本發(fā)明涉及碳中和領(lǐng)域，尤其涉及一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法。

背景技術(shù)：

1、在全球變暖的背景下，高溫-大氣干燥-干旱復(fù)合事件是當(dāng)前研究的熱點事件，受到廣泛關(guān)注。同時發(fā)生的高溫和大氣干燥復(fù)合條件會增加干旱的時長和嚴(yán)重程度，造成巨大的社會經(jīng)濟(jì)損失。然而當(dāng)前缺少區(qū)域極端干旱對高溫和大氣干燥條件的響應(yīng)研究。且高溫和大氣干燥作為造成干旱的重要因素，已有研究已經(jīng)在降水和氣溫的變化中檢測到人類活動信號，但缺少復(fù)合事件中人類活動信號檢測的研究。未來溫室氣體繼續(xù)排放，高溫-大氣干燥復(fù)合事件的發(fā)生的概率和嚴(yán)重程度預(yù)計進(jìn)一步增加，探究控制溫升和溫室氣體排放對減輕高溫-大氣干燥復(fù)合事件嚴(yán)重程度的作用，強(qiáng)調(diào)節(jié)能減排的重要性；研究干旱如何響應(yīng)持續(xù)增加的高溫-大氣干燥復(fù)合事件，可以為決策者提供依據(jù)，進(jìn)而促進(jìn)防災(zāi)減災(zāi)措施的優(yōu)化，減少極端氣候?qū)ι鷳B(tài)環(huán)境帶來的壓力和經(jīng)濟(jì)損失。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于：提出一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法，解決當(dāng)前缺少區(qū)域極端干旱對高溫和大氣干燥條件的響應(yīng)研究的技術(shù)問題。

2、本發(fā)明提供的一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：數(shù)據(jù)采集；采集干旱事件氣候變化數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：結(jié)合步驟s1獲得的數(shù)據(jù)，計算的氣溫、降水、表層土壤水分和scpdsi標(biāo)準(zhǔn)化時間序列，并評估高溫-大氣干燥復(fù)合事件依賴關(guān)系和復(fù)合事件的嚴(yán)重程度；

5、步驟s3：歷史時期區(qū)域極端干旱對高溫和大氣干燥條件的響應(yīng)；結(jié)合步驟s2計算的氣溫、降水、表層土壤水分和scpdsi標(biāo)準(zhǔn)化時間序列，評估區(qū)域極端干旱對高溫-大氣干燥條件變化的響應(yīng)；

6、步驟s4：人為氣候變化背景下，高溫-大氣干燥復(fù)合條件的時間模式和依賴關(guān)系；結(jié)合步驟s2獲得的氣溫和降水標(biāo)準(zhǔn)化時間序列，采用cmip6未來情景，預(yù)估未來不同等級的高溫-大氣干燥條件發(fā)生概率；

7、步驟s5：高溫和大氣干燥驅(qū)動下，區(qū)域極端干旱復(fù)合事件的重現(xiàn)概率預(yù)估；分別計算高溫和大氣干燥對干旱的額外影響，厘清影響區(qū)域極端干旱的驅(qū)動因素；基于驅(qū)動因素，每10年為一段時期量化歷史和未來區(qū)域發(fā)生超過觀測歷史極端高溫-大氣干燥-干旱事件的概率；

8、步驟s6：高溫-大氣干燥復(fù)合事件的嚴(yán)重程度的時空演變特征及驅(qū)動因子；結(jié)合步驟s1獲得的降水和氣溫數(shù)據(jù)，分別計算基于原始數(shù)據(jù)和去除線性趨勢的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化氣溫指數(shù)，并基于這兩個指數(shù)計算scei，厘清影響scei歷史時期變化的主導(dǎo)因子；

9、步驟s7：高溫-大氣干燥復(fù)合事件的氣候變化信號的檢測；采用基于旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交分解的檢測與歸因方法以及最優(yōu)指紋法識別區(qū)域高溫-大氣干燥復(fù)合事件的人類活動信號。

10、一種存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)存儲指令及數(shù)據(jù)用于實現(xiàn)一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法。

