干旱风险等级评估方法、装置及计算机设备

1.本技术涉及计算机技术领域，尤其涉及到一种干旱风险等级评估方法、装置及计算机设备。


背景技术：

2.随着全球气候变化，干旱发生的频率、严重程度和范围随着时间的推移而增加。因此，确定风险评估至关重要，因为它有利于缓解和治理干旱(edwards et al.,2019)。
3.然而，目前对干旱风险评估方法，往往基于单一视角(如气象干旱和水文干旱)来评估干旱风险，而不是整体视角，这可能会导致缓解干旱的偏见，从而导致干旱风险等级评估结果不具有代表性、准确度较低，进而不能高效应用于干旱缓解指导和治理。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术提供了一种干旱风险等级评估方法、装置及计算机设备，可解决目前在进行干旱风险评估时，往往基于单一视角来评估干旱风险，这可能会导致缓解干旱的偏见，从而导致干旱风险等级评估结果不具有代表性、准确度较低，进而不能高效应用于干旱缓解指导和治理的技术问题。
5.根据本技术的一个方面，提供了一种干旱风险等级评估方法，该方法包括：
6.获取第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据，根据所述降水数据和所述地下水数据计算干旱危险性评估值；
7.根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值，以及根据所述季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值；
8.利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值；
9.根据所述干旱危险性评估值、所述干旱脆弱性评估值、所述干旱防护性评估值计算复合干旱风险值，并利用自然间断点分级法确定所述复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级。
10.根据本技术的另一个方面，提供了一种干旱风险等级评估装置。该装置包括：
11.第一计算模块，用于获取第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据，根据所述降水数据和所述地下水数据计算干旱危险性评估值；
12.第二计算模块，用于根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值，以及根据所述季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值；
13.第三计算模块，用于利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值；
14.确定模块，用于根据所述干旱危险性评估值、所述干旱脆弱性评估值、所述干旱防护性评估值计算复合干旱风险值，并利用自然间断点分级法确定所述复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级。
15.根据本技术又一个方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，程序被处
理器执行时实现上述旱风险等级评估方法。
16.根据本技术再一个方面，提供了一种计算机设备，包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述旱风险等级评估。
17.借由上述技术方案，本技术提供了一种干旱风险等级评估方法、装置及计算机设备，可获取第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据，根据降水数据和地下水数据计算干旱危险性评估值；同时根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值，以及根据季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值；以及利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值；进一步的，可根据干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值计算复合干旱风险值，并利用自然间断点分级法确定复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级。通过本技术中的技术方案，可提出一个复合干旱风险等级评估的概念模型，涵盖气象、水文、农业和社会经济因素，将灾害风险的危害、脆弱性和预防多个视角之间的相互作用结合起来，提供一种合理和优越的模型，该模型可保证干旱风险等级评估的准确性，能够应用于干旱缓解和治理的有效指导和治理。
