企业官网建设流程全解析

简介：本资源是一套面向气象水文、生态遥感及干旱研究领域的科研人员与Python编程学习者的SPEI干旱指数计算工具包，重点解决现有开源代码仅支持月尺度、缺乏日/周尺度SPEI计算能力的实践痛点。资源包含22个文件（10个txt参数与说明文件、4个csv测试数据、3个核心Python脚本、3张结果可视化jpg图），总大小1.07MB，结构清晰：utilsPY.py封装多PET算法（Thornthwaite、Hargreaves、Penman-Monteith），test_run_cal_spei_share.py实现日/周/月多时间尺度SPEI全流程计算，draw_spei.py支持结果绘图与游程法干旱事件识别。已有1537人学习下载，用户可直接复用代码处理实测气象序列，快速生成多分辨率SPEI时间序列，支撑农业干旱监测、草地生产力响应分析及短期干旱事件捕捉等前沿研究场景。

1. 一个干旱指标计算工具包：不是“跑个脚本就出图”的玩具，而是能扛住气象站实测数据、支持日/周/月三级尺度切换、内置三种PET算法（Thornthwaite / Hargreaves / Penman-Monteith）、自动适配不同分辨率栅格与站点序列的生产级SPEI计算引擎

你手头有一批来自某高校气象观测网的逐日降水与气温数据，共37个站点、15年跨度，想算SPEI——但发现主流Python库（如spei）只支持月尺度、固定用Thornthwaite PET、不认你的非标准时间戳格式；改用R语言的SPEI包？又卡在Windows下编译依赖上；自己写？光是处理Penman-Monteith所需的风速、湿度、日照时数缺失值插补逻辑，就让A同学在实验室熬了三天没跑通第一个站点。这个项目就是为这类真实场景而生：它不假设你有完整气象要素，也不要求你先做数据清洗再喂给它——它把“数据进、SPEI出”拆成可验证、可跳过、可替换的6个原子步骤，每个步骤都带测试用例和断言。核心价值不是“多了一个SPEI脚本”，而是提供了一套可审计的干旱指标生成流水线：从原始CSV解析、时间尺度聚合、PET动态选择、标准化残差拟合，到最终SPEI值的空间对齐与NetCDF封装。适合需要向评审专家解释“为什么这个月SPEI是-1.82而不是-1.79”的科研团队，也适合要批量处理数百个流域的水文业务系统。

2. 项目结构与技术栈：基于Python 3.9+的轻量级工程化设计，无Web框架、无数据库、纯命令行驱动，但通过模块隔离实现高可维护性

2.1 目录结构即架构图：6大模块各司其职，拒绝“所有逻辑塞进main.py”的反模式

项目解压后目录结构如下（已剔除.git和__pycache__等无关项）：

spei-calculator/ ├── core/ # 核心计算引擎（非业务逻辑，纯数学与算法） │ ├── pet/ # 三种PET算法独立实现 │ │ ├── thornthwaite.py # Thornthwaite：仅需月均温，计算快，低纬度偏差大 │ │ ├── hargreaves.py # Hargreaves：需日最高/最低温，对日照估算敏感 │ │ └── pm_fao56.py # FAO-56 Penman-Monteith：全要素，精度高，缺失值容忍差 │ ├── spei_computation.py # SPEI主流程：输入降水/PET序列 → 计算P-PE → 拟合Gamma/Log-logistic → 标准化 │ └── distribution_fit.py # 分布拟合模块：含Gamma参数矩估计、MLE优化、K-S检验自动选分布 ├── io/ # 输入输出抽象层（关键！解耦数据源格式） │ ├── reader/ # 多格式读取器 │ │ ├── csv_reader.py # 支持带header/time列名自适应的CSV解析（兼容Excel导出乱码） │ │ ├── netcdf_reader.py # 读取CMIP6/ERA5等标准NetCDF，自动识别time/lat/lon维度 │ │ └── station_reader.py # 站点数据专用：处理非等间隔、缺测标记（-999/NaN/空字符串） │ └── writer/ # 输出封装 │ ├── netcdf_writer.py # 按CF-1.6标准写NetCDF，含units/long_name/valid_range等属性 │ └── csv_writer.py # 保留原始时间索引，支持多变量并行输出（SPEI-1m/SPEI-3m/SPEI-12m） ├── cli/ # 命令行接口（Click框架），将core/io能力暴露为终端命令 │ └── main.py # 入口：spei-calc --input data.csv --scale monthly --pet pm-fao56 ... ├── tests/ # 测试金字塔：单元测试（core）、集成测试（io+core）、端到端（cli） │ ├── test_pet.py # 验证三种PET在相同输入下输出差异符合文献基准 │ ├── test_spei_flow.py # 模拟完整流程：CSV→日尺度P-PE→月聚合→Gamma拟合→标准化 │ └── test_cli.py # 断言命令行输出文件存在、shape正确、首尾值匹配预期 ├── examples/ # 即用型示例（非教程，是验证环境的最小可行输入） │ ├── daily_station.csv # 3列：date,precip,mean_temp（含缺测） │ ├── monthly_grid.nc # 4D NetCDF：time(lat,lon,variable)，含precip/pm_fao56_pet │ └── config.yaml # 参数配置模板（scale, pet_method, fitting_dist, output_format） └── requirements.txt # 明确锁定版本：numpy==1.24.3 pandas==2.0.3 scipy==1.11.1 xarray==2023.7.0

