[发明专利]一种二维干旱风险估计方法及其系统

说明书

本发明公开了一种二维干旱风险估计方法及其系统，方法包括：提取不同时期的干旱历时特征值和干旱烈度特征值；拟合出干旱历时概率分布函数和干旱烈度概率分布函数，并构建联合分布函数，通过最可能组合法推算重现期T_or的干旱历时d*和烈度s*；基于联合分布函数，采用随机模拟技术得到B组新样本；分别进行拟合得到第j组样本的干旱历时概率分布函数以及干旱烈度概率分布函数，并构建出第j组样本的联合分布函数；基于每组联合分布函数，通过最可能组合法推算重现期T_or的干旱历时d_Tj和烈度s_Tj；基于B组干旱历时d_Tj和干旱烈度s_Tj，评估干旱历时d*和烈度s*的不确定性。通过评估干旱历时和烈度的不确定度，从而评估推算值得可靠性，为干旱风险评估提供参考。

技术领域

本发明属于气候预测技术领域，更具体地，涉及一种二维干旱风险估计方法及其系统。

背景技术

干旱灾害是全球最为常见的自然灾害之一，严重威胁粮食安全、供水安全和生态安全。准确评估干旱风险对保障流域水安全具有重要意义。降水、气温等水文气象数据是干旱评估的重要基础资料，但是，由于气象监测站点空间布设不均且大多监测站点建成时间过短，我国实测水文气象资料匮乏，如何获取稀缺资料地区长序列水文气象资料，并准确推求干旱风险是当前水文气象工作者面临的重大挑战。

近年来，卫星遥感技术、数据同化技术的快速发展有效弥补了气象监测站点不足、数据序列过短的缺陷，为稀缺资料地区干旱风险评估提供了新的数据参考。但是，多源卫星遥感反演降水和再分析气象产品具有较大的系统偏差，直接应用于稀缺资料地区的干旱评估会导致较大的误差。其次，现有干旱风险评估大多通过一维或多维频率分析直接估算干旱风险设计值，并未考虑有限水文气象数据序列长度引起的小样本容量频率分析结果存在较大不确定性的问题，进而导致风险评估结果有误。以多变量干旱频率分析为例，边缘分布和联合分布函数的确定都依赖于指标序列的样本容量，样本容量较小会导致所估计的函数参数存在不确定性，从而使多维干旱风险设计值估计产生较大不确定性。如何定量估算稀缺资料地区多维干旱风险设计值及伴随不确定性十分重要，然而现有文献未能有效充分利用卫星遥测及再分析气象信息开展稀缺资料地区考虑样本不确定性的多维干旱监测评估工作。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种二维干旱风险估计方法及其系统，其目的在于对估计值的不确定性进行评估。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种二维干旱风险估计方法，包括：

步骤S1：提取不同时期的干旱历时特征值和干旱烈度特征值；

步骤S2：分别基于干旱历时特征值和干旱烈度特征值拟合出干旱历时概率分布函数F_D(d)和干旱烈度概率分布函数F_S(s)，并构建干旱历时和干旱烈度的联合分布函数F(d,s)＝C(F_D(d),F_S(s))，通过最可能组合法推算重现期T_or的干旱历时d*和烈度s*；

步骤S3：基于联合分布函数F(d,s)，采用随机模拟技术得到B组新样本(d_ij,s_ij)，其中，i＝1,...,n，j＝1,...,B，d_ij和s_ij分别为第j次抽样得到的第i个样本的干旱历时和干旱烈度；

步骤S4：针对每组新样本，分别对干旱历时序列和干旱烈度序列进行拟合，得到第j组样本的干旱历时概率分布函数F_Dj(d)以及干旱烈度概率分布函数F_Sj(s)，并构建出第j组样本的干旱历时和干旱烈度的联合分布函数F_j(d,s)＝C(F_Dj(d),F_Sj(s))；