18.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
19.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
20.图1示出了本技术实施例提供的一种干旱风险等级评估方法的流程示意图；
21.图2示出了本技术实施例提供的另一种干旱风险等级评估方法的流程示意图；
22.图3示出了本技术实施例提供的一种干旱风险等级评估装置的结构示意图；
23.图4示出了本技术实施例提供的另一种干旱风险等级评估装置的结构示意图；
24.图5示出了本发明实施例提供的一种计算机设备的实体结构示意图。
具体实施方式
25.下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
26.目前，政府和社区已广泛探索干旱风险评估(drought risk assessments， dras)。由于区域特征和研究目标，研究人员经常从不同的角度解释干旱。一般来说，可以从气象、水文、农业和社会经济的角度揭示干旱。例如，oikonomou et al.(2020)利用标准化降水指数(standardized precipitation index，spi)和标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspirationindex，spei)作为评价标准来评估泛欧国家的气象干旱情况，当spi和spei 值小于-1.5时，可视为干旱发生。bloomfield,et al.(2019)建立了标准化地下水位指数(standardized groundwater level index，sgi)来监测水文干旱，并通过对英国长期地下水动态的调查，发现地下水受到干旱和气候变暖的
影响，强调了用水文干旱解释干旱风险的必要性。wu et al.(2021)综合社会经济、物质和政策因素对中国京津冀城市干旱脆弱性进行评估，强调经济发展和居民生活水平对干旱的抵御能力。此外，不同维度的干旱发生机制会相互作用，相互影响(如气象干旱、水文干旱和农业干旱)。例如，van hateren et al.(2021) 探索了欧洲农业干旱，发现土壤水分和植被水分含量能有效地解释农业干旱。 wu et al.(2021)利用spi和标准化流量指数(standardized streamflow index， ssi)来指示气象和水文干旱，发现气象干旱向水文干旱转变的阈值高度相关。干旱发生机制复杂，干旱风险评估应充分考虑降水减少和持续高温、生态和人类社会缺水等问题。
27.一般来说，干旱及后续的影响是复杂的。作为人类与环境相互作用的典型结果，人为引起的农业和社会经济发展干预了干旱的特征和表现。此外，气象和水文条件显著影响干旱的发生、演变和预防。因此，有必要提出一个复合干旱风险等级评估的概念模型，将气象、水文、农业和社会经济维度等不同视角之间的相互作用联系起来。遗憾的是，尽管许多学者对干旱风险评估方法进行了广泛探索，但他们主要基于单一视角(如气象干旱和水文干旱) 来评估干旱风险，而不是整体视角，这可能会导致缓解干旱的偏见。
28.目前，dra方法可以分为两类(zhang et al.,2020；oecd,2015；cardona, 2005)，即“危险性-脆弱性-暴露性”风险模型和量化指标(例如，spi、spei、 ssi)。前者基于自然灾害的风险理论，干旱风险通过灾害危险性、环境脆弱性、受灾物体暴露和政府(或社区)预防措施进行评估。例如，学者(zhang etal.,2020)采用“危险性-脆弱性”风险模型评估澜沧江-湄公河流域农业干旱风险。他们利用spi解释干旱危险性和作物生长的脆弱性。后者通常使用与气象或水文相关的指数来反映干旱的强度。例如，kang and sridhar(2021)选择了多个干旱指数，即修正的帕尔默干旱严重程度指数、标准化土壤水分指数和多元标准化干旱指数，来评估湄公河流域的气象、农业和多元干旱。现有文献表明，风险模型和量化指数可以有效评估干旱风险。然而，量化指数无法估计一些基本的风险相关因素(例如作物类型)；相反，它们可以有效地用于揭示灾害危险性。因此，将风险模型和量化指标结合起来是确定干旱风险的重要方法。
29.随着遥感探测技术的发展，卫星图像及其产品已成为干旱风险评估的重要数据来源。利用光学卫星数据和雷达技术能提供多种产品，例如降水(降雨和降雪)、水文、蒸发散、植被、作物、土壤，甚至可以由遥感数据单独地评估干旱风险。将图像与统计数据相结合可以将人口和经济数据空间化，以丰富干旱风险评估的数据来源和类型。遥感数据在实地观测较少的地区发挥着更为关键的作用。因此，在干旱风险评估中充分考虑遥感产品和数据的不可替代性非常重要。
