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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
摘要：本发明提供了一种评估Budyko关键参数影响因素的方法，首先构建模型输入数据集及影响参数值的变量数据集，通过Budyko模型估算关键参数n及其在流域内的分布模式。接着使用多维Copula模型量化变量数据集中变量对关键参数n变化的联合影响，从中选择影响最显著的关键变量。针对这些关键变量，建立C‑Vine系列树结构，T1层树以关键参数n为中心节点，利用Copula函数分析n值与关键变量之间的相关关系。同时构建T'2至T”j层Vine树，探讨不同条件下n与各变量的条件相关性。基于相关性引入权重因子构建多元线性回归模型，评估关键变量对n值的独立影响程度。本发明能够深入研究Budyko模型关键参数在空间尺度上的分布、主要影响因素及及独立影响程度，为水文与气候研究提供理论基础。
主权项：1.一种评估Budyko关键参数变化影响因素的方法，其特征在于，包括：构建Budyko模型中Choudhury-Yang方程的输入数据集以及影响模型参数值的变量数据集；基于Budyko模型中Choudhury-Yang方程估算模型的关键参数n，并量化关键参数n值在流域内的分布模式；使用多维Copula模型量化所述变量数据集中的i个变量对关键参数n变化的联合影响，从中选择j个对关键参数n取值变化影响最大的关键变量；针对所述关键变量建立C-Vine系列树结构，将关键参数n值作为T1树的中心节点，利用Copula函数建立起关键参数n值与各关键变量之间的相关关系；基于关键参数n值与各关键变量之间的相关关系，构建T’2至T”j层Vine树，得到关键参数n与各变量在不同条件下的相关关系；基于关键参数n与各关键变量在不同条件下的相关关系，引入权重因子，构建多元线性回归模型，并根据所述多元线性回归模型确定关键变量对关键参数n值的独立影响以及影响程度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 一种评估Budyko关键参数变化影响因素的方法
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