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摘要：本发明涉及碳中和领域，公开了一种城市化作用下的干湿热浪归因评价方法、设备及存储介质，具体为：利用土地利用数据对中国城乡站点进行分类；利用气象站观测数据和CMIP6模式数据，对四种热浪类型进行识别和划分；使用概率比计算四种干湿热浪的历史发生概率和城市化作用的贡献；采用最优指纹法检测四种干湿热浪变化中不同的外强迫信号，并量化不同外强迫导致热浪增加的变化量；使用CMIP6未来不同碳排放情景模拟试验的数据，计算未来不同温升情景下四种热浪的演变情况；量化在有无城市化作用条件下，温室气体持续排放造成城市人口暴露于四种热浪下的风险。本发明有助于加强对干湿热浪潜在影响的认识，为城市未来规划、减缓气候变化提供依据。

主权项：1.一种城市化作用下的干湿热浪归因评价方法，其特征在于：方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；采集气象站站点观测数据、历史土地利用数据、CMIP6模式数据和未来城市人口数据、土地扩张变化数据；步骤S2：城市站点和农村站点识别；结合步骤S1得到的站点观测数据和历史土地利用数据，得到动态变化的城乡站点；步骤S3：四种热浪识别和指标计算；结合步骤S1得到的站点观测数据和CMIP6模式数据，使用气温和相对湿度计算湿球温度TW，并利用气温和湿球温度作为指标将热浪分为四种热浪类型；步骤S4：四种热浪发生概率趋势量化；结合步骤S1得到的观测数据和CMIP6模式数据，和步骤S3得到的四种热浪类型，将站点和模拟的四种热浪类型在给定时段的热浪发生天数比例除以参考期热浪发生天数比例，表示为概率比，计算概率比的时序序列趋势；步骤S5：量化四种热浪城市化贡献；结合步骤S4得到的站点观测的四种热浪概率比趋势和步骤S2得到的城乡站点，得到该热浪城市化作用的贡献；步骤S6：基于最优指纹法的变暖信号识别；根据四种热浪的历史全强迫模式试验、温室气体强迫试验、人为气溶胶强迫试验、自然强迫试验与观测的年热浪概率比，采用单信号和双信号的最优指纹法对外部强迫因子进行检测和归因；步骤S7：四种热浪响应全球温升速率量化；结合步骤S1中CMIP6模式数据中的近地面气温数据，计算全球温升序列，并结合步骤S4得到的未来情景下四种热浪概率比的时序序列趋势，得到四种热浪响应全球温升速率；步骤S8：未来城市人口暴露于四种热浪的风险预估；结合步骤S1的未来城市人口数据和步骤S4的四种热浪未来每年中的发生天数，计算同一地区热浪发生天数乘以该地区城市人口总数得到该地区的城市人口暴露度；结合步骤S1的土地扩张变化数据，量化在城市扩张作用下，城市人口暴露度的变化程度。

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百度查询： 中国地质大学(武汉) 城市化作用下的干湿热浪归因评价方法、设备及存储介质