30.有鉴于此，为了解决目前在进行干旱风险评估时，基于单一视角导致干旱风险等级评估结果不具有代表性、准确度较低，进而不能高效应用于干旱缓解指导和治理的技术问题，本技术可使用降水、地下水、7种农作物、蒸发量、土壤有效持水量、国内生产总值、灌溉、国际财富指数和与主要水道的距离作为模拟干旱危险性、脆弱性和预防的影响因素，使用四种不同类型的干旱(气象干旱、水文干旱、农业干旱、社会经济干旱)来开发复合干旱风险模型。其中，气象干旱：指降水不平衡，耗水量高于补水量，导致缺水现象；水文干旱：指地下水供应不足导致的异常缺水；农业干旱：是指作物生长过程中出现的缺水，阻碍作物生长；社会经济干旱：指供水不能满足人类和社会特别是贫困人口用水需求的情况。相应的，
本技术的研究目标是：
31.(1)提出一个复合干旱风险评估模型，涵盖气象、水文、农业和社会经济，并将风险理论联系起来，即危险性-脆弱性-预防性；
32.(2)使用遥感产品进行干旱风险评估，突出干旱风险等级评估区域的社会经济维度，并利用历史干旱记录和spei验证模型性能；
33.(3)采用多尺度地理加权回归分析不同气候条件下降水、地下水、人类活动等不同因素对干旱的影响。
34.相应的，本技术提供了一种干旱风险等级评估方法，如图1所示，该方法包括：
35.101、获取第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据，根据降水数据和地下水数据计算干旱危险性评估值。
36.对于本技术，所应用到的数据可来源于遥感图像和统计资料，具体可收集降水、地下水、农业和社会经济数据。具体数据来源如下述表1所示：
37.表1：研究中使用的数据及来源
[0038][0039]
其中，可用卫星图像估计月降水量数据，利用来自grace和gracefollow on卫星和长期气象数据集的储水异常确定地下水数据，该数据具有每周时间尺度和0.25
°
空间尺度，记录了一段时间内的地下水状况。这两种数据用于评估干旱危险性。土壤有效持水量(即植物可利用水)是天津大学和亚利桑那大学联合开发的全球土壤特征数据集的一部分，是指植物储存和使用的水量空间分辨率为1公里。蒸散量是从glob-al-aridity_et0和全球参考蒸散量(global-et0)获得的，分辨率为30角秒(trabucco,2018)。它显示了1970 年至2000年参考作物的潜在蒸散量。获得了矢量格式的灌溉数据(每个方格代表5弧分)，代表2000-2008年该地区灌溉作物的灌溉设备百分比。对于本实施例，可筛选七种作物(水稻、玉米、小麦、小米、油籽、马铃薯和扁豆)，同时，使用联合国粮食及农业组织推荐的作物系数(kc)，以上数据用于评价农业干旱。gdp的单位是国际美元，表示整个地区的经济能力。iwi
可以有效地揭示中低收入国家在财富、不平等和贫困方面的社会表现。iwi的取值范围为0到100。0代表没有资产的家庭和最低质量的住房，100代表所有资产和最高质量的住房。dw用于揭示与主要水道的距离。该数据用于评估社会经济干旱。
[0040]
对于本实施例，可基于上述表1中根据遥感图像和统计资料确定的数据来源获取第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据，并根据降水数据和地下水数据综合计算干旱危险性评估值。其中，第一预设历史时间段可根据实际应用场景进行设定，如当前时刻对应的前三个月、前六个月等，在此不进行具体的限定。
[0041]
对于本技术的执行主体可为干旱风险等级评估装置，可在获取到第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据后，根据降水数据和地下水数据计算干旱危险性评估值；与此同时，还可根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值，以及根据季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值；相应的，还可利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值；最后可根据干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值计算复合干旱风险值，并利用自然间断点分级法确定复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级。
[0042]
102、根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值，以及根据季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值。
[0043]
