DOI:10.1016/j.agwat.2020.106003
科學問題
應當如何評估農(nóng)業(yè)干旱的風險？
核心內(nèi)容
- 不同時間尺度的標準化降水指數(shù)（Standardized Precipitation Index, SPI）
- 基于關聯(lián)結構（Copula）的聯(lián)合回歸期（Joint Return Period）分析
- 風險因子（Risk Factors）分析
研究目標
- 確定最適于刻畫農(nóng)業(yè)干旱風險的SPI的時間尺度
- 比較聯(lián)合回歸期和風險因子兩種方法在干旱風險評估方面的效果
- 揭示珠江盆地（Pearl River Basin, PRB）區(qū)域農(nóng)業(yè)干旱風險的動態(tài)變化特征
研究方法
關聯(lián)結構函數(shù)
其中為關聯(lián)結構函數(shù)臀规。當每一自變量的邊緣概率分布函數(shù)都為連續(xù)函數(shù)時滩援，
可被唯一確定。
目前常用的是Archimedean關聯(lián)結構族）包括Clayton塔嬉、Frank玩徊、Gumbel-Hougaard等）、正態(tài)（或Gaussian）關聯(lián)結構谨究、t-關聯(lián)結構等恩袱。
邊緣分布函數(shù)通常從Gamma函數(shù)（gam）、指數(shù)函數(shù)（exp）胶哲、廣義Pareto函數(shù)（gep）畔塔、廣義極值函數(shù)（gev）等中選取。
評價指標為Kolmogorov-Smirnov（K-S）檢驗和均方根誤差（Root Mean Squared Error, RMSE）。
聯(lián)合干旱回歸期
單變量回歸期
其中為干旱事件的平均間隔澈吨，
為干旱持續(xù)時間把敢，
為干旱嚴重程度。
二維聯(lián)合概率分布與回歸期
干旱風險因子
- 阻抗
- 脆弱性
- 暴露度
交叉小波變換
對兩個時間序列和
進行的聯(lián)合小波變換：
實驗結果
- 基于與干旱受災面積統(tǒng)計數(shù)據(jù)的相關性分析谅辣，認為4個月平均的SPI對農(nóng)業(yè)干旱狀況有最好的識別效果修赞。
- 使用1961--2015年的數(shù)據(jù)資料，分別使用靜態(tài)分析和窗口大小為31年的動態(tài)分析桑阶。應用聯(lián)合回歸期方法計算了PRB七個子區(qū)域中旱和重旱的持續(xù)時間和嚴重程度榔组，及這兩個要素的平均回歸期。應用風險因子分析的方法研究了這七個子區(qū)域干旱風險的時間動態(tài)變化趨勢联逻。兩種方法的結果互為支撐，提示PRB整體干旱風險呈現(xiàn)上升趨勢检痰，但珠江三角洲（Pearl River Delta, PRD）地區(qū)的干旱風險呈現(xiàn)下降趨勢包归。
原因分析
使用交叉小波變換的方法，分析了太陽黑子數(shù)量铅歼、厄爾尼諾-南方濤動（El Nino-Southerin Oscillation, ENSO）和太平洋十年濤動（Pacific Decadal Oscillation, PDO）與4月平均SPI（用于刻畫農(nóng)業(yè)干旱）之間的關系公壤。結果顯示太陽黑子活動的影響最為顯著。PRD與PRB其他區(qū)域受到的大尺度大氣環(huán)流影響基本一致椎椰，導致其干旱風險變化趨勢相反的最可能原因是PRD的快速城市化厦幅。
筆記
本文所使用的幾種技術手段是可以學習和借鑒的：
- 關聯(lián)結構
- 聯(lián)合回歸期
- 交叉小波變換
