【技术实现步骤摘要】
一种考虑气候变化影响下的热浪
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洪水复合灾害评估方法
[0001]本专利技术属于灾害风险预测领域,更具体地,涉及一种考虑气候变化影响下的热浪
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洪水复合灾害评估方法。
技术介绍
[0002]在气候变暖影响下,大气
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陆面系统发生了显著的变化,极端事件的频次、历时、烈度、影响面积逐步加剧;同时,一种新的复合灾害:热浪
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洪水复合灾害开始出现,并日趋频繁给人类的生命、财产、生态和社会带来了很大的威胁和挑战,需要采取有效的措施进行防范和应对。
[0003]如何获取未来高精度气温、径流数据,预估未来热浪
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洪水复合灾害风险,是当前研究的热点和难点。气候模式为预估未来气候情景提供了可靠工具,但在流域尺度,气候情景输出存在较大偏差,无法直接应用;此外,模式输出中的陆面变量,涉及到大气
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陆面传播过程,导致产流预估结果并不可靠,从而对未来热浪
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洪水复合灾害风险的预估的准确性造成影响。
技术实现思路
[0004]针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本专利技术提供了一种考虑气候变化影响下的热浪
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洪水复合灾害评估方法,由此解决现有的未来热浪
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洪水复合灾害风险的预估方法准确性不高的技术问题。
[0005]为实现上述目的,按照本专利技术的第一方面,提供了一种考虑气候变化影响下的热浪
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洪水复合灾害评估方法,包括:
[00 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种考虑气候变化影响下的热浪
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洪水复合灾害评估方法,其特征在于,包括:S1,按照复合灾害评估的时间节点,将研究区域的CMIP6 GCM数据划分为历史、未来数据,并以ERA5
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Land数据为基准,分别对所述历史、未来数据进行偏差校正;其中,所述CMIP6 GCM数据和ERA5
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Land数据中的气象变量包括日尺度降水、气温、露点温度、相对湿度及风速;S2,将校正后的历史、未来数据输入陆面过程模式CLM5.0中,得到所述研究区域的历史、未来产流第一模拟数据;S3,将校正后的历史、未来数据及历史、未来产流第一模拟数据输入至Bi
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LSTM模型,得到所述历史、未来产流第二模拟数据;S4,基于游程理论从历史、未来产流第二模拟数据中提取洪水事件,并根据致死热浪指标,从校正后的历史、未来数据中提取热浪事件,以构建热浪
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洪水复合灾害集;其中,所述热浪
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洪水复合灾害为洪水事件与热浪事件的开始或者结束的时间间隔小于预设时间T;S5,根据所述热浪
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洪水复合灾害集,基于Copula函数构建热浪
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洪水复合灾害风险度量模型,使用Kendall重现期预估未来气候变化影响下所述热浪
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洪水复合灾害的风险,并对所述热浪
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洪水复合灾害的重现期的不确定性进行评估。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述偏差校正包括:A1,将所述ERA5
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Land数据中的历史数据矩阵X
o,h
作为观测矩阵,分别对所述CMIP6 GCM数据中的历史、未来数据矩阵X
m,h
和X
m,p
中的每一列气候变量采用delta分位数映射法进行偏差校正,得到和A2,分别对和进行多元偏差校正,以更新和其中,更新后的更新后的更新后的为将X
m,h
′
的协方差矩阵进行分解后得到的上三角矩阵的逆,L
o,h
为将X
o,h
′
的协方差矩阵进行分解后得到的上三角矩阵,A3,再次将X
o,h
作为观测矩阵,分别将经步骤A2更新后的和中的每一列气候变量采用delta分位数映射法进行偏差校正,以再次更新和并判断此时的平均绝对误差MAE
cor
的变化幅度是否低于预设值,若是,则将再次更新后的和作为偏差校正后的最终结果,若否,则返回A2。3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述对所述历史、未来数据进行偏差校正之前,还包括:对所述历史、未来数据进行空间降尺度处理。4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述复合灾害集为:其中,所述热浪
‑
洪水复合灾害为洪水事件与热浪事件的开始或者结束的时间间隔小于预设时间T,|a
‑
n|<T or|b
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m|<T,Q
i
为洪水事件从a日起至b日的日流量,T
l,j
为热浪事件从n
日起至m日的致命热浪指数,Q
90th
和T
...
【专利技术属性】
技术研发人员:李昊川,顾磊,顾子也,方威,尹家波,
申请(专利权)人:华中科技大学,
类型:发明
国别省市:
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