[发明专利]一种基于条件概率高时空分辨率的干旱传播时间计算方法

权利要求书

1.一种基于条件概率高时空分辨率的干旱传播时间计算方法，其特征在于，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：搜集指定的降水数据与土壤湿度数据，将降水数据与土壤湿度数据处理为旬尺度序列，采用空间插值方法处理降水数据与土壤湿度数据的得到一定空间分辨率的网格化后的降水数据与土壤湿度数据；

步骤2：根据网格化后的降水数据为基础，计算出标准化降水指数，来表征气象干旱；以网格化后的土壤湿度数据为基础，计算出标准化土壤湿度指数，来表征农业干旱；

步骤3：通过Copula理论建立标准化降水指数与标准化土壤湿度指数之间具有最佳相依关系的联合分布；

步骤4：基于联合分布得到条件概率公式，通过条件概率公式计算不同等级气象干旱条件下导致农业干旱发生的概率，并设置阈值区间；判断农业干旱发生的概率是否达到阈值要求，若农业干旱发生的概率未达到阈值要求，则调整阈值区间再次判断概率是否达到阈值，若农业干旱发生的概率达到阈值要求，则得到气象干旱到农业干旱的传播时间。

2.根据权利要求1所述的一种基于条件概率高时空分辨率的干旱传播时间计算方法，其特征在于，在步骤2中：计算标准化降水指数具体为：使用双参数伽马分布函数来计算网格化后的降水数据与土壤湿度数据对应的概率，然后将概率值进行正态标准化处理得到标准化降水指数，根据标准化降水指数得到不同时间尺度下的干旱特征；计算标准化土壤湿度指数具体为：求取网格化土壤湿度序列的平均值和标准差，然后将土壤湿度数据减土壤湿度平均值并除以土壤湿度标准差得到标准化土壤湿度指数。

3.根据权利要求1所述的一种基于条件概率高时空分辨率的干旱传播时间计算方法，其特征在于，步骤3中，联合分布计算公式如下公式(6)：

F_SPI-i,SSMI-j(spi,ssmi)＝P(SPI-ispi,SSMI-jssmi)＝C(F₁(spi),F₂(ssmi)) (6)，

其中，F_SPI-i,SSMI-j为建立的联合分布，i与j分别为SPI与SSMI对应的时间尺度，F₁与F₂分别为SPI与SSMI序列的边缘分布函数。

4.根据权利要求1所述的一种基于条件概率高时空分辨率的干旱传播时间计算方法，其特征在于，在步骤3具体为，首先采用正态分布来拟合标准化降水指数与标准化土壤湿度指数的边缘分布，再采用高斯，耿贝尔，弗兰克，克莱顿以及学生五种Copula函数来进行联合分布的拟合，采用欧式平方距离最小为准则，对五种Copula函数的拟合优度进行检验，从而筛选出具有最佳拟合效果的联合分布函数。

5.根据权利要求1所述的一种基于条件概率高时空分辨率的干旱传播时间计算方法，其特征在于，在步骤4中，计算不同等级气象干旱条件下引发农业干旱的条件概率如下公式(7)、(8)以及(9)：

中旱情景：

重旱情景：

极旱情景：

其中，P_m-n，P_s-n和P_s-n分别为气象干旱在中度，重度和极端干旱情景下引发农业干旱的概率大小，n为准化土壤湿度指数滞后标准化降水指数的时间长度，C为Copula函数，P为概率函数。