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龙图腾网获悉中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利一种三维Copula多变量联合识别骤旱方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119474167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411487452.7，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种三维Copula多变量联合识别骤旱方法是由曾思栋;季永月;杜鸿;刘雅坤;夏军设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维Copula多变量联合识别骤旱方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种三维Copula多变量联合识别骤旱方法。涉及干旱识别技术领域。该方法包括：获取降水、潜在蒸散发、土壤湿度和径流数据；选取最优概率分布函数分别拟合土壤湿度和径流系列过程，得到土壤湿度和径流量的边际分布函数；利用三参数log‑logistic拟合降水与潜在蒸散差值，得到降水与潜在蒸散差值的边际分布函数；基于土壤湿度和径流量的边际分布函数以及降水与潜在蒸散差值的边际分布函数，构建联合分布，并基于联合分布得到综合骤旱指数；基于综合骤旱指数，利用百分位数法识别骤旱事件的时间序列；基于骤旱事件的时间序列，识别骤旱特征。本申请能够提高骤旱识别的精确性和可靠性。

本发明授权一种三维Copula多变量联合识别骤旱方法在权利要求书中公布了：1.一种三维Copula多变量联合识别骤旱方法，其特征在于，包括： 获取降水、潜在蒸散发、土壤湿度和径流数据； 选取最优概率分布函数分别拟合土壤湿度和径流系列过程，得到土壤湿度和径流量的边际分布函数； 利用三参数log‑logistic拟合降水与潜在蒸散差值，得到降水与潜在蒸散差值的边际分布函数；其中，所述降水与潜在蒸散差值为降水与潜在蒸散发之间的差值； 基于所述土壤湿度和径流量的边际分布函数以及所述降水与潜在蒸散差值的边际分布函数，构建联合分布，并基于所述联合分布得到综合骤旱指数； 基于所述综合骤旱指数，利用百分位数法识别骤旱事件的时间序列； 基于所述骤旱事件的时间序列，识别骤旱特征；其中，所述骤旱特征包括骤旱频率、持续时间和发生时间； 基于所述土壤湿度和径流量的边际分布函数以及所述降水与潜在蒸散差值的边际分布函数，构建联合分布，并基于所述联合分布得到综合骤旱指数，包括： 利用多维C‑Vine copula构建土壤湿度和径流量的边际分布函数和降水与潜在蒸散差值的边际分布函数的联合分布，表示为： 式中，n为多元变量的维度；j为藤式结构树的层级；i为每层树中节点的个数；f1,2…n代表变量x1,…,xn的联合边际分布函数，fk为变量xk的边际分布函数，k＝1,2,…,n，cj,j+1|1,…,j‑1为条件Copula函数，xj为第j个变量，xj‑1为第j‑1个变量，Fxj|x1,…,xj‑1为在给定x1,…,xj‑1条件下，变量xj的条件累积概率分布函数，Fxj+i|x1,…,xj‑1为在给定x1,…,xj‑1条件下，变量xj+i的条件累积概率分布函数； 采用三种不同的树状结构，每种结构包含两层树状分解；设置三个随机变量X1,X2,X3,三个随机变量X1,X2,X3的联合分布函数通过以下方式分解： 式中，F1x1,F2x2,F3x3分别是随机变量X1,X2,X3的边缘分布函数，C12是X1和X2之间的二维Copula函数，C13|2是在给定X2条件下X1和X3的条件Copula函数； 第一层树结构为构造变量X1和X2的二维Copula C12，根据两个变量的边缘分布F1x1和F2x2计算其联合分布；第二层树结构则在给定X2的条件下，构造X1和X3的条件Copula C13|2,并根据F1|2x1|x2和F3|2x3|x2计算条件联合分布； 将联合分布函数通过无参数统计转化为百分位数的累积概率值，得到综合骤旱指数，计算公式如下： 式中，CFDI为排序后第i个数据点的累积概率，i是排序后数据点的序号，取值从1到n，n是数据序列长度。

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