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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明公开了一种气候变化情景下水文旱情评估方法，首先收集研究区域气象、水文、地形数据，构建SWAT水文模型数据库；基于M个全球气候模式，通过多变量偏差校正方法获取未来气象序列，输入SWAT模型获取M组未来径流序列；计算M组标准化径流指数，并通过游程理论提取干旱特征值；计算影响区域旱情的关键指标PI，将其作为协变量，构建非一致性条件下两变量水文干旱联合概率分布函数。基于最可能组合情景分别求取M组历史基准时段与未来时段不同联合重现期下的干旱历时、烈度；基于M组最可能情景的中位数，量化干旱特征值的变化，评估气候变化对流域未来水文干旱情势的影响。本发明评估可靠性好，为应对未来气候灾害提供实践价值。

主权项：1.一种气候变化情景下水文旱情评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，数据库建立与模型率定；收集研究区域数字高程模型、矢量边界文件、土地利用数据、土壤属性数据、水文测站长系列资料、降水观测长系列资料、气温观测长系列资料，创建SWAT水文模型数据库，率定并验证SWAT模型；步骤2，模拟气象与水文情景获取；基于M个全球气候模式，通过多变量偏差校正方法预测未来降雨序列，全球气候模式记为GCMs，将校正后的输入率定好的SWAT水文模型，以预测M组不同气候模式下流域内各子区的径流情景；步骤3，利用步骤2得到的流域内各子区M组径流长序列，计算获取M组标准化径流指数，并通过游程理论提取对应的干旱特征值，所述干旱特征值包括干旱历时与干旱烈度；步骤4，对步骤1收集的降水观测长系列资料进行统计分析，分别计算年降水量、年降水标准差、降水距平百分率；将统计分析的各降水系列资料分别与基于实测径流量计算的SRI指数进行相关性分析，优选影响区域旱情的降水指标PI，并将该指标作为协变量，构建非一致性条件下干旱特征单变量概率分布函数；步骤5，构建非一致条件下两变量水文干旱联合概率分布函数；选取对干旱特征系列相关结构拟合好的G-HCopula函数为联合概率分布函数，针对干旱历时和干旱烈度相关结构的非一致性，仍采用PI为协变量，建立非一致性条件下基于Copula的联合概率分布函数，分别求取M组历史基准时段与未来时段不同重现期下的干旱历时、干旱烈度最可能组合情景；步骤6，基于M组最可能组合情景的中位数，量化不同重现期下，基于最可能组合情景的干旱特征值的变化，评估气候变化对流域未来水文干旱情势的影响。

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