11、一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測設(shè)備，包括：處理器及所述存儲介質(zhì)；所述處理器加載并執(zhí)行所述存儲介質(zhì)中的指令及數(shù)據(jù)用于實現(xiàn)一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法。

12、本發(fā)明提供的有益效果是：

13、(1)本發(fā)明彌補(bǔ)了以往的研究中，缺少區(qū)域極端干旱事件的發(fā)生概率對高溫-大氣干燥的響應(yīng)。且本發(fā)明從百年尺度的視角分析了高溫-大氣干燥的發(fā)生概率和依賴關(guān)系的變化。本發(fā)明使用未來高排放情景下，從一個緊迫性的角度量化高溫和大氣干燥對干旱的額外影響，明晰了干旱發(fā)生時高溫和大氣干燥的平均狀態(tài)，厘清高溫和大氣干燥的主導(dǎo)作用。本發(fā)明采用兩套基于觀測數(shù)據(jù)集和單模型大樣本數(shù)據(jù)集，增加結(jié)果的可信度。本發(fā)明適用于全球及區(qū)域研究。

14、(2)本發(fā)明通過對復(fù)合高溫-大氣干燥事件的嚴(yán)重程度進(jìn)行量化，采用基于旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交分解的檢測與歸因方法和最優(yōu)指紋法對人為氣候變化信號進(jìn)行識別。且對不同溫升水平和排放情景下，高溫-大氣干燥事件的嚴(yán)重程度進(jìn)行分析，強(qiáng)調(diào)控制溫升和排放在控制復(fù)合事件嚴(yán)重程度中的重要作用。

技術(shù)特征：

1.一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法，其特征在于：方法包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法，其特征在于：步驟s1中，所述干旱事件氣候變化數(shù)據(jù)包括：基于觀測的區(qū)域降水、氣溫數(shù)據(jù)和自校準(zhǔn)帕爾默干旱指數(shù)scpdsi以及表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)；國際耦合比較計劃第六階段cmip6的氣溫、降水、表層土壤水分、潛熱通量、顯熱通量、相對濕度、風(fēng)速、最高氣溫、最低氣溫數(shù)據(jù)，以及高程和有效土壤含水量數(shù)據(jù)；單模型大樣本集合來自地球物理流體動力學(xué)實驗室的預(yù)測和地球系統(tǒng)研究無縫系統(tǒng)spear數(shù)據(jù)集，包括降水和氣溫數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求2所述的一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法，其特征在于：步驟s2具體為：采用彭曼-蒙特斯公式計算潛在蒸散發(fā)；采用潛在蒸散發(fā)、降水和土壤有效含水量計算自校準(zhǔn)帕爾默干旱指數(shù)scpdsi；為進(jìn)行不同變量和不同數(shù)據(jù)集的橫向?qū)Ρ?，對降水、氣溫、表層土壤水分和自校?zhǔn)帕爾默干旱指數(shù)scpdsi進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化計算；利用標(biāo)準(zhǔn)化所得數(shù)據(jù)，計算低降水和高溫的聯(lián)合發(fā)生的概率；采用copula函數(shù)計算概率乘法因子，用于評估高溫-大氣干燥復(fù)合事件依賴關(guān)系，和標(biāo)準(zhǔn)化復(fù)合事件指標(biāo)scei，用于評估復(fù)合事件的嚴(yán)重程度。

4.如權(quán)利要求3所述的一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法，其特征在于：步驟s3具體為：

5.如權(quán)利要求4所述的一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法，其特征在于：步驟s4具體為：結(jié)合步驟s2獲得的scpdsi標(biāo)準(zhǔn)化時間序列，對比cmip6的不同等級的高溫-大氣干燥復(fù)合條件在歷史全強(qiáng)迫試驗和僅自然強(qiáng)迫試驗下變化趨勢，分析人為氣候變化在高溫-大氣干燥復(fù)合條件中的作用；計算概率乘法因子，分析未來相對于歷史時期，高溫和大氣干燥條件的相互依賴關(guān)系變化；采用cmip6未來情景，預(yù)估未來不同等級的高溫-大氣干燥條件發(fā)生概率。

