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申请/专利权人:武汉大学
摘要:本发明提供一种基于热浪洪水复合灾害的经济风险预测方法、系统及设备,包括:采集气象水文社会经济数据集合,并率定多个机器学习模型;采用校正后的全球气候模式集合气象模拟数据训练机器学习模型,得到未来情景下的日径流过程;将全球气候模式集合与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;基于再分析资料提取湿球温度和致病高温胁迫指数,建立汛期的疾病‑高温回归模型,并求解模型参数;基于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造成的人口、GDP和农业风险,计算综合性社会经济风险。本发明为极端气候灾害风险评估、预警提供重要且可操作性强的参考依据。
主权项:1.一种基于热浪洪水复合灾害的经济风险预测方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤100:采集研究流域的气象水文数据集合、疾病样本及社会经济数据,并推求研究流域的汛期;步骤200:采用克劳修斯-克拉珀龙热力学方程确定气象水文数据集合中各格点相对湿度和比湿,基于所述气象水文数据集合训练5个机器学习模型;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5个机器学习模型,得到未来情景下的日径流系列;步骤400:将全球气候模式集合气象模拟数据与所述5个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的权重参数;步骤500:基于步骤200中计算的各格点的相对湿度及步骤100的气象水文数据集合,推求湿球温度,通过所述湿球温度和相对湿度,推求致病高温胁迫指数和致病高温胁迫指数,建立汛期的疾病-高温回归模型,并求解疾病-高温回归模型参数;步骤600:基于所述未来情景下的日径流系列,采用超定量取样方法提取洪水事件;再基于所述疾病-高温回归模型提取热浪事件,提取湿胁迫热浪-洪水复合灾害;步骤700:采用汛期降水量为协变量,建立基于Copula函数和同频率组合的风险评估模型,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湿胁迫热浪-洪水灾害造成的GDP、人口和农业风险,并计算综合性社会经济风险。
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权利要求:
百度查询: 武汉大学 基于热浪洪水复合灾害的经济风险预测方法、系统及设备
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