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申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院

摘要：本发明公开了一种考虑气候变化的资料短缺河口复合洪水灾害研究方法，包括以下步骤：获取多源异构数据并预处理；构建风‑雨‑浪‑流耦合数学模型；提取极值数据对；估计边缘分布参数；估计Copula函数参数；生成联合后验分布；计算联合重现期并进行不确定性分析。该方法通过多源数据融合、动态模型构建和非平稳性处理，有效解决了资料短缺河口地区复合洪水灾害研究的难题。采用贝叶斯非参数方法和时变Copula模型，准确描述了水文要素的非平稳特性及其复杂依赖关系，显著提升了复合洪水风险评估的科学性和可靠性，为气候变化背景下的防洪减灾决策提供了有力支持。

主权项：1.一种考虑气候变化的资料短缺河口复合洪水灾害研究方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取多源异构数据，并采用数据融合和标准化方法进行预处理，得到用于后续分析的综合数据集；其中，多源异构数据包括地理信息数据、水文气象数据和海洋动力数据；地理信息数据包括全球岸线遥感数据、海底地形数据和近岸水深点数据；水文气象数据包括河口上游的径流数据、ERA5逐时再分析风速数据集、最佳台风路径数据和研究区域附近气象站的逐时降雨数据；海洋动力数据包括逐时潮位和波浪观测资料，以及海平面上升数据；步骤S2、基于综合数据集，构建并使用风-雨-浪-流耦合数学模型计算研究区域的长时间序列水文动力要素；步骤S3、基于长时间序列水文动力数据和降雨数据，采用改进的极值识别方法，提取用于复合洪水灾害研究的极值数据对，基于极值数据对构建年极值数据对矩阵；步骤S4、基于年极值数据对矩阵，采用贝叶斯非参数方法估计降雨、潮位和波浪的边缘分布参数，得到考虑非平稳性的最优边缘分布模型；步骤S5、采用年极值数据对矩阵和边缘分布模型，估计描述多变量依赖结构的Copula函数参数，得到能捕捉动态依赖关系的最优Copula模型；步骤S6、基于边缘分布模型和Copula模型，采用变分推断方法生成水文要素的联合后验分布，得到用于不确定性分析的预定规模的后验分布样本集；步骤S7、利用后验分布样本集计算不同情景下的联合重现期，并进行综合的不确定性分析，得到最终的复合洪水风险评估结果；所述步骤S6具体为：步骤S61、将边缘分布模型和最优Copula模型组合，使用层次化建模方法将边缘分布和依赖结构的参数整合到统一的贝叶斯框架中，得到全局参数模型；步骤S62、基于全局参数模型，使用Kullback-Leibler散度最小化原则构建近似后验分布的优化目标，得到变分推断的数学表达式，即为目标函数；步骤S63、使用随机梯度下降方法优化目标函数，得到近似后验分布的参数估计，即得到随机变分推断结果；步骤S64、基于随机变分推断结果，使用自适应重要性采样技术提高罕见事件的采样效率，得到初步的后验样本集；步骤S65、使用有效样本大小和Gelman-Rubin统计量评估样本质量，采用自适应采样策略调整生成器参数，得到优化后的后验样本生成方案；步骤S66、使用优化后的后验样本生成方案，采用并行计算方法为每个水文要素生成若干组后验样本，得到高质量的预定规模样本集；步骤S67、使用核密度估计方法重构连续的后验分布，采用分位数回归技术提取不同置信水平的区间估计，得到完整的后验分布描述及其概括统计量，即为后验样本。

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