干旱過程識別及干旱頻率計算

1、2.2.22.2.2干旱特征變量的提取干旱特征變量的提取根據(jù)游程理論對干旱指標(biāo)序列進(jìn)行干旱過程識別，并由此提取干旱歷時、干旱烈度等干旱特征變量。干旱歷時是指干旱過程開始至結(jié)束所持續(xù)的時間；干旱烈度是指干旱過程中干旱指標(biāo)值與干旱閾值之差的累積和。在干旱過程識別中，必須要處理兩個方面的內(nèi)容：1）小干旱的處理。由于在識別過程中得的過多小干旱事件會影響統(tǒng)計分析，因此，必須對小干旱進(jìn)行判別后納入干旱事件樣本中；2）干旱的合并。一個長歷時的干旱過程

2、可能會被中間短期的非干旱過程所隔斷，對于隔斷后這些相互關(guān)聯(lián)的干旱事件需要進(jìn)行重新處理，組成一個完整的干旱過程。假設(shè)指標(biāo)值越小則表明干旱越嚴(yán)重，設(shè)定干旱指標(biāo)閾值R0、R1和R2（圖2.2）。對干旱過程識別中小干旱進(jìn)行處理：當(dāng)指標(biāo)值小于R1時，則初步判斷此月為干旱，有a、b、c和d共4個干旱過程；在此基礎(chǔ)上，對于歷時只有1個單位時段的干旱（如a，d），若其干旱指標(biāo)值小于R2（如a），則此月最終被確定為1次干旱過程，反之不計為干旱（如d）。在

3、干旱合并時，采用以下兩種方式：1）如圖2.2(a)，對于間隔為1個單位時段的兩次相鄰干旱過程（如b，c），若間隔期的干旱指標(biāo)值小于R0，則這兩次相鄰干旱可被視為1次干旱過程，合并后的干旱歷時D=dbdc1，烈度S=sbsc，否則為2次獨立干旱過程。因此，按上述規(guī)定可得圖2.2(a)中共有2次干旱過程，即a和bc。2）如圖2.2(b)，對于間隔為1個單位時段的兩次相鄰干旱過程（如b，c），若間隔期干旱指標(biāo)值與R1之差的絕對值se，小于與之

4、相連的前一次干旱的烈度sb，則這兩次相鄰干旱可被視為1次干旱過程，合并后的干旱歷時D=dbdc1，干旱烈度S=sbsc–se，否則為2次獨立干旱過程。按上述規(guī)定可得圖2.2(b)中共有2次干旱過程，即a和bc。閾值R1閾值R0閾值R2abcd干旱歷時時間t非干旱歷時干旱烈度干旱指標(biāo)(a)(2.5)1(e1)(e1)()()ln[1](e1)uvDSFdsCuv??????????????式中，θ為參數(shù)，它與Kendall相關(guān)系數(shù)τ之間的

5、關(guān)系如表2.1所示。Kendall相關(guān)系數(shù)τ定義為(2.6)21(C)sgn[()()](12...)nijijijddssijn????????式中，(disi)是干旱歷時、干旱烈度聯(lián)合觀測值。sgn(x)是符號函數(shù)，當(dāng)x0時sgn(x)=1，x0)(2)?????Frank(θ≠0)0411(1)e1ttdt?????????由式(2.3)至(2.5)可得干旱歷時與干旱烈度之間的聯(lián)合分布概率值。評定各種Copula函數(shù)擬合結(jié)果優(yōu)劣的

6、指標(biāo)值采用均方根誤差（RMSE）：(2.7)211[()()]ncoiRMSEPiPin????式中，Pc(i)是由Copula函數(shù)計算得的第i個聯(lián)合觀測值(disi)的理論聯(lián)合分布概率，n為聯(lián)合觀測值樣本數(shù)，而Po(i)則是經(jīng)驗聯(lián)合分布概率值，依據(jù)下式計算(2.8)()(0.44)(0.12)oiPimn???式中，mi表示聯(lián)合觀測值樣本中滿足條件D≤di且S≤si的聯(lián)合觀測值的個數(shù)。2.3.3干旱條件概率及重現(xiàn)期估計干旱條件概率及重