这个想法是为了找到伊朗野火与气温之间的相关性。 我使用了每场野火的坐标来对抗伊朗的温度，我的意思是几何形状，但 p 值非常低，几乎所有值都为零。
我尝试了 Geometry.bound 函数，仅获取野火，但数据为零且 p 值非常小
很高兴帮助确定伊朗野火与温度之间的相关性。根据的描述，似乎遇到了一个常见问题，即使用地理空间数据进行统计分析可能很棘手。
以下是解决的问题并改进分析的分步指南：
1. 数据收集和准备
-
野火数据：
- 确保的野火数据集尽可能准确和完整。
- 它应包括发生日期、时间、位置（纬度、经度）和一个估计野火大小或严重程度的指标（例如，燃烧面积或火辐射功率）。
-
温度数据：
- 获取涵盖感兴趣的时间段和区域的可靠温度数据。
- 可以使用各种来源，例如：
- 全球数据集： MODIS（中分辨率成像光谱仪）、ERA5（第五代 ECMWF 再分析）。
- 当地气象站： 从伊朗气象组织或相关机构获取。
- 确保的温度数据具有适当的空间分辨率（网格单元尺寸），以便与的野火数据保持一致。
2. 数据处理和对齐
-
空间聚合：
- 决定合适的空间单位进行分析（例如，网格单元、行政区域或距离野火位置一定半径内的缓冲区）。
- 将野火数据和温度数据汇总到这些共同的空间单位。
- 例如，可以计算每个网格单元或区域内的野火次数或总燃烧面积，以及相应的平均温度。
-
时间对齐：
- 确保的野火和温度数据在时间上保持一致。
- 如果的数据具有不同的时间分辨率，请将它们聚合到一个共同的时间尺度（例如，每日、每周或每月）。
3. 探索性数据分析
-
在进行任何统计建模之前，请先探索性地可视化和总结的数据：
- 散点图： 绘制每个空间单位的温度与野火发生次数或严重程度的关系图。
- 地图： 创建地图，以直观显示温度和野火活动的时空模式。
- 汇总统计： 计算每个变量的描述性统计（例如，均值、标准差、相关系数），以了解它们之间的总体关系。
4. 统计建模
-
相关性分析：
- 计算温度和野火活动之间（在选择的空间和时间单位内）的皮尔逊相关系数（对于线性关系）或斯皮尔曼等级相关系数（对于非线性关系）。
- 这将为提供两个变量之间关联强度和方向的度量。请记住，相关性并不意味着因果关系。
-
回归分析：
- 为了更全面地了解温度对野火发生或严重程度的影响，请考虑使用回归模型。
- 线性回归： 如果关系似乎是线性的。
- 泊松回归或负二项回归： 如果的因变量是计数数据（例如，野火次数）。
- 其他回归模型： 根据的特定数据特征和研究问题，其他回归模型可能更合适（例如，逻辑回归、分位数回归）。
-
考虑混淆变量：
- 在的分析中包含可能影响野火和温度的潜在混淆变量，例如降水量、湿度、风速、植被类型和人为因素（例如，土地利用变化、人口密度）。
5. 解释和可视化结果
-
一旦进行了统计分析，请仔细解释结果并以一种有意义且信息丰富的方式将其可视化：
- 报告估计的相关系数或回归系数及其 p 值和置信区间。
- 创建图表来可视化温度和野火活动之间的关系，以及任何混淆变量的影响。
- 讨论的发现对理解伊朗野火与温度之间关系的影响，并强调的研究结果的任何局限性。
请记住，这只是一个一般指南，可能需要根据的特定数据和研究问题调整分析方法。
如果能提供有关的数据、使用的 Google Earth Engine 代码以及遇到的任何特定错误消息的更多信息，我或许能够提供更具体的指导和帮助。
标签：python,arrays,correlation From： 78790731