反映非一致性干旱特征变量的干旱预警方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供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，其中，方法包括：获取目标区域在预设历史时间段内的气象干旱指数；根据所述气象干旱指数，确定干旱特征变量序列，其中，所述干旱特征变量序列包括：所述预设历史时间段内每一年的干旱特征变量；根据目标概率分布函数，确定所述目标区域与预估干旱特征变量对应的干旱重现期，其中，所述目标概率分布函数与所述干旱特征变量序列匹配；在所述干旱重现期大于或者等于预设重现期的情况下，输出干旱预警信息。本发明专利技术实施例可以提升所述目标概率分布函数计算出的干旱重现期的准确率。

Drought early warning methods and devices reflecting inconsistent drought characteristic variables

【技术实现步骤摘要】
反映非一致性干旱特征变量的干旱预警方法和装置
本专利技术涉及干旱预警
，尤其涉及一种反映非一致性干旱特征变量的干旱预警方法和装置。
技术介绍
在相关技术中，采用气象干旱指数和游程理论确定干旱特征变量，并根据干旱变量频率分析方法确定干旱重现期等。其中，气象干旱指数包括降水量距平百分率、相对湿润度指数、标准化降水指数、土壤相对湿度干旱指数、帕默尔干旱指数、气象干旱指数等干旱指标值；另外，游程理论中，预先设置干旱指标阈值，若干旱指标值小于该干旱指标阈值则认为出现干旱，大于该干旱指标阈值则认为是正常或者洪涝的情况。进而根据干旱指标值与干旱指标阈值的大小关系，可以确定干旱事件及该干旱事件的干旱历时、干旱烈度、干旱强度、干旱影响面积等干旱特征变量，以便利用干旱变量频率分析方法揭示干旱的时空变化特征。在相关技术中，各个干旱特征变量之间是独立同分布的，必须满足独立性、平稳性、一致性等要求，但是，在现实环境中，各个干旱特征变量将受到气候变化的影响而跟随时间发生非一致性的改变，例如：Z国在1961-2013年中，平均年雨日呈显著减少趋势，每10年减少3.9天。2000-2013年，Z国极端高温范围平均达626县，占Z国总面积的27.4％，是常年的2.2倍等。由此可知，相关技术中仅对一致性干旱特征变量进行干旱分析的干旱频率分析方法存在与非一致性的干旱特征变量不匹配的缺陷，从而造成该方法得出的干旱重现期不准确。由此可知，相关技术中采用干旱频率分析方法对非一致性干旱特征变量进行干旱分析方法存在分析结果不准确的缺陷。
技术实现思路
本本专利技术实施例提供一种反映非一致性干旱特征变量的干旱预警方法和装置，以解决相关技术中的采用干旱频率分析方法对非一致性干旱特征变量进行干旱分析方法存在的分析结果不准确的问题。为解决以上技术问题，本专利技术采用如下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供了一种反映非一致性干旱特征变量的干旱预警方法，包括：获取目标区域在预设历史时间段内的气象干旱指数；根据所述气象干旱指数，确定干旱特征变量序列，其中，所述干旱特征变量序列包括：所述预设历史时间段内每一年的干旱特征变量；根据目标概率分布函数，确定所述目标区域与预估干旱特征变量对应的干旱重现期，其中，所述目标概率分布函数与所述干旱特征变量序列匹配；在所述干旱重现期大于或者等于预设重现期的情况下，输出干旱预警信息。可选的，所述干旱特征变量序列包括：最长干旱历时序列或者最大干旱强度绝对值序列，其中，所述最长干旱历时序列包括所述预设历史时间段内每一年的最长干旱历时，所述最大干旱强度绝对值序列包括所述预设历史时间段内每一年的最大干旱强度的绝对值。