[发明专利]一种气候变化情景下水文旱情评估方法

说明书

本发明公开了一种气候变化情景下水文旱情评估方法，首先收集研究区域气象、水文、地形数据，构建SWAT水文模型数据库；基于M个全球气候模式，通过多变量偏差校正方法获取未来气象序列，输入SWAT模型获取M组未来径流序列；计算M组标准化径流指数，并通过游程理论提取干旱特征值；计算影响区域旱情的关键指标PI，将其作为协变量，构建非一致性条件下两变量水文干旱联合概率分布函数。基于最可能组合情景分别求取M组历史基准时段与未来时段不同联合重现期下的干旱历时、烈度；基于M组最可能情景的中位数，量化干旱特征值的变化，评估气候变化对流域未来水文干旱情势的影响。本发明评估可靠性好，为应对未来气候灾害提供实践价值。

技术领域

本发明属于水文技术领域，涉及一种干旱预报预警技术，具体地说涉及一种气候变化情景下水文旱情评估方法。

背景技术

作为全球分布最广、发生最频繁、影响最严峻的自然灾害之一，干旱事件严重威胁着全球粮食安全、供水安全和生态安全。考虑到实际应用需求，干旱常被进行分类研究(气象干旱、水文干旱、农业干旱、社会经济干旱以及生态干旱)。其中，水文干旱，泛指降水短缺累积到一定程度导致地表径流、河道流量减少、造成河流正常生境及地表、地下水体之间资源转化关系异常的现象，在水资源管理以及各类涉水活动(例如农业灌溉、工业城市取用水等)中影响尤为明显，是干旱事件中重要的类别，对区域水资源盈亏情况分析、水资源综合规划利用具有重要意义。全球气候变化改变水文循环的热力和动力环境，对蒸散发、降水、径流和土壤湿度等气象水文要素造成了直接或间接影响，使水资源时空分布不均的态势加重，直接导致区域旱情发生改变，研究气候变化对水文旱情的影响是当前研究的热点与难点，对应对未来气候灾害、科学制定减排战略具有重要的理论意义和实践价值。

针对该问题，申请号为201710514498.7的发明专利^[1]提出了一种河流干旱灾害情况预测方法，该方法基于Copula函数构建了基于历史时段的干旱指数与时间的概率模型，对淮河流域未来干旱情况进行了预测，试图在精细空间尺度上对流域未来水文干旱进行连续、动态、定量化、可视化分析，但该模型却未考虑未来变化环境下统计概率模型的非一致性特征。在气候变暖背景下，水文气象时间序列包含趋势、振荡以及突变等种种特征，传统基于序列一致性假设的干旱评估方法已不再适用。

考虑到气候变化对流域水情以及水文干旱的深刻影响，申请号为201910485806.7的发明专利^[2]提出了一种反映非一致性干旱特征变量的干旱预警方法和装置。该方法通过获取目标区域在预设时段内的气象干旱指数确定干旱特征变量序列，优选干旱序列的时变概率分布从而获取反映非一致性干旱特性的预警信息。然而，该方法一方面未考虑干旱事件的多变量属性特征。具体而言，不论是中等强度但长历时的干旱事件，抑或短期的高强度干旱，均会造成巨大的社会经济损失，但这些信息却无法通过单一特征变量的频率分析获取。其次，单纯基于时间为自变量的非一致性统计概率模型未能充分挖掘气候变化对干旱灾害影响的物理机制，不能有效适应未来径流模式下的水文干旱情势分析。

此外，降水是直接影响干旱的关键因素。当降水异常亏缺持续，引发土壤含水量降低，致使蒸散发过程受到抑制，空气中水汽含量减少；此时流域水量平衡被打破，径流量减少，水文干旱发生。但现阶段未有文献充分考虑气候变暖背景下降水对水文旱情的驱动控制作用，并将其考虑为干旱情势时变参数模型解释变量，未能从干旱的驱动形成机理角度出发开展气候变化下水文干旱的评估研究。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术存在的不足，基于全球气候模式集合(GCMs)，获取历史基准期与未来气候变化下的降雨、径流过程，从干旱的驱动形成关键变量出发，采用流域降水变率为协变量，考虑径流系列的非一致性特征构建时变Copula模型，基于最可能组合模式，提出一种考虑气候变化影响下的非一致性两变量水文旱情评估方法。

本发明一种未来气候变化情景下的水文旱情评估方法，包括以下步骤：