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变化环境下ENSO对合肥市旱涝灾害影响研究 被引量：2
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作者 孙玉燕 温庆志 +1 位作者 孙鹏 李雅文 《人民珠江》 2017年第5期42-46,共5页
由1961—2000年合肥市每月的气温和降水数据得到干旱指数SPEI,从年、季尺度分析SPEI指数与ENSO事件的关系,揭示ENSO对合肥市旱涝灾害的影响。结果表明:(1)在40 a的研究期间共发生ENSO事件19次,暖事件的频次大于冷事件;(2)合肥市的旱灾... 由1961—2000年合肥市每月的气温和降水数据得到干旱指数SPEI,从年、季尺度分析SPEI指数与ENSO事件的关系,揭示ENSO对合肥市旱涝灾害的影响。结果表明:(1)在40 a的研究期间共发生ENSO事件19次,暖事件的频次大于冷事件;(2)合肥市的旱灾和涝灾主要发生在ENSO事件年的当年、次年或前一年,其中在6个干旱年中,3 a发生在El Nino强事件年,5个涝年中,有3 a发生在La Nina强事件年;(3)ENSO事件强度与合肥市年SPEI指数呈显著负相关关系,滞后2个月最为显著,El Nino事件年合肥市发生旱灾的概率较大,而La Nina事件年发生涝灾的概率较大;(4)合肥市旱涝灾害以春夏季节居多,灾害强度以中度旱涝灾害为主,且旱灾强度比涝灾强度大,秋、冬季节恰好相反。 展开更多
关键词 标准化降水蒸散指数 ENSO 旱涝灾害 合肥市
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基于机器学习算法的安徽省农业旱灾风险动态评估 被引量：7
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作者 孙鹏 刘果镍 +3 位作者 梁媛媛 李虎 陈冬花 刘玉锋 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2022年第5期22-35,共14页
基于安徽省及周边139个气象站点1960-2016年气象数据和2002-2017年的统计年鉴数据,通过机器学习算法随机森林、聚类分析方法构建安徽省农业旱灾风险评估模型,从致灾因子的危险性和孕灾环境与承灾体的脆弱性角度,动态评估安徽省农业旱灾... 基于安徽省及周边139个气象站点1960-2016年气象数据和2002-2017年的统计年鉴数据,通过机器学习算法随机森林、聚类分析方法构建安徽省农业旱灾风险评估模型,从致灾因子的危险性和孕灾环境与承灾体的脆弱性角度,动态评估安徽省农业旱灾风险时空演变规律并揭示其主要影响因素。研究结果表明:(1)旱灾危险性在不同年代的空间分布变化较大。在2000 s期间,安徽省南部北部出现干湿反转,南部危险性超过北部。在农作物关键生长期(3-8月份),4月和7-8月的危险性高值区域超过全省1/2面积。2001-2016年安徽省旱灾危险性由南向北递减,北部区域危险性变化(2.86)大于南部区域(0.55),南部区域危险性存在减小趋势,北部存在增大趋势。(2)脆弱性指标中复种指数、人均水资源量、农村居民纯收入、人均GDP、人均粮食产量、森林覆盖率这6个指标权重最高,占整个指标权重一半以上(57.6%)。加权评分得到2001-2016年安徽省农业旱灾脆弱性,其均值由南向北递增,各个区域脆弱性存在下降趋势,南部区域下降趋势更大,而北部区域下降趋势不显著。(3)2001-2016年安徽省农业旱灾综合风险均值达到中等级(0.208~0.339),旱灾综合风险均值由西南向东北呈现“高(0.367)-低(0.084)-高(0.281)”分布,变异系数大(0.64~2.86)。安徽省南部区域农业旱灾综合风险存在减小趋势,而北部区域作为重要粮食主产区,其农业旱灾综合风险存在上升趋势。(4)各市受灾面积与绝收面积在时间上具有同步性,且旱灾受灾率与脆弱性均值空间分布一致,旱灾绝收率与危险性均值空间分布一致。安徽省农业旱灾综合风险和旱灾受灾率、绝收率通过了99%的显著性检验,表明构建的安徽省旱灾综合风险评估体系具有合理性。 展开更多
关键词 SPEI 随机森林 旱灾 危险性 脆弱性 动态风险评估 干旱 气候变化
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基于Copula函数的淮河流域非平稳气象干旱特征研究
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作者 王易 姚蕊 +1 位作者 孙鹏 葛晨昊 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第11期26-38,共13页
【目的】淮河流域干旱时空变化显著,部分地区易发生严重干旱,研究其干旱特征对于该地区的农业生产、水资源管理以及生态保护等方面都具有重要的作用。【方法】对1980—2019年淮河流域195个气象站点月非平稳的标准化降水蒸散指数(NSPEI)... 【目的】淮河流域干旱时空变化显著,部分地区易发生严重干旱,研究其干旱特征对于该地区的农业生产、水资源管理以及生态保护等方面都具有重要的作用。【方法】对1980—2019年淮河流域195个气象站点月非平稳的标准化降水蒸散指数(NSPEI)数据进行分析研究该地区的气象干旱,并通过游程理论识别历史干旱事件提取出干旱历时、干旱烈度,而后对干旱历时和干旱烈度依次使用用单变量函数和多变量Copula函数进行分析。【结果】结果显示:淮河流域干旱事件主要表现为轻旱和中旱,分别占干旱事件总数的39%和47%,且主要分布在流域西北部和南部,极旱事件极少。Generalized Pareto函数在对干旱历时、干旱烈度的单变量分布拟合都为最合适,87个站点显示t-Copula函数为拟合效果最好的的联合分布函数。重现期在20a以上时,干旱历时和干旱烈度的空间分布特征大致相同,高值区为流域西南部。联合重现期和同现重现期概率空间分布随着重现期增长几乎不变,同现重现期高值区主要为流域南部和西部。【结论】结果表明:淮河流域的干旱事件以月内中旱、季内轻旱和季内中旱为主,极端干旱发生频率很低;随着重现期增大,干旱历时和干旱烈度的高值区主要分布在淮河流域西南部,因此该区域的干旱灾害风险最大;联合重现期和同现重现期的空间分布特征变化不显著,当重现期为100 a时西南部会发生干旱历时可达10.8个月,干旱烈度可达11.9的长历时高烈度的干旱事件。 展开更多
关键词 非平稳气象干旱 干旱特征 COPULA函数 淮河流域 气候变化 非平稳标准化降水蒸散指数(NSPEI) 水资源 极端干旱
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