可选的，所述最长干旱历时序列通过以下公式计算得出：其中，所述为所述最长干旱历时序列中第i年的最长干旱历时；所述i为1至n中的任一整数，所述n为所述预设历史时间段包括的年度的数量；所述k为1至Si中的任一整数，所述Si为所述第i年的干旱事件的总数；所述为所述第i年内第k次干旱事件的结束时间；所述为所述第i年内第k次干旱事件的开始时间；所述最大干旱强度绝对值序列通过以下公式计算得出：其中，所述为所述最大干旱强度绝对值序列中第i年内的最大干旱强度的绝对值；所述为所述第i年内第k次干旱事件的干旱强度。可选的，在所述根据目标概率分布函数，确定所述目标区域与预估干旱特征变量对应的干旱重现期之前，所述方法还包括：根据所述干旱特征变量序列，确定预设备选概率分布集中每一个备选概率分布函数的时变参数，其中，所述时变参数包括以下至少一项：位置参数、尺度参数和形状参数，且所述时变参数为时间的三次样条函数；从所述预设备选概率分布集中选取准确率最高的一个备选概率分布函数作为所述目标概率分布函数。可选的，所述根据所述干旱特征变量序列，确定预设备选概率分布集中每一个备选概率分布函数的时变参数的步骤，包括：将所述干旱特征变量序列中的干旱特征变量分别代入所述预设备选概率分布集中的每一个备选概率分布函数对应的对数似然函数并在所述取最大值的情况下，分别确定所述预设备选概率分布集中的每一个备选概率分布函数的时变参数值其中，所述f(xtθj(t))为所述预设备选概率分布集中的第j个备选概率分布函数在第t年内的概率密度函数；所述θj(t)为所述预设备选概率分布集中的第j个备选概率分布函数在第t年内的时变参数；所述j为小于或者等于所述预设备选概率分布集中备选概率分布函数的数量的任一正整数；所述xt为所述第t年内的干旱特征变量；所述t为1至n中的任一整数；所述n为所述预设历史时间段包括的年度的数量。可选的，所述从所述预设备选概率分布集中选取准确率最高的一个备选概率分布函数作为所述目标概率分布函数的步骤，包括：根据公式：计算出所述预设备选概率分布集中每一个备选概率分布函数的评价指标，其中，所述EIj为所述预设备选概率分布集中的第j个备选概率分布函数的评价指标，所述p为预设惩罚函数，所述dfj为所述预设备选概率分布集中的第j个备选概率分布函数的整体自由度；确定与数值最小的评价指标对应的一个备选概率分布函数为所述目标概率分布函数。可选的，所述根据目标概率分布函数，确定所述目标区域与预估干旱特征变量对应的干旱重现期的步骤，包括：在所述干旱特征变量序列包括所述最长干旱历时序列的情况下，采用以下公式，计算得出所述目标区域与预估最长干旱历时对应的干旱重现期：其中，所述预估干旱特征变量包括所述D，其表示所述预估最长干旱历时，所述预估最长干旱历时由预估的气象干旱指数确定；所述为所述目标区域在第t年内与所述D对应的干旱重现期，所述表示与所述最长干旱历时序列匹配的目标概率分布函数；或者，在所述干旱特征变量序列包括所述最大干旱强度绝对值序列的情况下，采用以下公式，计算得出所述目标区域与预估最大干旱强度的绝对值对应的干旱重现期：其中，所述预估干旱特征变量包括所述DI，其表示所述预估最大干旱强度的绝对值，所述预估最大干旱强度的绝对值由所述预估的气象干旱指数确定；所述为所述目标区域在第t年内与所述DI对应的干旱重现期，所述表示与所述最大干旱强度绝对值序列匹配的目标概率分布函数。第二方面，本专利技术实施例还提供一种反映非一致性干旱特征变量的干旱预警装置，包括：获取模块，用于获取目标区域在预设历史时间段内的气象干旱指数；第一确定模块，用于根据所述气象干旱指数，确定干旱特征变量序列，其中，所述干旱特征变量序列包括：所述预设历史时间段内每一年的干旱特征变量；第二确定模块，用于根据目标概率分布函数，确定所述目标区域与预估干旱特征变量对应的干旱重现期，其中，所述目标概率分布函数与所述干旱特征变量序列匹配；输出模块，用于在所述干旱重现期大于或者等于预设重现期的情况下，输出干旱预警信息。第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本专利技术实施例提供的所述反映非一致性干旱特征变量的干旱预警方法中的步骤。第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术实施例提供的所述反映非一致性干旱特征变量的干旱预警方法中的步骤。