对于本实施例，干旱脆弱性评估涉及自然和社会因素。在本技术中，可从季节性作物缺水(scwd)、土壤有效持水量(awc)和灌溉设施覆盖率三个因素来探索农业干旱脆弱性。具体可从七种作物(水稻、玉米、小麦、小米、油籽、马铃薯和扁豆)出发，综合计算得到季节性作物缺水值。进一步的，可分别确定季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率对应的干旱脆弱性权重，通过加和计算气候、土壤和灌溉三个维度的干旱脆弱性权重，即可得到干旱脆弱性评估值。
[0044]
103、利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值。
[0045]
在干旱研究中，国内生产总值(gross domestic product，gdp)通常可以成为揭示整体经济状况的社会经济因素。然而，国际财富指数(internationalwealth index，iwi)可以更有效地揭示社会经济地位的细节。gdp无法证明一个家庭的财富(例如，水、电、便宜或昂贵的器具和房间)，故iwi被提议用于揭示穷人在防旱方面的脆弱性。此外，供水能力可以显着影响抗旱程度，在一定程度上，高供水能力意味着住宅区比远处的水资源更接近。因此，在此之外，还可选择主要水道距离(distance to waterways，dw)来代表缓解干旱的能力。
[0046]
对于本实施例，可基于表1提取对应的国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离，并分别确定国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离对应的干旱防护权重，进而通过加和计算国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离三个维度对应的干旱防护权重，即可得到干旱防护性评估值。
[0047]
104、根据干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值计算复合干旱风险值，并利用自然间断点分级法确定复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级。
[0048]
对于本实施例，在经过实施例步骤101至103计算得到干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值后，可通过计算干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值的乘积，确定得到涵盖气象、水文、农业和社会经济因素，即将危险性-脆弱
性-预防性对应风险理论联系起来的复合干旱风险值，复合干旱风险值能够从多个视角反映干旱的真实情况。进一步根据自然间断点分级法确定复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级，该目标干旱风险评估等级能够准确反映干旱风险，使确定得到的干旱风险等级的评估结果更具代表性，进而能够高效应用于干旱缓解指导和治理。
[0049]
需要说明的是，在确定目标干旱风险评估等级时，并不局限于上述几种特征维度，干旱动态是复杂的，还可考虑更多与干旱有关的因素，例如牲畜等，在此不进行具体的限定。
[0050]
通过本实施例中干旱风险等级评估方法，可获取第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据，根据降水数据和地下水数据计算干旱危险性评估值；同时根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值，以及根据季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值；以及利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值；进一步的，可根据干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值计算复合干旱风险值，并利用自然间断点分级法确定复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级。通过本技术中的技术方案，可提出一个复合干旱风险等级评估的概念模型，涵盖气象、水文、农业和社会经济因素，将灾害风险的危害、脆弱性和预防多个视角之间的相互作用结合起来，提供一种合理和优越的模型，该模型可保证干旱风险等级评估的准确性，能够应用于干旱缓解和治理的有效指导和治理。
[0051]
进一步的，作为上述实施例具体实施方式的细化和扩展，为了完整说明本实施例的实施方式，本实施例还提供了另一种干旱风险等级评估方法，如图2所示，该方法包括：
[0052]
201、获取第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据，利用降水数据计算标准化降水指数值，以及利用地下水数据计算标准化水位指数值。
