一种基于瞬时发展速率识别骤发干旱的方法与流程

[0001]
本发明涉及干旱监测领域，具体涉及一种基于瞬时发展速率识别骤发干旱的方法。


背景技术：

[0002]
干旱是严重的自然灾害之一，对区域乃至全球的水资源、农业、和经济社会发展均有不利影响。传统干旱通常认为是在一个区域内数月或数年的降水短缺而引发的缓慢气候灾害。然而，在气候变暖背景下，极端气温常导致蒸散发异常频繁发生，常常引起干旱在短期内迅速形成和发展，称为骤发干旱(以下简称为“骤旱”)。由于难以跟踪和预报骤旱，此类新型干旱通常对农业生产和植被生产力造成巨大不良影响。例如2012年5至6月，骤旱突然袭击美国中部地区，粮食大面积欠受，造成数亿美元经济损失。随着全球气候变化，骤旱将更加频繁发，准确地监测骤旱具有重要的显示意义。
[0003]
目前来说，传统干旱，包括气象干旱、水文干旱、和农业干旱等，监测方法和指标也相对成熟。如，标准化蒸散指数可用于识别气象干旱，水文干旱可以标准化径流指数识别，农业干旱识别则可使用土壤水和帕默尔干旱指数。而骤旱历时较短，现有用于识别监测气象、水文、和农业干旱的指数都是以月为基础单位，对其难以奏效。此外，现有干旱监测方法适用于缓慢发展的气象、水文、和农业干旱，但骤旱发展迅速，应考虑瞬时发展速率，现有干旱监测方法也难以监测骤旱。骤旱的发生降水缺乏仅仅是初始诱因，但与气温、相对湿度、太阳辐射等气候异常有密切联系，因此选取的监测指标应可全面反映与骤旱发生和形成的密切相关的多种气象因子。骤旱这些复杂的特性给现有干旱识别方法提出了新的难点和挑战，迫切需要开发一种新方法来监测骤旱。


技术实现要素：

[0004]
为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种基于瞬时发展速率识别骤发干旱的方法。
[0005]
该方法基于大气蒸发需求和实际蒸发数据，构建标准化蒸发赤字指数(standardized evapotranspiration deficit index，sedi)，进而基于该指数识别干旱区块及具有三维结构的干旱事件，随后划分干旱发展和恢复阶段，提出基于瞬时发展和恢复速率识别骤旱，并计算骤旱强度、严重性、影响面积、干旱中心等特征。该识别方法可为区域防旱、抗旱提供一定程度的指导。
[0006]
本发明采用如下技术方案：
[0007]
一种基于瞬时发展速率识别骤发干旱的方法，包括如下步骤：
[0008]
s1基于大气蒸发需求和实际蒸发数据，构建标准化蒸发赤字指数；
[0009]
s2运用三维聚类方法初步识别时空尺度上相连的干旱事件；
[0010]
s3基于干旱严重性变化定义干旱发展和恢复阶段；
[0011]
s4定义和计算空间相连接而时间相邻干旱区块之间的瞬时发展和恢复速率，并基
于发展和恢复速率识别骤旱；
[0012]
s5识别骤旱特征，所述骤旱特征包括强度、严重性、影响面积及干旱中心。
[0013]
进一步，大气蒸发需求用潜在蒸散发表示。
[0014]
进一步，所述s1基于大气蒸发需求和实际蒸发数据，构建标准化蒸发赤字指数，具体为：
[0015]
s1.1收集观测日的观测数据，所述观测数据包括观测日尺度降水、最高气温、最低气温及平均气温、相对湿度、风速和日照时数，然后基于彭曼公式计算日尺度潜在蒸散发；
[0016]
s1.2应用水文模型或陆面过程模式模拟日尺度实际蒸散发；
[0017]
s1.3基于日尺度潜在蒸散发和日尺度实际蒸散发计算日尺度蒸发赤字，定义为：
[0018]
ed＝pet
–
