一种水文干旱历时和烈度相依结构变异的诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种水文干旱历时和烈度相依结构变异的诊断方法，属于水文干旱研究技术领域，能够解决现有水文干旱历时和烈度相依结构变异诊断时存在局限性强、考虑因素不全面及应用效果较差的问题。所述方法包括：获取标准化径流指数，并以所述标准化径流指数表征水文干旱，通过游程理论识别水文干旱的干旱历时和干旱烈度；基于Copula函数构建所述干旱历时和所述干旱烈度的联合分布模型；基于所述联合分布模型，通过Copula函数的极大似然比方法对所述干旱历时和所述干旱烈度的相依结构进行变异诊断，得到Z序列统计值；获取所述Z序列统计值中绝对值大于预设阈值且绝对值最大的Z值，将所述Z值记为变异点。将所述Z值记为变异点。将所述Z值记为变异点。

【技术实现步骤摘要】
一种水文干旱历时和烈度相依结构变异的诊断方法


[0001]本专利技术涉及一种水文干旱历时和烈度相依结构变异的诊断方法，属于水文干旱研究


技术介绍

[0002]水文干旱是指由降水与地表水、地下水收支不平衡造成的异常水分短缺现象。由于地表径流是大气降水和下垫面调蓄的综合产物，它在一定程度上能反映降水与地面条件的综合特性。因此，水文干旱主要指的是由地表径流和地下水位造成的异常水分短缺现象。
[0003]变化环境下，学者们采用不同因子，多角度的分析区域干旱动态变化原因，太阳黑子(Sunspot)、太平洋年代际振荡指数(PDO)、厄尔尼诺
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南方涛动(ENSO)、北极涛动(AO)等遥相关因子的研究已经成为了水文、气象上的热点话题。
[0004]现有的水文干旱历时和烈度相依结构变异诊断时，存在局限性强、考虑因素不全面及应用效果较差的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种水文干旱历时和烈度相依结构变异的诊断方法，能够解决现有水文干旱历时和烈度相依结构变异诊断时存在局限性强、考虑因素不全面及应用效果较差的问题。
[0006]本专利技术提供了一种水文干旱历时和烈度相依结构变异的诊断方法，所述方法包括：
[0007]获取标准化径流指数，并以所述标准化径流指数表征水文干旱，通过游程理论识别水文干旱的干旱历时和干旱烈度；
[0008]基于Copula函数构建所述干旱历时和所述干旱烈度的联合分布模型；
[0009]基于所述联合分布模型，通过Copula函数的极大似然比方法对所述干旱历时和所述干旱烈度的相依结构进行变异诊断，得到Z序列统计值；
[0010]获取所述Z序列统计值中绝对值大于预设阈值且绝对值最大的Z值，将所述Z值记为变异点。
[0011]可选的，所述以所述标准化径流指数表征水文干旱，通过游程理论识别水文干旱的干旱历时和干旱烈度包括：
[0012]通过游程理论，以年为计算期，识别并计算目标年份每月的历时与烈度数据，并根据所述目标年份每月的历时与烈度数据，确定干旱历时和干旱烈度。
[0013]可选的，所述基于Copula函数构建所述干旱历时和所述干旱烈度的联合分布模型包括：
[0014]利用Gringorten经验频率公式计算所述干旱历时的边缘分布及所述干旱烈度的边缘分布；
[0015]通过极大似然法获得Copula函数的参数；
[0016]基于Copula函数、Copula函数的参数、所述干旱历时的边缘分布及所述干旱烈度的边缘分布构建所述干旱历时和所述干旱烈度的联合分布函数。
[0017]可选的，在构建所述干旱历时和所述干旱烈度的联合分布函数后，所述方法还包括：
[0018]通过所述联合分布函数计算目标年份的干旱历时和干旱烈度对应的联合概率。
[0019]可选的，所述Copula函数包括Clayton Copula函数、Frank Copula函数和Gumbel Copula函数。
[0020]可选的，所述基于Copula函数构建所述干旱历时和所述干旱烈度的联合分布模型还包括：
[0021]在构建所述干旱历时和所述干旱烈度的联合分布函数后，通过AIC准则选取Copula函数中的最优Copula函数，以使该Copula函数构建的联合分布函数的AIC值最小。
[0022]可选的，在获取所述Z序列统计值中绝对值大于预设阈值且绝对值最大的Z值，将所述Z值记为变异点后，所述方法还包括：
[0023]通过双累积曲线法验证所述变异点的准确性。
[0024]可选的，在通过Copula函数的极大似然比方法对所述干旱历时和所述干旱烈度的相依结构进行变异诊断，得到Z序列统计值后，所述方法还包括：
[0025]获取与地表产汇流直接或间接相关的相关因子；
[0026]计算所述相关因子与所述Z序列统计值的Pearson相关系数；
[0027]根据所述Pearson相关系数分析所述相关因子对水文干旱的干旱历时和干旱烈度的相依结构动态变化的影响程度。
[0028]可选的，所述相关因子包括气象因子、人类活动因子和遥相关因子。