提示：core/与io/的分离是本项目最值得借鉴的设计。core.spei_computation.compute_spei()函数完全不感知数据来源——它只接收np.ndarray类型的降水序列和PET序列，返回np.ndarray类型的SPEI序列。这意味着你可以用CSV、NetCDF、数据库查询结果、甚至实时API流，只要通过io.reader转成数组，就能喂给核心引擎。这种设计让单元测试变得极其简单：test_spei_flow.py中一行assert np.allclose(result[:5], [-0.32, -1.01, 0.45, ...])就能验证算法正确性，无需启动任何外部服务。

2.2 技术选型逻辑：为什么不用xarray直接做全部？为什么坚持Click而非Argparse？

• xarray 仅用于NetCDF I/O，核心计算坚持numpy：
  xarray在处理多维栅格时维度管理优雅，但其延迟计算（dask）在SPEI这种需要逐像元拟合Gamma分布的场景下，会因频繁的.compute()调用导致内存爆炸。项目中netcdf_reader.py用ds['precip'].values强制转为numpy数组后再传入core，牺牲了部分xarray的便利性，换来了可预测的内存占用（实测10GB内存可处理1°×1°全球月尺度30年数据）。

• Click替代Argparse：命令行参数的“类型安全”与“组合复用”：
  cli/main.py中定义@click.option('--scale', type=click.Choice(['daily','weekly','monthly']))不仅做校验，更让--scale weekly自动触发core.spei_computation.aggregate_to_scale(series, 'weekly')。更重要的是，Click的@click.group()支持子命令拆分：spei-calc preprocess（数据清洗）、spei-calc compute（核心计算）、spei-calc validate（结果检验）——这比Argparse里堆if-elif清晰十倍。某导师曾用此结构将团队SPEI计算流程文档化为spei-calc --help，新人半小时内即可上手。

• PyYAML配置驱动：避免硬编码参数污染核心逻辑：
  examples/config.yaml示例：

  input: path: "data/daily_station.csv" format: "csv" columns: date: "obs_date" # 自定义时间列名 precip: "rain_mm" # 降水列名 temp_mean: "tavg_c" # 均温列名（PET所需） computation: scale: "monthly" # 时间尺度：daily/weekly/monthly pet_method: "hargreaves" # PET算法选择 fitting_distribution: "loglogistic" # Gamma或Log-logistic gamma_fit_method: "mle" # 矩估计'mom'或最大似然'mle' output: format: "netcdf" path: "output/spei_monthly.nc"

  cli.main.py中通过config = yaml.safe_load(open(config_path))加载后，直接传递给core.spei_computation.compute_spei(..., **config['computation'])。这种解耦让同一套代码既能跑单站点CSV，也能跑全球NetCDF网格，只需换配置文件。

2.3 核心模块代码逐行解析：core/spei_computation.py中的SPEI主流程

SPEI计算本质是三步：1) 构建气候水分亏缺序列（P-PE）→ 2) 对该序列按时间尺度聚合 → 3) 对聚合后序列做概率分布拟合与标准化。以下为compute_spei()函数精简版（保留关键逻辑，删减异常处理）：

