120.jpg)
قوانین ثبت دیدگاه