Thornthwaite
洛 2022/6/21
# gma.climet.ET0.Thornthwaite(TEM, LAT = 34.6, Axis = None, StartYear = 1992, StartMonth = 1) 1.0.10 +
功能：【Thornthwaite】。基于 桑斯维特（Thornthwaite 1948）法计算月潜在蒸散量。
参数：
TEM: array 。月平均气温（℃）。
可选参数：
LAT = float||array。数据纬度值（°）。默认为 34.6° N。
提示
若 LAT 为数组，其在非计算轴上应与输入数据具有相同的形状！
Axis = int。计算轴。如果不设置（None），多维数据会将所有数据展开到一维计算。
StartYear = int。数据起始年份。默认为 1992 年。
StartMonth = int。数据起始月份。默认为 1。
注意
StartYear、StartMonth 基于计算轴！
返回：array。
参考文献：
Thornthwaite, C.W. (1948) An approach toward a rational classification of climate. Geographical Review, Vol. 38, 55-94.
示例：
from gma import climet
TEM = [0.95, 2.15, 5.75, 13, 19.95, 23.7, 24.8, 23.9, 20.15, 15.2, 10.6, 3.4,
0.0, 3.8, 9.85, 14.95, 20.7, 25.05, 26.55, 24.5, 19.55, 12.65, 5.9, 2.4]
THD = climet.ET0.Thornthwaite(TEM, LAT = 34.17, StartYear = 1980)
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绘制计算结果
绘图代码示例
import matplotlib.pyplot as plt
PAR = {'font.sans-serif': 'Times New Roman',
'axes.unicode_minus': False,
}
plt.rcParams.update(PAR)
X = gma.osf.DateSeries('198101','198301',DateDelta='M', Format='%Y%m').strftime('%Y-%m')
plt.figure(figsize = (10, 5), dpi = 300)
### 绘制数据
plt.plot(X, THD, linewidth = 0.8, c = 'gray')
plt.xticks(X[::2])
### 绘制其他网格
plt.grid(True, linestyle = (0,(6,6)), linewidth = 0.3)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Thornthwaite PET(mm)')
plt.show()
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