印度降雨量分布

简介

印度是一个以农业为主要产业的国家，而农业生产离不开水资源，降雨量是衡量水资源的重要指标。本文即是对印度降雨量分布的介绍和分析。

数据来源

本文使用了印度气象部门的历年降雨量数据，数据来源于 India Meteorological Department。

数据处理

首先，我们使用 pandas 模块读取数据：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('rainfall.csv')

数据的前几行如下：

|Year|Jan|Feb|Mar|Apr|May|Jun|Jul|Aug|Sep|Oct|Nov|Dec|Annual| |-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-| |1901|49.2|87.1|42.9|28.0|85.7|213.1|283.4|215.9|184.3|111.3|47.0|28.4|1254.3| |1902|0.0|0.0|0.0|31.5|92.9|156.2|218.5|204.5|216.8|172.6|32.5|0.0|1135.5| |1903|4.3|15.4|22.0|52.0|63.4|215.4|210.2|366.2|219.2|212.0|45.7|19.4|1445.1| |...|...|...|...|...|...|...|...|...|...|...|...|...|...|

数据共有 118 年，每年的 12 个月和年度降雨量。

接下来，我们计算年度降雨量的平均值、标准差和变异系数，这里用到了 numpy 模块：

import numpy as np

annual_mean = np.mean(data['Annual'])
annual_std = np.std(data['Annual'])
annual_cv = annual_std / annual_mean

结果为：

annual_mean = 1300.72372881356
annual_std = 208.70761376623922
annual_cv = 0.16029698004343922

可以看出，印度的降雨量平均水平为 1300.72 毫米，标准差为 208.71 毫米，变异系数为 0.16。

最后，我们使用 matplotlib 绘制印度年度降雨量分布的直方图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(data['Annual'], bins=20, edgecolor='black')
plt.xlabel('Rainfall (mm)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Annual Rainfall Distribution in India')
plt.show()

结果如下图所示：

结论

从直方图中可以看出，印度年度降雨量主要分布在 1000 ~ 1500 毫米之间，而且分布呈现单峰型，主峰位于 1200 ~ 1300 毫米之间。

此外，印度年度降雨量的变异系数较小，表明降雨量的波动性较小，有利于农业生产的稳定性和可持续性。