基于联合干旱指数的黄河流域干旱时空特征

被引：12

作者：

曹闯 ^{[1
,2
]}

任立良 ^{[1
,2
]}

刘懿 ^{[1
,2
]}

江善虎 ^{[1
,2
]}

张林齐 ^{[1
,2
]}

张璐 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室

[2] 河海大学水文水资源学院

来源：

人民黄河 | 2019年 / 41卷 / 05期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

Copula函数; 干旱; 阈值水平; 时空特征; 黄河流域;

D O I：

暂无

中图分类号：

P426.616 [降水引起的灾害];

学科分类号：

摘要：

依据黄河流域100个气象站1961—2013年的降水数据,采用高斯Copula函数并联合5个时间尺度的标准降水指数(SPI),构建了联合干旱指数(JDI),进而剖析流域干旱时空演变特性和评估历史时期干旱特征(历时、烈度)及联合特征分布规律。结果表明:JDI具备短时间尺度SPI对干旱事件开始时刻的快速捕捉能力,同时考虑到长时间尺度SPI的时间滞后性,在捕捉干旱传播及演变过程方面体现出较大优势;从时空分布特征来看,黄河流域中南部地区在20世纪90年代存在明显的干旱高频区,渭河、泾河、洛河流域存在以年代为周期的旱涝交替现象;黄河流域西北部地区、北部河套平原和大黑河子流域及中南部少数地区比其他地区更易发生长历时、大烈度干旱事件;变动阈值水平能引起历时和烈度较大的变化幅度,而联合特征对阈值水平变化的响应不敏感。

引用

页码：51 / 56

页数：6

共 18 条

[1] The Kolmogorov-Smirnov test for goodness of fit. FRANK J,MASSEY J R. Journal of the American Statistical Association . 1951
[2] Spatial analysis of meteorological drought return periods in China using Copulas. Liu X F,Wang S X,Zhou Y,et al. Natural Hazards . 2016
[3] 基于统计降尺度和SPI的黄河流域干旱预测
杨肖丽
郑巍斐
林长清
任立良
王雨茜
张梦如
袁飞
江善虎
[J]. 河海大学学报(自然科学版), 2017, 45 (05) : 377 - 383
[4] 干旱频率分析研究进展
程亮
金菊良
郦建强
王宗志
李磊
袁潇晨
[J]. 水科学进展, 2013, 24 (02) : 296 - 302
[5] 我国的主要气象灾害及其经济损失
刘彤
闫天池
[J]. 自然灾害学报, 2011, 20 (02) : 90 - 95
[6] 全球变暖背景下中国旱涝气候灾害的演变特征及趋势
黄荣辉
杜振彩
[J]. 自然杂志, 2010, 32 (04) : 187 - 195+184
[7] 基于copula函数的区域干旱分析方法
陆桂华
闫桂霞
吴志勇
康燕霞
[J]. 水科学进展, 2010, 21 (02) : 188 - 193
[8] 中国历史上的干旱
魏甡生
[J]. 知识就是力量, 2009, (04) : 16 - 18
[9] Objective Drought Classification Using Multiple Land Surface Models
Mo, Kingtse C.
Lettenmaier, Dennis P.
[J]. JOURNAL OF HYDROMETEOROLOGY, 2014, 15 (03) : 990 - 1010
[10] Multivariate Standardized Drought Index: A parametric multi-index model[J] . Zengchao Hao,Amir AghaKouchak. &nbspAdvances in Water Resources . 2013

← 1 2 →