cold_pool_detection:从空气温度和降雨时间序列数据中检测和分析对流冷池通道的算法 源码

cold_pool_detection 描述 从空气温度和降雨的时间序列数据中检测和分析对流冷池通道的算法。 从与非零降雨相关的快速温度下降中检测出冷池通道。 冷池事件由检测到的冷池通过之前和之后的时间段定义。 这些通行前和通行后时段内的特征值用于计算给定参数的摄动强度。 可以通过对这些数据应用预定义的操作来分析在冷池事件的一个或两个周期内任何其他提供的变量的特性。 此外,基础时间序列数据本身可以写入输出以进行进一步分析。 该算法的进一步描述和使用可以在Kirsch等人的文章中找到。 (2021年)。 用法 cp_detection 执行冷池检测(实例方法) 参数(必填): dtdata (DatetimeIndex):具有规则网格的时间数据(建议分辨率为10分钟或更小) ttdata (1-d数组或pandas.Series):与dtdata长度相同的温度数据 rrdata (1