eta
[0019]
其中，ed为日尺度蒸发赤字，所述eta为日尺度实际蒸散发，pet为日尺度潜在蒸散发；
[0020]
s1.4计算连续不重叠的n天总的蒸发赤字值，应用对数逻辑斯分布标准化n天时间尺度的蒸发赤字，形成标准化蒸发赤字指数。
[0021]
进一步，s2运用三维聚类方法初步识别时空尺度上相连的干旱事件，具体为：
[0022]
s2.1基于标准化蒸发赤字指数识别每个时间步长内二维尺度的干旱区块；
[0023]
s2.2判断干旱区块是否为“有效干旱区块”；
[0024]
s2.3检测连续相邻有效干旱区块的重叠区域，如果重叠区域面积满足以下两个条件，则相邻的有效干旱区块属于同一事件，条件(a)：两个连续干旱区块之间的重叠区面积至少占较小干旱区块的50％；(b)重叠区域大于研究区百分之一点六的面积，否则视为两个独立的干旱事件；
[0025]
重复搜索两时间相邻的干旱区块，直至检测完所有时间步长内的干旱区块，最后形成若干时空尺度上相连的三维干旱事件。
[0026]
进一步，所述s2.1中基于标准化蒸发赤字指数识别每个时间步长内二维尺度的干旱区块，具体为：
[0027]
s2.1.1将每个时间步长内二维尺度分为若干个格网，当该格网的标准化蒸发赤字指数值低于-1时认为干旱的发生，即在干旱状态；
[0028]
s2.1.2首先识别出第一个处于干旱状态的格网，将该格网定义为干旱区块的起点格网，然后鉴定相邻格网的干旱状况；
[0029]
s2.1.3若相邻格网处于干旱状态，则将相邻格网划分为与起点格网同一干旱区块；
[0030]
s2.1.4重复搜索其他格网的干旱状态，直至没有格网处于干旱状态，最后在单位步长内二维尺度内形成若干个干旱区块。
[0031]
进一步，所述有效干旱区块为干旱区块面积大于研究区百分之一点六的区块。
[0032]
进一步，所述s3基于干旱严重性变化定义干旱发展和恢复阶段，具体为：
[0033]
当干旱时间历时大于25天，且小于60天，则计算干旱事件内每个时间不长内的干旱严重性，所述干旱严重性定义为每个步长干旱区块内所有标准化蒸发赤字值的和，得到该时间步长内最小干旱严重性的时间位置，在最小干旱严重性之前为发现阶段，而之后为恢复阶段，发展阶段所持续的时间定义为发展阶段历时，而恢复阶段所持续的时间定义为
恢复阶段历时。
[0034]
进一步，所述s4定义和计算空间相连接而时间相邻干旱区块之间的瞬时发展和恢复速率，具体为：
[0035]
若所有干旱事件的干旱平均累积严重性变化率经过检验，满足正太分布，则可用干旱平均累积严重性变化率计算瞬时发展和恢复速率；
[0036]
若为正太分布，则瞬时发展速率定义为发展阶段，干旱平均累积严重性变化率除以两相邻时间步长的差值；瞬时恢复速率定义为恢复阶段，干旱平均累积严重性变化率除以两相邻时间步长的差值；
[0037]
平均瞬时发展速率为发展阶段的瞬时发展速率之和除以发展阶段历时。
[0038]
进一步，识别的干旱事件满足以下条件：(a)历时大于25天，但小于60天；(b)有一个或多个瞬时发展速率等于或低于干旱平均累积严重性变化率累积频率分布值的25％；(c)平均发展速率等于或低于干旱平均累积严重性变化率累积频率分布值的40％，则定义为时空上迅速发展的骤旱。
[0039]
进一步，干旱累积严重性变化率定义为空间相连而时间相邻的干旱区块影响面积内所有标准化蒸发赤字值和的差值；
[0040]
干旱平均累积严重性变化率为空间相连接而时间相邻的干旱区块的累积严重性变化率除以相邻干旱区块的影响面积。
[0041]