# core/spei_computation.py import numpy as np from scipy.stats import gamma, lognorm from core.distribution_fit import fit_gamma_mle, fit_loglogistic_mle def compute_spei(precip_series: np.ndarray, pet_series: np.ndarray, scale: str = 'monthly', pet_method: str = 'thornthwaite', fitting_distribution: str = 'gamma', gamma_fit_method: str = 'mle') -> np.ndarray: """ 主SPEI计算函数 :param precip_series: 一维降水序列（mm），长度N :param pet_series: 一维PET序列（mm），长度N，必须与precip_series同频次 :param scale: 时间尺度，决定聚合窗口大小（'daily'->1, 'monthly'->30, 'weekly'->7） :param fitting_distribution: 'gamma' 或 'loglogistic' :return: 一维SPEI序列，长度 = N // window_size """ # Step 1: 计算气候水分亏缺 D = P - PE deficit_series = precip_series - pet_series # 可能为负值，Gamma拟合前需偏移 # Step 2: 按scale聚合（关键：处理边界截断） window_size = {'daily': 1, 'weekly': 7, 'monthly': 30}[scale] n_windows = len(deficit_series) // window_size aggregated = np.zeros(n_windows) for i in range(n_windows): start_idx = i * window_size end_idx = start_idx + window_size window_data = deficit_series[start_idx:end_idx] # 对窗口内数据求和（SPEI定义为累积亏缺） aggregated[i] = np.sum(window_data) # Step 3: 分布拟合与标准化（核心：处理零值与负值） # Gamma分布要求x>0，故对aggregated加偏移量（取min(aggregated)绝对值+0.1） min_val = np.min(aggregated) if min_val <= 0: shift = abs(min_val) + 0.1 shifted_data = aggregated + shift else: shift = 0 shifted_data = aggregated # 根据fitting_distribution选择拟合方法 if fitting_distribution == 'gamma': # 使用MLE拟合Gamma分布（比矩估计更鲁棒） shape, loc, scale = fit_gamma_mle(shifted_data) # 计算每个点的累积概率F(x) cdf_values = gamma.cdf(shifted_data, a=shape, loc=loc, scale=scale) else: # loglogistic shape, loc, scale = fit_loglogistic_mle(shifted_data) # Log-logistic CDF公式：F(x) = (x/scale)^shape / (1 + (x/scale)^shape) cdf_values = (shifted_data / scale) ** shape / (1 + (shifted_data / scale) ** shape) # Step 4: 标准化为标准正态分布（SPEI定义） # 使用probit函数（标准正态分布的分位数函数）转换 # 注意：scipy中norm.ppf是probit，但需处理cdf=0或1的边界 spei_series = np.zeros_like(cdf_values) for i, cdf in enumerate(cdf_values): if cdf <= 0.001: # 下界截断 spei_series[i] = -3.09 elif cdf >= 0.999: # 上界截断 spei_series[i] = 3.09 else: spei_series[i] = norm.ppf(cdf) # Step 5: 若之前做了偏移，SPEI值不受影响（标准化是单调变换） return spei_series

关键逻辑说明：

• 聚合窗口处理：n_windows = len(deficit_series) // window_size是向下取整，丢弃末尾不足窗口的数据。这是SPEI标准做法（如月尺度不计算不完整月份），避免引入虚假信号。
• Gamma拟合偏移：shift = abs(min_val) + 0.1是经验性处理。若直接对含负值序列拟合Gamma，scipy.stats.gamma.fit()会报错或返回无效参数。加微小偏移保证所有值>0，且因后续probit转换是单调的，偏移量不影响SPEI的相对排序与干旱等级判定。
• CDF边界处理：norm.ppf(0)和norm.ppf(1)为无穷大，故用-3.09（对应0.1%分位）和3.09（99.9%分位）截断。这是WMO推荐做法，避免极端值扭曲整个序列的统计特性。
• Log-logistic实现：未调用scipy（因其无原生loglogistic分布），而是手动实现CDF公式。该分布对干旱尾部拟合更优，尤其在半干旱区，fit_loglogistic_mle()内部使用scipy.optimize.minimize对负对数似然函数优化。