[0053]
对于本实施例，在基于表1获取第一预设历史时间段内的降水数据后，可利用如下计算公式计算得到标准化降水指数值(standardizedprecipitationindex，spi)：
[0054][0055]
其中g(x)表示历史降水记录的伽马分布；x代表降水量(x》0)；α为形状参数(α》0)；β表示时间间隔(β》0)(这里可使用六个月的间隔)，γ(α)是形状参数的伽马函数：
[0056][0057]
形状参数表示为每个感兴趣的区间α和时间区间β：
[0058][0059][0060][0061]
其中n是降水观测的数量，是特定时间的平均降水量。进一步，基于形状参数和时间间隔，可以计算降水事件的累积概率g(x)：
[0062][0063]
可以进一步计算累积概率h(x)：
[0064]
h(x)＝q+(1-q)g(x)(h(x)∈[0，1])
[0065]
其中q是降水为零的概率。函数h(x)为转换均值为0，标准差为1的标准正态分布函数。该函数可用于表示spi值。
[0066]
相应的，标准化水位指数值(standardized water-level index，swi)的计算过程等同于spi(使用地下水数据代替降水数据)，在此不再赘述。
[0067]
202、基于预设危险等级对照表确定标准化降水指数值以及标准化水位指数值分别对应的干旱危险权重。
[0068]
对于本实施例，可预先获取现有的spi(swi)值和危险等级之间的关系表作为预设危险等级对照表(如表2所示)，进一步根据预设危险等级对照表中的权重对应关系，确定标准化降水指数值以及标准化水位指数值分别对应的干旱危险权重。例如，标准化降水指数值为－1.51，标准化水位指数值为－1.32，则根据预设危险等级对照表可确定标准化降水指数值对应的干旱危险权重为 3，确定标准化水位指数值对应的干旱危险权重为2。
[0069]
表2：预设危险等级对照表
[0070][0071]
203、根据标准化降水指数值对应的干旱危险权重以及第一预设计算公式计算第一干旱危害评估值，根据标准化水位指数值对应的干旱危险权重以及第二预设计算公式计算第二干旱危害评估值，将第一干旱危害评估值和第二干旱危害评估值的平均值确定为最终的干旱危险性评估值。
[0072]
对于本实施例，在确定得到标准化降水指数值对应的干旱危险权重后，可进一步利用第一预设计算公式计算第一干旱危害评估值，其中，第一预设计算公式的公式特征描述如下：
[0073][0074][0075]
其中，h是第一干旱危害评估值；i是干旱水平；di是危害等级的发生概率；wi是对应的权重；spii是spi结果分布在spi值范围内的量。
[0076]
相应的，在确定得到标准化水位指数值对应的干旱危险权重后，可进一步利用第二预设计算公式计算第二干旱危害评估值，其中，第二预设计算公式的公式特征描述如下：
[0077][0078][0079]
其中，h是第二干旱危害评估值；i是干旱水平；di是危害等级的发生概率； wi是对应的权重；swii是swi结果分布在swi值范围内的量。
[0080]
在计算得到spi对应的第一干旱危害评估值以及swi对应的第二干旱危害评估值后，可进一步计算第一干旱危害评估值与第二干旱危害评估值的平均值，将该平均值确定为最终的干旱危险性评估值。对于本实施例，通过使用spi和swi来量化表征干旱危险性的气象和水文维度，并采用spi和swi 的危害平均值来表示干旱危险性评估值，可整合风险理论和量化指标，突出整合风险理论和量化指标来调查干旱风险的优势。
[0081]
204、根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值，以及根据季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值。
[0082]
对于本实施例，在根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值时，实施例步骤具体可以包括：确定多种预设农作物对应的作物系数，根据作物系数以及蒸发散计算多种预设农作物对应的需水量；利用第三预设公式以及多种预设农作物对应的需水量，计算季节性作物缺水值。
[0083]
其中，对于本实施例，可根据表1获取预设农作物对应的作物系数和蒸发散，预设农作物可包括水稻、玉米、小麦、小米、油籽、马铃薯和扁豆等。
[0084]
在具体的应用场景中，可根据如下公式根据作物系数以及蒸发散计算多种预设农作物分别对应的需水量：
[0085][0086]
eti＝et0xkci[0087]
其中，et为多种预设农作物对应的需水量，et计算遵循不同作物的需水量；i代表不同的预设农作物，n＝7，i从1变为7可依次代表水稻、玉米、小麦、小米、油籽、马铃薯和扁豆，例如，et1表示水稻的需水量，ρi表示以像素为单位的种植面积百分比；et0为蒸发散，kci为作物系数。
