【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种干旱事件的预测方法，尤其涉及一种土壤水骤发干旱预测方法及系统。
技术介绍
1、全球变暖使得全球温度急剧升高，各圈层之间的能量收支平衡以及物质交换过程发生显著变化，给气候系统带来了难以逆转的影响。干旱事件受气温升高影响较大，其演变速度逐渐加快，烈度逐渐增加，较为严重的将形成极端骤发干旱。极端骤发干旱有着比普通干旱事件损失程度更大、预测准度更小的特点。
2、如何预测极端骤发干旱，是当今研究者面对干旱问题的一个重要课题。许多研究通过分析干旱在单个格点的特征，对整个干旱事件进行分析与评价，忽略了干旱作为三维现象所具有的时空特征。另外，由于骤发干旱事件的突然性，如何实现对骤发干旱事件的准确预测，也是相关研究有待进一步解决的问题。
技术实现思路
1、专利技术目的：针对以上问题，本专利技术提出一种土壤水骤发干旱预测方法及系统，能够提供提高土壤水骤发干旱事件预测的准确率，提高地区骤发干旱的预警水平。
2、技术方案：本专利技术所采用的技术方案是一种土壤水骤发干旱预测方法，包括：
3、将研究区域网格化，根据各格点的历史指数数据，按照时间步长δt得到各格点在不同时刻对应的土壤水干旱情况数据；
4、根据所述各格点在不同时刻对应的土壤水干旱情况数据，通过时程联结识别土壤水干旱事件，得到研究区域内各土壤水干旱事件所覆盖的区域随时间变化的数据；根据所述各土壤水干旱事件所覆盖的区域随时间变化的数据，以平均降水p、平均温度t、距离值g为输入量，干旱形
5、根据所述各格点在不同时刻对应的土壤水干旱情况数据，统计得到各格点的干旱扩张率数据；
6、预测干旱面积发展趋势数据，包括：设定gmax为所识别的土壤水干旱事件中距离值g的最大值；对任意格点x，如果g≤gmax，根据所述各格点的干旱扩张率数据得到格点x的扩张率η，根据格点x的平均降水p、平均温度t、距离值g，通过所述随机森林模型输出格点x的干旱形成时间f；筛选出f≤δt的所有格点，判定扩张率η大于概率阈值的格点在下一时刻发生干旱；将预测时间t按照步长δt分为若干段，重复该步骤的计算直到时间t结束预测，得到干旱面积发展趋势数据；
7、根据预测得到的干旱面积发展趋势数据，计算干旱累计面积-时间归一化曲线，根据干旱累计面积-时间归一化曲线判断干旱的骤发程度。
8、所述的指数数据采用土壤水湿度sm。
9、使用土壤水湿度sm判断土壤水干旱情况，通过计算土壤水湿度sm的百分位值，判断土壤水湿度sm百分位值低于设定阈值则判断为土壤水干旱。
10、使用土壤水湿度sm判断土壤水干旱情况，包括以下过程：提取研究区域内选定时间内的每日土壤水湿度数据，得到一段时间内的平均土壤水湿度数据，随后计算平均土壤水湿度数据的边缘分布函数；采用k-s检验法与均方根误差法拟合出最佳概率分布函数；根据最佳概率分布函数，将土壤水湿度值转换为分位数，判断土壤水湿度sm分位数低于设定阈值则判断为土壤水干旱。
11、所述的时程联结包括以下过程：对相邻两时段的干旱事件覆盖面积进行判定，当相邻时段下两场干旱覆盖面积的重叠度高于设定时，判定为是同一场干旱事件。
12、所述干旱累计面积-时间归一化曲线的纵坐标为归一化干旱覆盖面积，横坐标为归一化时间，根据干旱累计面积-时间归一化曲线判断干旱的骤发程度包括：计算干旱累计面积-时间归一化曲线的斜率，判断斜率是否大于阈值，若是则预测干旱类型为骤发干旱。
13、所述的归一化干旱覆盖面积，计算公式为：
14、
15、式中，na为归一化干旱覆盖面积；n为所划分的时段数量，aj为j时段下投影的最大干旱覆盖面积；为各个时段投影的最大干旱覆盖面积的累和；
16、所述的归一化时间，计算公式为：
17、
18、式中，nt为归一化时间；tj为干旱的第j时段；为干旱事件的各时段总和。