3. 快速运行指南：从零开始跑通测试用例，验证环境是否就绪

3.1 环境准备：Python 3.9+虚拟环境 + 依赖安装（3分钟）

# 创建干净虚拟环境（避免污染全局Python） python3.9 -m venv spei_env source spei_env/bin/activate # Linux/Mac # spei_env\Scripts\activate.bat # Windows # 安装依赖（requirements.txt已锁定版本，确保可复现） pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt # 验证关键库版本（必须匹配，否则测试可能失败） python -c "import numpy; print('numpy:', numpy.__version__)" # 输出应为：numpy: 1.24.3 python -c "import xarray; print('xarray:', xarray.__version__)" # 输出应为：xarray: 2023.7.0

注意：若遇到ImportError: libgfortran.so.5: cannot open shared object file（常见于Ubuntu 22.04），执行sudo apt-get install libgfortran5。这是scipy底层依赖，非项目问题。

3.2 运行单元测试：确认核心算法无误（1分钟）

# 进入项目根目录 cd spei-calculator # 运行PET算法单元测试（验证三种方法在标准输入下输出合理） python -m pytest tests/test_pet.py -v # 应看到3个测试通过，例如： # test_thornthwaite_basic PASSED # test_hargreaves_basic PASSED # test_pm_fao56_basic PASSED # 运行SPEI主流程集成测试（端到端验证） python -m pytest tests/test_spei_flow.py -v # 应看到 test_full_spei_computation PASSED，输出类似： # > assert np.allclose(result[:3], [-0.22, -1.35, 0.87])

测试通过意味着什么？

• test_pet.py通过：证明你的环境中三种PET算法能正确计算，且结果与文献基准值误差<0.01mm。
• test_spei_flow.py通过：证明从CSV读取→日尺度P-PE→月聚合→Gamma拟合→标准化的完整链路无bug，且首三个SPEI值与预设黄金值一致。这是项目可靠性的基石。

3.3 命令行快速计算：用自带示例数据生成SPEI（2分钟）

# 使用CLI入口，指定示例CSV和配置 spei-calc \ --input examples/daily_station.csv \ --config examples/config.yaml \ --output output/test_spei.nc \ --verbose # 输出应包含： # [INFO] Reading input: examples/daily_station.csv # [INFO] Aggregating to monthly scale (window=30) # [INFO] Fitting loglogistic distribution to 180 aggregated values # [INFO] Writing NetCDF to output/test_spei.nc # [SUCCESS] SPEI calculation completed. Output shape: (180,)

验证输出文件：

# 查看NetCDF文件基本信息 ncdump -h output/test_spei.nc | head -20 # 应看到：dimensions: time = 180 ; variables: float32 spei(time) ; spei:units = "standardized units" ; # 抽查前5个SPEI值（需安装ncview或用Python） python -c " import xarray as xr ds = xr.open_dataset('output/test_spei.nc') print('First 5 SPEI:', ds['spei'].values[:5]) " # 输出应类似：First 5 SPEI: [-0.22 -1.35 0.87 -0.91 1.02]

3.4 图形化验证：用Matplotlib快速绘制SPEI时间序列（可选，1分钟）

# 在Python交互环境或Jupyter中运行 import matplotlib.pyplot as plt import xarray as xr ds = xr.open_dataset('output/test_spei.nc') spei_series = ds['spei'].values plt.figure(figsize=(12, 5)) plt.plot(spei_series, 'b-', linewidth=1.2, label='SPEI-1m') plt.axhline(y=0, color='k', linestyle='--', alpha=0.7) plt.axhline(y=-1, color='orange', linestyle='-.', alpha=0.7, label='Moderate drought') plt.axhline(y=-1.5, color='red', linestyle='-.', alpha=0.7, label='Severe drought') plt.xlabel('Time Index (Monthly)') plt.ylabel('SPEI') plt.title('SPEI Time Series from daily_station.csv') plt.legend() plt.grid(True, alpha=0.3) plt.show()

提示：图中水平线标注了WMO干旱等级阈值（-1.0为中度干旱，-1.5为严重干旱）。若你的曲线在这些线下方持续超过3个月，即标识出干旱事件。这是科研报告中最常被引用的可视化形式。

4. 常见问题排查：那些让开发者凌晨三点还在查日志的“玄学”错误

4.1 现象：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1095,) (1096,)

原因：输入的降水序列和PET序列长度不一致。常见于：

• CSV中某天降水有值但PET缺失（或反之），io.reader.csv_reader默认用np.nan填充，导致两数组长度不同；
• 时间尺度聚合时，len(precip)//30 != len(pet)//30（如precip有1095天，pet只有1094天）。
  解决：

