申请/专利权人：华中科技大学

申请日：2023-04-17

公开（公告）日：2023-12-19

公开（公告）号：CN116522764B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/084;G06F111/04;G06F111/08;G06F119/02;G06F119/12

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.19#授权;2023.08.18#实质审查的生效;2023.08.01#公开

摘要：本发明公开了一种考虑气候变化影响下的热浪‑洪水复合灾害评估方法，属于复合风险预测领域，利用双向长短期记忆网络模型联合偏差校正后的气温等变量进一步优化CLM5.0模拟产流，从而提高了模拟径流结果的可靠性；基于Copula函数构建热浪‑洪水复合灾害风险度量模型，采用Kendall重现期预估未来气候变化影响下热浪‑洪水复合灾害风险变化，考虑了极端事件非正态分布的情况，更贴近实际，可以更准确的估计复合灾害的发生；将致死热浪指标引入热浪‑洪水复合灾害的评估，该指标考虑了衡量了干球温度和湿度与全球热浪死亡率之间的关系，使得提取的热浪‑洪水复合灾害数据集更加贴合实际灾害情况。

主权项：1.一种考虑气候变化影响下的热浪-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CMIP6GCM数据划分为历史、未来数据，并以ERA5-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CMIP6GCM数据和ERA5-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-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-洪水复合灾害集；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；S5，根据所述热浪-洪水复合灾害集，基于Copula函数构建热浪-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-洪水复合灾害的风险，并对所述热浪-洪水复合灾害的重现期的不确定性进行评估；所述偏差校正包括：A1，将所述ERA5-Land数据中的历史数据矩阵Xo,h作为观测矩阵，分别对所述CMIP6GCM数据中的历史、未来数据矩阵Xm,h和Xm,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，更新后的更新后的为将Xm,h′的协方差矩阵进行分解后得到的上三角矩阵的逆，Lo,h为将Xo,h′的协方差矩阵进行分解后得到的上三角矩阵，A3，再次将Xo,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MAEcor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；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|＜Tor|b-m|＜T，Qi为洪水事件从a日起至b日的日流量，Tl,j为热浪事件从n日起至m日的致命热浪指数，Q90th和Tl90th分别为洪水和致命热浪指数的阈值；S5中，所述使用Kendall重现期预估未来气候变化影响下所述热浪-洪水复合灾害的风险，包括：确定历史时期的Kendall重现期Tk,h,；获取满足目标函数z＝maxw＝max[cu,v·fQq·fTt]的最优点um,vm；根据Qd＝FQ-1u，Td＝FT-1v求得与Tk,h对应的洪水强度设计值与热浪强度设计值的组合Qd，Td；其中，cu,v为Copula函数，u＝FQ、v＝FT分别为历史时期、未来时期的日尺度径流Q和气温T的分布函数，fQ、fT分别为Q和T的边缘密度函数；根据Qd，Td，确定未来时期的Kendall重现期Tk,p,，将其与Tk,h进行对比，得到未来气候变化影响下所述热浪-洪水复合灾害的风险。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中科技大学 一种考虑气候变化影响下的热浪-洪水复合灾害评估方法

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