本发明的有益效果：
[0042]
采用标准化蒸发赤字指数可充分描述迅速发展的骤旱事件。该方法可充分描述骤旱的时空动态行为，并强调骤旱的瞬时发展/恢复速率及空间传播特征。
附图说明
[0043]
图1为本发明实施例的的方法流程图；
[0044]
图2(a)为本实施例识别时空相连干旱事件，图2(b)、图2(c)及图2(d)分别根据干旱严重性变化划分发展和恢复阶段；
[0045]
图3为本发明实施例干旱平均累积严重性变化率实际和理论累积频率分布；
[0046]
图4(a)及图4(b)为本发明实施例两例骤旱事件的累积标准化赤字指数空间分布和相应轨迹变化图。
具体实施方式
[0047]
下面结合实施例及附图，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
[0048]
实施例
[0049]
如图1所示，一种基于瞬时发展速率识别骤发干旱的方法，包括下述步骤：
[0050]
s1基于大气蒸发需求和实际蒸发数据，构建标准化蒸发赤字指数；
[0051]
s2运用三维聚类方法初步识别时空尺度上相连的干旱事件；
[0052]
s3基于干旱严重性变化定义干旱发展和恢复阶段；
[0053]
s4定义和计算空间相连接而时间相邻干旱区块之间的瞬时发展和恢复速率，并基于发展和恢复速率识别骤旱；
[0054]
s5识别骤旱特征，所述骤旱特征包括骤旱强度、严重性、影响面积及干旱中心等特征。识别骤旱强度、影响面积、干旱中心等特征。骤旱强度为所有时间步长内干旱严重性的和。骤旱影响面积为干旱事件所有时间步长内影响区域的面积和。干旱中心为每个时间步长内干旱的质心。
[0055]
以下为本实施例对本发明的技术方案的详细描述
[0056]
所述s1构建标准化蒸发赤字指数，具体为：
[0057]
s1.1用潜在蒸散发表示大气蒸发需求。收集观测日的观测数据，所述观测数据包括观测日尺度降水、最高气温、最低气温、平均气温、相对湿度、风速、和日照时数等数据，基于彭曼公式计算日尺度潜在蒸散发(pet)。
[0058]
s1.2应用水文模型或陆面过程模式模拟日尺度实际蒸散发(eta)。
[0059]
s1.3基于pet和eta计算日尺度蒸发赤字(ed)，定义为：
[0060]
ed＝pet
–
eta
[0061]
s1.4计算每连续不重叠n天总的蒸发赤字值，然后应用对数逻辑斯分布标准化5天时间尺度的蒸发赤字，形成标准化蒸发赤字指数，本实施例中n为5天。
[0062]
s2、初步识别时空尺度上相连的干旱事件，具体为：
[0063]
当标准化蒸发赤字指数值低于-1时认为干旱的发生。首先识别出第一个处于干旱状态的格网，将该格网定义为干旱区块的起点格网，然后鉴定相邻格网的干旱状况。若相邻格网处于干旱状态，则将相邻格网划分为与起点格网同一干旱区块。重复搜索鉴定相邻格网的干旱状态，直至没有格网处于干旱状态。最后形成干旱区块。如图2(a)所示，在时间k和k+1内，各有一个干旱区块
[0064]
若考虑过多小区块，可能高估干旱事件历时，而忽略一些一般尺度的区块，则可能低估干旱事件历时。因此，为合理判断干旱事件历时，本方法中只考虑区块面积大于研究区百分之一点六的干旱区块。而图2(a)的两块干旱区块面积显然大于所有网格百分之一点六。
[0065]