在本专利技术实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种反映非一致性干旱特征变量的干旱预警方法，其特征在于，包括：获取目标区域在预设历史时间段内的气象干旱指数；根据所述气象干旱指数，确定干旱特征变量序列，其中，所述干旱特征变量序列包括：所述预设历史时间段内每一年的干旱特征变量；根据目标概率分布函数，确定所述目标区域与预估干旱特征变量对应的干旱重现期，其中，所述目标概率分布函数与所述干旱特征变量序列匹配；在所述干旱重现期大于或者等于预设重现期的情况下，输出干旱预警信息。

【技术特征摘要】
1.一种反映非一致性干旱特征变量的干旱预警方法，其特征在于，包括：获取目标区域在预设历史时间段内的气象干旱指数；根据所述气象干旱指数，确定干旱特征变量序列，其中，所述干旱特征变量序列包括：所述预设历史时间段内每一年的干旱特征变量；根据目标概率分布函数，确定所述目标区域与预估干旱特征变量对应的干旱重现期，其中，所述目标概率分布函数与所述干旱特征变量序列匹配；在所述干旱重现期大于或者等于预设重现期的情况下，输出干旱预警信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述干旱特征变量序列包括：最长干旱历时序列或者最大干旱强度绝对值序列，其中，所述最长干旱历时序列包括所述预设历史时间段内每一年的最长干旱历时，所述最大干旱强度绝对值序列包括所述预设历史时间段内每一年的最大干旱强度的绝对值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述最长干旱历时序列通过以下公式计算得出：其中，所述为所述最长干旱历时序列中第i年的最长干旱历时；所述i为1至n中的任一整数，所述n为所述预设历史时间段包括的年度的数量；所述k为1至Si中的任一整数，所述Si为所述第i年内的干旱事件的总数；所述为所述第i年内第k次干旱事件的结束时间；所述为所述第i年内第k次干旱事件的开始时间；所述最大干旱强度绝对值序列通过以下公式计算得出：其中，所述为所述最大干旱强度绝对值序列中第i年的最大干旱强度的绝对值；所述为所述第i年内第k次干旱事件的干旱强度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据目标概率分布函数，确定所述目标区域与预估干旱特征变量对应的干旱重现期之前，所述方法还包括：根据所述干旱特征变量序列，确定预设备选概率分布集中每一个备选概率分布函数的时变参数，其中，所述时变参数包括以下至少一项：位置参数、尺度参数和形状参数，且所述时变参数为时间的三次样条函数；从所述预设备选概率分布集中选取准确率最高的一个备选概率分布函数作为所述目标概率分布函数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述干旱特征变量序列，确定预设备选概率分布集中每一个备选概率分布函数的时变参数的步骤，包括：将所述干旱特征变量序列中的干旱特征变量分别代入所述预设备选概率分布集中的每一个备选概率分布函数对应的对数似然函数并在所述取最大值的情况下，分别确定所述预设备选概率分布集中的每一个备选概率分布函数的时变参数值其中，所述f(xt|θj(t))为所述预设备选概率分布集中的第j个备选概率分布函数在第t年的概率密度函数；所述θj(t)为所述预设备选概率分布集中的第j个备选概率分布函数在第t年的时变参数；所述j为小于或者等于所述预设备选概率分布集中备选概率分布函数的数量的任一正整数；所述xt为所述第t年的干旱特征变量；所述t为1至...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁帆，宋昕熠，肖伟华，严登华，赵勇，孙高虎，侯保灯，许怡然，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11