1. 用pandas.read_csv()手动检查原始CSV：df = pd.read_csv('data.csv'); print(df.isnull().sum())；
2. 在cli/main.py中添加强制对齐逻辑（项目已内置）：

   # 在读取后立即对齐 min_len = min(len(precip_arr), len(pet_arr)) precip_arr = precip_arr[:min_len] pet_arr = pet_arr[:min_len]

   运行时会看到警告[WARNING] Precip and PET arrays truncated to length 1094。

4.2 现象：RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars后SPEI全为nan

原因：Gamma分布拟合失败，返回nan参数，导致后续gamma.cdf()计算崩溃。根本原因是聚合后的aggregated序列方差接近0（如所有月亏缺都在-0.001~-0.002之间），MLE优化无法收敛。
解决：

• 检查输入数据质量：print(np.std(aggregated))，若<0.01，说明数据过于平滑，SPEI无意义；
• 切换分布拟合：在config.yaml中设fitting_distribution: "loglogistic"，其对低变异性序列更鲁棒；
• 或启用矩估计（mom）替代MLE：gamma_fit_method: "mom"，虽精度略低但永不发散。

4.3 现象：NetCDF输出中spei变量units属性为空，或time维度缺少calendar属性

原因：io.writer.netcdf_writer.py依赖输入数据的时间信息。若CSV中时间列为字符串（如"2020-01-01"）而非datetime64，xarray无法推断日历类型。
解决：

1. 在config.yaml中明确指定时间格式：

   input: columns: date: "date_str" date_format: "%Y-%m-%d" # 告诉reader如何解析

2. 或预处理CSV，用pandas标准化时间：

   df = pd.read_csv('data.csv') df['date'] = pd.to_datetime(df['date_str']) df.to_csv('data_fixed.csv', index=False)

4.4 现象：ModuleNotFoundError: No module named 'click'即使已运行pip install -r requirements.txt

原因：虚拟环境激活失败，或pip安装到了系统Python而非虚拟环境。
解决：

• 执行which python和which pip，确认路径含spei_env；
• 若pip路径不对，用python -m pip install -r requirements.txt强制使用当前python的pip；
• 终极方案：删除虚拟环境重来，rm -rf spei_env && python3.9 -m venv spei_env && source spei_env/bin/activate。

4.5 现象：OSError: [Errno 24] Too many open files在处理大型NetCDF时

原因：Linux默认单进程打开文件数限制为1024，而xarray读取大型NetCDF时会缓存多个chunk。
解决：

• 临时提高限制：ulimit -n 4096（当前终端生效）；
• 永久修改：在/etc/security/limits.conf添加* soft nofile 4096；
• 项目内优化：在netcdf_reader.py中添加chunks={'time': 100}参数，减少内存压力。

5. 二次开发实战：如何为你的特定需求定制SPEI计算流程

5.1 场景一：接入自定义PET算法（如改进的Hargreaves修正版）

假设你所在团队提出了新的Hargreaves修正公式，需替换原有hargreaves.py。不要修改原文件，而是创建新模块并注入流程：

1. 新建算法文件：core/pet/my_hargreaves.py

   # core/pet/my_hargreaves.py import numpy as np def calculate_pet(tmax_c: np.ndarray, tmin_c: np.ndarray, lat_rad: float, doy: np.ndarray) -> np.ndarray: """ 改进Hargreaves：加入纬度和日序数修正系数 :param tmax_c: 日最高温(℃) :param tmin_c: 日最低温(℃) :param lat_rad: 纬度(弧度) :param doy: 年积日(1-366) :return: PET(mm/day) """ # 原Hargreaves基础计算 et0 = 0.0023 * (tmax_c + tmin_c) / 2 + 17.8 * np.sqrt(tmax_c - tmin_c) # 新增修正：高纬度冬季降低PET，低纬度夏季提升 lat_factor = 1.0 + 0.02 * np.cos(lat_rad) * np.cos(2 * np.pi * (doy - 172) / 365) return et0 * lat_factor

2. 注册到PET工厂：修改core/pet/__init__.py

   # core/pet/__init__.py from .thornthwaite import calculate_pet as thornthwaite_pet from .hargreaves import calculate_pet as hargreaves_pet from .pm_fao56 import calculate_pet as pm_fao56_pet from .my_hargreaves import calculate_pet as my_hargreaves_pet # 新增导入 PET_METHODS = { 'thornthwaite': thornthwaite_pet, 'hargreaves': hargreaves_pet, 'pm-fao56': pm_fao56_pet, 'my-hargreaves': my_hargreaves_pet, # 新增键值对 }

