3. 对每一年的浅层SM（GLEAM，daily，nc）进行处理，寻找干涸段（dry_down.py）:
- 去噪：对原始
SM_raw(t)做 5 日（或 3–7 日）中位数滑动平滑，得 SM_t;
- 一阶差分：
ΔSM_t = SM_t − SM_{t−1}（从第 2 天起有值）。
- 下降日判定： 下降：
ΔSM_t ≤ −ε； 近似不变也接受：|ΔSM_t| < ε（噪声容忍，不把段打断）； 推荐 ε = 5×10⁻⁴ m³/m³/日（0.0002–0.001 之间可调）。
- 连续段 + 容忍缺口：把满足上面条件的日子串成连续段；允许中间有≤ max_break 天不满足也不断段（容错噪声或极弱回湿）。 推荐
max_break = 1（最多 1 天小缺口）。
- 最短长度：段长度
L ≥ MIN_LEN才算干涸事件。 推荐 MIN_LEN = 5 天（气候区可调 5–7）。
- 事件最大化：对每个像元，在全年内按时间顺序把满足条件的段尽可能扩展到最大（直到再也不能合法延长），每段赋一个事件编号。
输出：
1) 事件编号图 drydown_event_id(time, lat, lon) : int32
- 取值：
0 = 不在干涸段；1, 2, 3, … = 第 1/2/3… 个干涸事件（同一像元内递增编号）。
- 用途：与 GPP 8 天窗口做事件级自举（更稳健），或提取事件统计（长度、总降幅等）。
2) 掩膜图 drydown_mask(time, lat, lon) : bool
- 取值：
True = 在干涸段内；False = 否。
- 用途：快速筛样本、算“窗口内干涸覆盖率”。
3) 平滑后的土壤水分 SMs_smooth(time, lat, lon) : float32
- 只是给后续回看与可视化用；真正做阈值时，我们会把8 天窗口的 SSM 从这里聚合。
3. 对每一年的浅层SM（GLEAM，daily，nc）进行处理，寻找干涸段（dry_down.py）:
SM_raw(t)做 5 日（或 3–7 日）中位数滑动平滑，得SM_t;ΔSM_t = SM_t − SM_{t−1}（从第 2 天起有值）。ΔSM_t ≤ −ε； 近似不变也接受：|ΔSM_t| < ε（噪声容忍，不把段打断）； 推荐ε = 5×10⁻⁴ m³/m³/日（0.0002–0.001 之间可调）。max_break = 1（最多 1 天小缺口）。L ≥ MIN_LEN才算干涸事件。 推荐MIN_LEN = 5天（气候区可调 5–7）。输出：
1) 事件编号图
drydown_event_id(time, lat, lon) : int320= 不在干涸段；1, 2, 3, …= 第 1/2/3… 个干涸事件（同一像元内递增编号）。2) 掩膜图
drydown_mask(time, lat, lon) : boolTrue= 在干涸段内；False= 否。3) 平滑后的土壤水分
SMs_smooth(time, lat, lon) : float32