6.如權(quán)利要求5所述的一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法，其特征在于：步驟s5具體為：分別計算高溫和大氣干燥對干旱的額外影響，厘清影響區(qū)域極端干旱的驅(qū)動因素；以區(qū)域歷史上觀測的最極端高溫-大氣干燥-干旱事件作為標(biāo)準(zhǔn)，以該次事件的高溫、大氣干燥和干旱的區(qū)域平均值作為評估閾值，利用模式模擬數(shù)據(jù)計算該評估閾值下的高溫、大氣干燥和高溫-大氣干燥復(fù)合條件的歷史和未來時期的發(fā)生概率；計算多模型的模式模擬數(shù)據(jù)歷史時期和未來時期發(fā)生此等級干旱事件的概率的變化；評估發(fā)生極端干旱事件時，未來降水和氣溫的平均狀態(tài)相對于歷史時期的變化，厘清在高排放情景下，區(qū)域極端干旱對高溫和大氣干燥的依賴程度的變化，最后，每10年為一段時期量化歷史和未來區(qū)域發(fā)生超過觀測歷史極端高溫-大氣干燥-干旱事件的概率。

7.如權(quán)利要求6所述的一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法，其特征在于：步驟s6具體如下：結(jié)合步驟s1獲得的降水和氣溫數(shù)據(jù)，分別計算基于原始數(shù)據(jù)和去除線性趨勢的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化氣溫指數(shù)，并基于這兩個指數(shù)計算scei，量化原始數(shù)據(jù)和去除線性趨勢的高溫-大氣干燥復(fù)合事件的嚴(yán)重程度的時間演變趨勢；計算基于原始數(shù)據(jù)和去除線性趨勢的數(shù)據(jù)計算的scei的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，判斷scei的波動變化是由長期趨勢或降水-氣溫耦合引起的；構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化氣溫指數(shù)和scei的三維關(guān)系，且將歷史時期劃分為三個不同階段，判斷scei在不同時期對氣溫和降水的響應(yīng)；采用多元線性回歸方法，量化區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化氣溫指數(shù)的變化對scei變化的貢獻(xiàn)量，厘清影響scei歷史時期變化的主導(dǎo)因子。

8.如權(quán)利要求7所述的一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法，其特征在于：步驟s7具體如下：

9.一種存儲介質(zhì)，其特征在于：所述存儲介質(zhì)存儲指令及數(shù)據(jù)用于實現(xiàn)權(quán)利要求1～8任一項所述的一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法。

10.一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測設(shè)備，其特征在于：包括：處理器及存儲介質(zhì)；所述處理器加載并執(zhí)行存儲介質(zhì)中的指令及數(shù)據(jù)用于實現(xiàn)權(quán)利要求1～8任一項所述的一種高溫-干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及碳中和領(lǐng)域，公開了一種高溫?干燥條件下干旱事件氣候變化信號檢測方法，方法包括：數(shù)據(jù)采集；評估高溫?大氣干燥復(fù)合事件依賴關(guān)系和復(fù)合事件的嚴(yán)重程度；評估區(qū)域極端干旱對高溫?大氣干燥條件變化的響應(yīng)；預(yù)估未來不同等級的高溫?大氣干燥條件發(fā)生概率；量化歷史和未來區(qū)域發(fā)生超過觀測歷史極端高溫?大氣干燥?干旱事件的概率；厘清影響歷史時期變化的主導(dǎo)因子；識別區(qū)域高溫?大氣干燥復(fù)合事件的人類活動信號；分析控制排放是否能限制高溫?大氣干燥復(fù)合事件嚴(yán)重程度的增加；本發(fā)明的有益效果是：從一個緊迫性的角度量化高溫和大氣干燥對干旱的額外影響，明晰了干旱發(fā)生時高溫和大氣干燥的平均狀態(tài)，厘清高溫和大氣干燥對干旱的主導(dǎo)作用。

技術(shù)研發(fā)人員：馮舒云,顧西輝,王倫澈,管延松,張翔,孔冬冬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9