[0088]
相应的，在计算得到多种预设农作物对应的需水量后，可利用第三预设公式以及多种预设农作物对应的需水量，计算季节性作物缺水值。其中，第三预设公式的公式特征描述为：
[0089][0090]
其中，scwd是季节性作物缺水值；et是多种预设农作物对应的需水量， pr是生长季节的降水量，在不同作物的不同生长季节使用年降水量而不是用水量。
[0091]
相应的，在根据季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值时，实施例步骤具体可以包括：根据预设干旱脆弱性等级对照表分别确定季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率对应的干旱脆弱性权重；加和计算季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率对应的干旱脆弱性权重，得到干旱脆弱性评
估值。
[0092]
其中，土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率可基于表1获取。进一步的，可获取现有的干旱脆弱性相关因素的权重设定表作为预设干旱脆弱性等级对照表(如表3所示)，进一步根据预设干旱脆弱性等级对照表分别确定季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率对应的干旱脆弱性权重。进一步的，干旱脆弱性评估值可以计算如下：
[0093]
v＝w
scwd
+w
awc
+w
ir
[0094]
其中，v为干旱脆弱性评估值，w
scwd
为作物生长季节缺水率权重，w
awc
为有效持水量权重，w
ir
为灌溉因子权重。
[0095]
例如，通过计算确定季节性作物缺水值为40％，通过查询表1确定土壤有效持水量为125mm，确定灌溉设施覆盖率为30％，则进一步通过表3可确定季节性作物缺水值对应的干旱脆弱性权重为4，土壤有效持水量对应的干旱脆弱性权重为3，灌溉设施覆盖率对应的干旱脆弱性权重为2。最后，可通过加和计算季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率对应的干旱脆弱性权重，得到干旱脆弱性评估值v＝4+3+2＝9。
[0096]
表3：预设干旱脆弱性等级对照表
[0097][0098]
205、利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值。
[0099]
在具体的应用场景中，在执行本实施例步骤之前，还需要预先创建社会经济维度下各干旱预防因素与干旱防护权重之间的等级对照表，进一步构建得到如表4所示的预设干旱预防因素等级对照表，以基于预设干旱预防因素等级对照表确定国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离对应的干旱防护权重。相应的，实施例步骤具体还可以包括：获取第二预设历史时间段内的国际财富指数分布数据、国内生产总值分布数据、主要水道距离分布数据；利用自然间断点分级法对国际财富指数分布数据、国内生产总值分布数据、主要水道距离分布数据进行等级区间分割，并创建分割得到的多个等级区间与干旱防护权重存在一一对应关系的预设干旱预防因素等级对照表。其中，自然间断点分级法是jenks提出的一种地图分级算法，认为数据本身有断点，可利用这一特点进行数据分级。自然间断点分级法的算法原理是一个小聚类，聚类结束条件是组间方差最大、组内方差最小，即同一聚类内差异最小，不同聚类间差异最大。
[0100]
表4：预设干旱预防因素等级对照表
[0101][0102][0103]
相应的，对于本实施例，实施例步骤具体可以包括：根据预设干旱预防因素等级对照表分别确定国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离对应的干旱防护权重；加和计算国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离对应的干旱防护权重，得到干旱防护性评估值。
[0104]
其中，国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离可基于表1获取。进一步的，可根据表4分别确定国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离对应的干旱防护权重。进一步的，干旱防护性评估值可以计算如下：
[0105]
p＝w
gdp
+w
iwi
+w
dw
[0106]
其中，p为干旱防护性评估值，w
gdp
为国内生产总值权重，w
iwi
为国际财富指数权重，w
dw
为水道距离权重。需要说明的是，在本技术中，较高的p值意味着较低的社会经济干旱程度。
