长短期记忆网络（LSTM）凭借其在时间序列分析中的强大能力，尤其在天气预测等领域显示出其重要性。

气温 （降水） 对植被绿度的直接影响是在不考虑降水 （气温） 变化的影响时，由于气温 （降水） 的变化对植被绿度产生的影响；此外，气温 （降水） 的变化会引起降水（气温） 变化，进而影响植被绿度，即气温 （降水） 对植被绿度的间接影响；

在多维时间和空间上生成基于栅格尺度的联合概率分布和多维概率分布概率。比如一个简单的问题，2000-2020年某个区域每日的温度和降水的联合概率分布，这样计算出整个区域的概率分布特征。

层次分析法（AHP）的核心计算过程，包括一致性检验和计算层次总排序权重。层次分析法是一种定性和定量结合的决策分析方法，用于解决复杂的决策问题。

要在MATLAB中进行多元非线性回归，你需要定义一个非线性模型，然后使用该模型和你的数据进行回归分析。以下是一个简化的示例，演示如何针对一个假定的非线性模型和虚构数据计算因子a的回归系数。此示例仅用于说明目的，实际应用中你需要根据实际情况调整模型和分析。

基于Copula函数的多变量水文频率分析主要集中于两变量，计算方法比较成熟，应用非常广泛。然而，研究中很多变量不止是两个，在洪水频率分析时通常将一个完整的洪水过程可划分2~3个时段，不同历时的洪量之间往往是相依的，与洪峰流量之间的相关性随着历时的增加而减弱。此时仅用二维联合分布难以描述整个洪水过程，那么高维（三维）的联合分布怎么计算呢？

Sen趋势分析利用时序数据计算每个像素点的Sen趋势值，判断某种变量（如蒸散、降水、温度等）的趋势（上升、下降或无变化）。使用中位数斜率方法（Sen’s Slope）来量化趋势，适用于处理非参数时间序列数据。Mann-Kendall显著性检验对趋势进行显著性检验，判断趋势是否显著（例如，在95%置信水平下）。计算Mann-Kendall统计量 SS 和对应的标准化Z值，以衡量趋势的显著性。输出结果

前面我讲了大量关于Copulas的联合概率计算方案，这里面有个很重要的问题，也是Copula计算的第一步，怎么确定一组数据的最优分布和累计概率分布？不足之处欢迎大家批评指正。

Vine copula为灵活建模多变量数据提供了一种更通用的方法。他们一开始由Joe[1996]提出，然后由Bedford和Cooke[2002]和Kurowicka和Cooke[2006]进一步发展。Vine copula是层次化的图形模型，它使用丰富的二元copula(所谓的pair对)来描述多元copula)作为构建模块。

本文采用常见的单变量分布函数，如Weibull-Copula、Gamma-Copula、Exp-Copula、Normal-Copula和Lognormal-Copula等，采用极大似然法估算参数，并通过拟合优度检验（goodness-o-fit test）来判断一组数据是否服从于以上某种分布，常用的拟合优度检验方法有Q-Q图法、Kolmogorov-Smimov(K-S)检验等，其中K-S检验(