[0029]可选的，所述气象因子包括降雨及潜在蒸散发；
[0030]所述人类活动因子为人类取用水；
[0031]所述遥相关因子包括北极涛动、太平洋年代际振荡指数、厄尔尼诺
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南方涛动和太阳黑子数量。
[0032]本专利技术能产生的有益效果包括：
[0033]本专利技术的相依结构变异的诊断方法能够解决现有水文干旱历时和烈度相依结构变异诊断时局限性强，考虑因素不全面，应用效果较差的问题。
[0034]本专利技术的相依结构变异的诊断方法还能为流域社会经济的可持续发展及应对气候变化提供参考依据，在水资源管理上具有比较大的价值。
附图说明
[0035]图1为本专利技术实施例提供的相依结构变异的诊断方法的方法流程图；
[0036]图2为本专利技术实施例提供的研究区域示意图；
[0037]图3为本专利技术实施例提供的Z序列统计值的折线图；
[0038]图4为本专利技术实施例提供的双累积曲线法验证分析得到的双累积曲线图；
[0039]图5为本专利技术实施例提供的变异点前后干旱历时和干旱烈度的联合概率直方图；
[0040]图6为本专利技术实施例提供的相关因子与Z序列统计值相关系数图。
具体实施方式
[0041]下面结合实施例详述本专利技术，但本专利技术并不局限于这些实施例。
[0042]如图1
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6所示，本专利技术实施例提供了一种水文干旱历时和烈度相依结构变异的诊断方法，方法包括：
[0043]S1、获取标准化径流指数，并以标准化径流指数表征水文干旱，通过游程理论识别水文干旱的干旱历时和干旱烈度。
[0044]如图1、图2所示，以标准化径流指数表征水文干旱，通过游程理论识别水文干旱的干旱历时和干旱烈度包括：
[0045]通过游程理论，以年为计算期，识别并计算目标年份每月的历时与烈度数据，并根据目标年份每月的历时与烈度数据，确定干旱历时和干旱烈度。
[0046]具体的，如图1、图2所示，本实施例中，选用渭河流域作为研究对象，选择华县站、张家山站和状头站1960
‑
2010年径流资料为基础进行研究。
[0047]获取标准化径流指数(SRI)，并以标准化径流指数(SRI)表征水文干旱。采用游程理论，其中标准化径流指数(SRI)的阈值取
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0.5，识别在目标年份中华县站、张家山站和状头站每个月的水文干旱历时和烈度。
[0048]其中，识别到目标年份某月的SRI值小于阈值，则该月发生干旱，历时记为1，否则历时记为0，烈度为阈值减去SRI值并取绝对值。
[0049]例如，某月的SRI值为
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0.8，则该月历时为1，烈度为0.3。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水文干旱历时和烈度相依结构变异的诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取标准化径流指数，并以所述标准化径流指数表征水文干旱，通过游程理论识别水文干旱的干旱历时和干旱烈度；基于Copula函数构建所述干旱历时和所述干旱烈度的联合分布模型；基于所述联合分布模型，通过Copula函数的极大似然比方法对所述干旱历时和所述干旱烈度的相依结构进行变异诊断，得到Z序列统计值；获取所述Z序列统计值中绝对值大于预设阈值且绝对值最大的Z值，将所述Z值记为变异点。2.根据权利要求1所述的诊断方法，其特征在于，所述以所述标准化径流指数表征水文干旱，通过游程理论识别水文干旱的干旱历时和干旱烈度包括：通过游程理论，以年为计算期，识别并计算目标年份每月的历时与烈度数据，并根据所述目标年份每月的历时与烈度数据，确定干旱历时和干旱烈度。3.根据权利要求1所述的诊断方法，其特征在于，所述基于Copula函数构建所述干旱历时和所述干旱烈度的联合分布模型包括：利用Gringorten经验频率公式计算所述干旱历时的边缘分布及所述干旱烈度的边缘分布；通过极大似然法获得Copula函数的参数；基于Copula函数、Copula函数的参数、所述干旱历时的边缘分布及所述干旱烈度的边缘分布构建所述干旱历时和所述干旱烈度的联合分布函数。4.根据权利要求3所述的诊断方法，其特征在于，在构建所述干旱历时和所述干旱烈度的联合分布函数后，所述方法还包括：通过所述联合分布函数计算目标年份的干旱历时和干旱烈度对应的联合概率。5.根据权利要求3所述的诊断方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：马川惠，黄强，黄生志，权全，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：