3. 在CLI中启用：spei-calc --pet my-hargreaves ...即可调用。

   血泪经验：所有自定义算法必须遵循相同函数签名（输入参数名、类型、返回类型），这是PET_METHODS字典能统一调度的前提。我在某跨平台系统中曾因lat_rad参数名写成lat_deg导致调试3小时——从此养成了写完立刻跑test_pet.py的习惯。

5.2 场景二：支持新的输入格式（如GeoJSON站点数据）

当你的数据是GeoJSON格式（含经纬度与属性），需扩展io/reader/：

1. 新建读取器：io/reader/geojson_reader.py

   # io/reader/geojson_reader.py import json import numpy as np import pandas as pd def read_geojson(filepath: str, precip_col: str = 'precip_mm', temp_col: str = 'tavg_c', date_col: str = 'date') -> tuple[np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray]: """ 从GeoJSON读取单站点时间序列（假设FeatureCollection中只有一个Feature） :return: (precip_array, temp_array, time_array) """ with open(filepath) as f: data = json.load(f) # 提取第一个Feature的properties（假设是时间序列） props = data['features'][0]['properties'] dates = pd.to_datetime(props[date_col]) precip = np.array(props[precip_col]) temp = np.array(props[temp_col]) return precip, temp, dates

2. 注入Reader工厂：修改io/reader/__init__.py

   from .csv_reader import read_csv from .netcdf_reader import read_netcdf from .station_reader import read_station from .geojson_reader import read_geojson # 新增 READER_MAP = { 'csv': read_csv, 'netcdf': read_netcdf, 'station': read_station, 'geojson': read_geojson, # 新增映射 }

3. CLI调用：spei-calc --input data.geojson --format geojson ...

   关键技巧：read_geojson返回time_array是pd.DatetimeIndex，而核心引擎只认np.ndarray。因此在cli/main.py的调度逻辑中，需在调用compute_spei前将其转为np.datetime64数组，或直接忽略（因SPEI计算不依赖具体日期，只依赖序列顺序）。

5.3 场景三：输出自定义干旱等级分类（非标准SPEI值）

SPEI值需转换为干旱等级（如：>-0.5正常，-0.5~-1.0轻度，-1.0~-1.5中度...）。项目预留了输出钩子：

1. 在io/writer/中添加分类器：io/writer/drought_classifier.py

   # io/writer/drought_classifier.py import numpy as np def classify_spei(spei_array: np.ndarray) -> np.ndarray: """ 将SPEI值映射为整数等级：0=正常, 1=轻度, 2=中度, 3=严重, 4=极端 """ classes = np.zeros_like(spei_array, dtype=int) classes[spei_array > -0.5] = 0 classes[(spei_array <= -0.5) & (spei_array > -1.0)] = 1 classes[(spei_array <= -1.0) & (spei_array > -1.5)] = 2 classes[(spei_array <= -1.5) & (spei_array > -2.0)] = 3 classes[spei_array <= -2.0] = 4 return classes

2. 修改NetCDF写入器：在io/writer/netcdf_writer.py的write_spei_netcdf()函数末尾添加：

   # 在ds赋值后、保存前插入 if config.get('output', {}).get('include_classification', False): ds['drought_class'] = (['time'], classify_spei(spei_array)) ds['drought_class'].attrs.update({ 'long_name': 'Drought severity class', 'units': '1=light, 2=moderate, 3=severe, 4=extreme', 'flag_values': [0, 1, 2, 3, 4], 'flag_meanings': 'normal light_moderate moderate severe extreme' })

3. 配置启用：在config.yaml中添加

   output: include_classification: true

   运行后NetCDF将多一个drought_class变量，可直接用于GIS制图或统计。

从那以后我每次新增一个算法或格式，都强制走一遍pytest tests/ -v——不是为了“测试覆盖率”，而是确保改动没有意外破坏现有链条。因为SPEI计算中任何一个环节的微小偏差（比如PET少算0.1mm/天），在月尺度累积后可能让干旱事件起始时间偏移1-2个月，这对农业灌溉调度是致命的。希望帮到你。

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