进而基于每个时间步长内的二维干旱区块识别时空上相连的干旱区块。检测连续相邻干旱区块的重叠区域，如果重叠区域面积满足以下两个条件，则相邻的干旱区块属于同一事件，否则视为两个独立的干旱事件。条件(a)：两个连续干旱区块之间的重叠区面积至少占较小干旱区块的50％；(b)重叠区域大于研究区百分之一点六的面积。重复搜索鉴定两时间相邻的干旱区块，直至检测完所有时间步长内的干旱区块。最后形成若干时空尺度上相连的干旱事件。图2(a)的两块干旱区块重叠面积大于较小干旱区块的50％，且重叠区域大于研究区百分之一点六的面积，因此属于时空尺度上相连的同一干旱事件
[0066]
s3、定义干旱发展和恢复阶段
[0067]
基于识别的干旱事件，初步筛选出潜在的骤旱事件。若干旱事件历时大于25天，但小于60天，则选取这些事件继续分析。进而计算干旱事件每个步长内的干旱严重性。在此，干旱严重性定义为每个步长干旱区块内所有标准化蒸发赤字值的和。如图2(a)所示，干旱区块1的严重性为所有橙色格网的标准化蒸发赤字值之和，而区块2的严重性为所有浅蓝色格网的标准化蒸发赤字值之和。
[0068]
对于一个事件，有若干个干旱严重性组成。图2(b)-图2(d)显示了三例干旱事件的严重性时间变化过程。根据最小干旱严重性的时间位置，将干旱事件划分为两阶段，即是发
展、恢复阶段；最小干旱严重性之前为发现阶段，而之后为恢复阶段。发展阶段所持续的时间定义为发展阶段历时，而恢复阶段所持续的时间定义为恢复阶段历时。对于骤旱而言，可能没有恢复阶段，如图2(c)所示。
[0069]
s4、计算瞬时发展速率并识别骤旱
[0070]
计算空间相连接而时间相邻的干旱区块之间的瞬时发展和恢复速率，并基于发展阶段的发展速率识别骤旱。在此先定义干旱累积严重性变化率，为空间相连而时间相邻的干旱区块影响面积内所有标准化蒸发赤字值和的差值。
[0071]
如图2(a)的右图所示，空间相连而时间相邻的区块1和2影响面积为橙色、浅蓝色和灰色区域组成，则分别计算此区域内在k和k+1时间标准化蒸发赤字值和的差值，定义为干旱累积严重性变化率。而干旱平均累积严重性变化率k到k+1时间累积严重性变化率除以区块1和2影响面积。
[0072]
如图3所示，所有干旱事件的干旱平均累积严重性变化率经过kolmogorov-smirnov检验，满足正太分布，所以可以干旱平均累积严重性变化率计算瞬时发展和恢复速率。平均瞬时发展速率为发展阶段的瞬时发展速率之和除以发展阶段历时。
[0073]
若干旱事件满足以下条件：(a)历时大于25天，但小于60天；(b)有一个或多个瞬时发展速率等于或低于干旱平均累积严重性变化率累积频率分布值的25％；(c)平均发展速率等于或低于干旱平均累积严重性变化率累积频率分布值的40％，则定义为骤旱。根据此，表1显示了本实例1982到2015期间前5大骤旱事件及其特征。由表1可知，虽然骤旱基本持续1个月左右，发展历时为10天左右，但可影响实施例内的百分之九十以上区域。
[0074]
表1本实例1982到2015期间前5大骤旱事件及其特征
[0075][0076]
本发明实施例两例骤旱事件的累积标准化赤字指数空间分布和相应轨迹变化图。图4(a)为1990年8月9日至9月17日本实施例最严重的骤旱事件，该事件持续40天，影响百分之九十三的区域；该事件起源于本实施例东部地区，随后转移在本实施例中部地区，一直在中部地区停留35天，直至最后消失。图4(b)为2009年4月21日至5月15日本实施例一骤旱事件，该事件持续25天，影响本实例一般区域以上；该事件起源于本实施例东北部地区，随后转移在本实施例东部中心地区，停留20天后消失。
[0077]
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。