19、本专利技术提出一种土壤水骤发干旱预测系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的土壤水骤发干旱预测方法。
20、本专利技术提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的土壤水骤发干旱预测方法。
21、本专利技术还提出一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的土壤水骤发干旱预测方法。
22、有益效果：相比于现有技术，本专利技术具有以下优点：本专利技术通过时程联结识别干旱事件所覆盖的面积随时间的变化，构建随机森林模型来预测干旱发生时间；通过引入扩张率，对干旱发展趋势进行预测，并结合随机森林模型的预测结果判断全局的干旱情况。本专利技术相比现有的干旱预测算法，可以对全局干旱数据进行同步预测，对于干旱发展的骤然性，精确度大大提升，能够直观的预测未来土壤水干旱的走向，判断干旱类型。
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1.一种土壤水骤发干旱预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的土壤水骤发干旱预测方法，其特征在于：所述的指数数据采用土壤水湿度SM。
3.根据权利要求2所述的土壤水骤发干旱预测方法，其特征在于：使用土壤水湿度SM判断土壤水干旱情况，通过计算土壤水湿度SM的百分位值，判断土壤水湿度SM百分位值低于设定阈值则判断为土壤水干旱。
4.根据权利要求2所述的土壤水骤发干旱预测方法，其特征在于：使用土壤水湿度SM判断土壤水干旱情况，包括以下过程：提取研究区域内选定时间内的每日土壤水湿度数据，得到一段时间内的平均土壤水湿度数据，随后计算平均土壤水湿度数据的边缘分布函数；采用K-S检验法与均方根误差法拟合出最佳概率分布函数；根据最佳概率分布函数，将土壤水湿度值转换为分位数，判断土壤水湿度SM分位数低于设定阈值则判断为土壤水干旱。
5.根据权利要求1所述的土壤水骤发干旱预测方法，其特征在于：所述的时程联结包括以下过程：对相邻两时段的干旱事件覆盖面积进行判定，当相邻时段下两场干旱覆盖面积的重叠度高于设定时，判定为是同一场干旱事件。
...【技术特征摘要】
1.一种土壤水骤发干旱预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的土壤水骤发干旱预测方法，其特征在于：所述的指数数据采用土壤水湿度sm。
3.根据权利要求2所述的土壤水骤发干旱预测方法，其特征在于：使用土壤水湿度sm判断土壤水干旱情况，通过计算土壤水湿度sm的百分位值，判断土壤水湿度sm百分位值低于设定阈值则判断为土壤水干旱。
4.根据权利要求2所述的土壤水骤发干旱预测方法，其特征在于：使用土壤水湿度sm判断土壤水干旱情况，包括以下过程：提取研究区域内选定时间内的每日土壤水湿度数据，得到一段时间内的平均土壤水湿度数据，随后计算平均土壤水湿度数据的边缘分布函数；采用k-s检验法与均方根误差法拟合出最佳概率分布函数；根据最佳概率分布函数，将土壤水湿度值转换为分位数，判断土壤水湿度sm分位数低于设定阈值则判断为土壤水干旱。
5.根据权利要求1所述的土壤水骤发干旱预测方法，其特征在于：所述的时程联结包括以下过程：对相邻两时段的干旱事件覆盖面积进行判定，当相邻时段下两场干旱覆盖面积的重叠度高于设定时，判定为...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘懿，杨子锐，张欣雨，朱坚，江善虎，杨肖丽，任立良，王之敏，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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