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申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司
摘要：本发明提供一种高温热浪‑干旱复合灾害的预测方法、系统及电子设备，属于数据预测处理领域，包括：基于全球气候模式集合，获得地球系统模式输出数据及人口GDP数据，采用分位数偏差校正气候变化情景下的气象模拟系列，驱动全球水文模型和机器学习模型模拟陆地水储量系列；采用多模型加权平均法计算各组合情景权重参数；采用Budyko方程考虑流域水循环水热收支平衡，以特征参数为协变量，表征下垫面人类活动对干旱影响；考虑水文系列非一致性构建时变Copula模型，基于高温热浪烈度和干旱烈度最可能组合模式与多模型加权平均法，评估复合灾害风险增高区域人口和GDP暴露度。本发明采用多种方法预测未来水文过程，为水文灾害风险预测提供重要参考依据。
主权项：1.一种高温热浪-干旱复合灾害的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤100、采集气象水文数据集合；步骤200、采用克劳修斯-克拉珀龙热力学方程确定相对湿度和比湿，基于所述气象水文数据集合训练全球水文模型和机器学习模型，建立考虑水文过程的机器学习模型；步骤300、基于分位数偏差校正方法，获得气候变化情景下的全球气候模式集合气象模拟数据，采用校正后的所述全球气候模式集合气象模拟数据训练所述考虑水文过程的机器学习模型，得到未来情景下的陆地水储量过程；步骤400、将全球气候模式集合与所述考虑水文过程的机器学习模型进行组合，确定多模型加权平均法中各组合情景权重参数；步骤500、基于所述未来情景下的水文过程建立水热耦合平衡方程，获取研究区域年均下垫面特征参数；步骤600、计算未来气候变化情景下的干旱指数，推求湿球温度，并提取高温热浪-干旱复合灾害，得到高温热浪烈度和干旱烈度；步骤700、采用所述流域水热耦合平衡方程中预设特征参数为协变量，建立非一致性条件下基于Copula函数的联合概率分布函数，基于所述多模型加权平均法中各组合情景权重参数预测未来复合灾害风险增加造成的社会经济暴露度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国长江电力股份有限公司 一种高温热浪-干旱复合灾害的预测方法、系统及电子设备
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