如题。

scope/work/research/warmingHiatus

某坨

GEE 基本上是一坨屎。 想不通 Google 为什么搞得这么烂。 最新方案是把 ERA5-Land 下载下来在本地做。

预实验

没做机器学习部分。

先用 ERA5-Land 的 Lake cover 来筛选湖泊， Lake cover > 0.8 的像元视作纯湖泊像元。 然后提取连通域，经典。

只要一个连通域的像元数量大于 2，认为是一个湖泊。 然后直接用 ERA5-Land 的 Lake mix-layer temperature 作为湖泊表层温度，

获取 1978-2023 年的逐月数据。 本意是 1981-2020 年，但由于后续要做突变点分析， 需要控制突变点不能在时间序列的边缘，所以限制了最短的时间阶段为 3 年， 这样一来前后各需要多 3 年的数据。

拿到时间序列后，计算年均温度，然后突变点分析。 得出突变点年份和前后阶段的斜率。