[0107]
例如，通过表1获取国际财富指数对应的数值为20，获取国内生产总值对应的数值为338,967,385，获取主要水道距离对应的数值为1.5，则进一步通过表4可确定国际财富指数对应的干旱防护权重为3，国内生产总值对应的干旱防护权重为2，主要水道距离对应的干旱防护权重为2。最后，可通过加和计算国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离对应的干旱防护权重，得到干旱脆弱性评估值p＝3+2+2＝7。
[0108]
206、计算干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值的乘积，将乘积确定为复合干旱风险值。
[0109]
对于本实施例，在经过实施例步骤201至205计算得到干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值后，可将灾害风险的危害、脆弱性和预防多个视角之间的相互作用结合起来，具体可计算四种不同类型下干旱(气象干旱、水文干旱、农业干旱、社会经济干旱)对应三个评估值的乘积，并将该乘积确定为复合干旱风险值。
[0110]
对于本实施例的公式表达为：
[0111]
r＝h
×v×
p
[0112]
其中，r是复合干旱风险值；h是干旱危险性评估值、v是干旱脆弱性评估值，p是干旱防护性评估值。
[0113]
207、利用自然间断点分级法对复合干旱风险值进行聚类划分，在多个预设干旱风险评估等级中确定符合聚类结束条件的目标干旱风险评估等级，其中，聚类结束条件为复合干旱风险值与目标干旱风险评估等级之外的预设干旱风险评估等级对应的组间风险值方差最大，且复合干旱风险值与目标干旱风险评估等级对应的组内风险值方差最小。
[0114]
其中，预设干旱风险评估等级可包括低、中和高级别，根据具体应用场景的不同，还可对预设干旱风险评估等级进行更为精细化的划分，在此不进行具体的限定。
[0115]
对于本实施例，作为一种可选方式，可利用上述提供的干旱风险等级评估方法构建为复合干旱风险评估的概念模型，在复合干旱风险评估的概念模型正式投入干旱风险等级评估前，可对复合干旱风险评估概念模型的整体评估准确性进行验证。在此，提供具体的可行性验证过程：第一种方式，可获取历史干旱区数据，利用本技术提供的干旱风险等级评估方法对历史干旱区数据进行干旱风险等级的评估，并将评估结果与历史干旱区数据所包含的实际干旱风险结果进行对比，确定所评估的高风险地区是否与历史干旱一致，以实现对复合干旱风险评估模型的准确性验证；第二种方式，可利用干旱风险数据来验证复合干旱风险评估概念模型。具体来说，可使用线性回归的散点图，以及皮尔逊相关系数(pearson)和均方根误差(rmse)，在风险值和来自gdcd的标准化降水蒸散指数(standardizedprecipitationevapotranspirationindex，spei)数据之间证明它们的一致性。spei数据预处理的计算过程：
[0116][0117]
value＝value
original
×
(-1)+value
max
[0118]
其中，spein是spei的归一化；speim为spei值的年平均值；spei
min
和spei
max
是spei值的最小值和最大值。value是最终的spei值，value
original
是spein的初始值，value
max
是spein的最大初始值。
[0119]
回归方程、皮尔逊相关系数和均方根误差计算如下：
[0120]
y＝βx-ε
[0121][0122][0123]
其中，y是处理后的spei值，x是归一化的复合干旱风险评估结果(ncdra)，β是斜率，ε是截距，n是样本量，yi和xi是后处理spei和ncdra的值。知分别是yi和xi的值。y
prddicted，i
是计算的预测值。使用了95％的置信水平。pearson的范围从-1到+1。系数的绝对值越大，变量之间的关系越强。
[0124]
为了探索降水、地下水和人类活动等不同因素对复合干旱的影响，采用多地理加权回归(mgwr)模型进行分析。mgwr模型通过消除变量因素的单一带宽假设，可以区分局部尺度和全局尺度，具有揭示变量影响空间异质性的优势：
[0125][0126]
其中，yi是因变量，β0是截距，(ui，vi)表示自变量的空间位置，x
ij
是自变量，表示第j个局部回归系数，bw表示带宽，ε是模型回归残差。
[0127]
将自适应双平方函数设置为空间核函数：
[0128][0129]
其中，ω
i,j
用于指代数据位置i和局部回归位置j的自适应双平方的连续函数，d
i,j
是位置i到位置j的距离，b是带宽。黄金分割法用于自主搜索最佳带宽，高斯用于模型类型，校正赤池信息准则用于优化准则。因变量是干旱风险水平，自变量包括降水、地下水、et、awc、灌溉、gdp、iwi和dw。
[0130]
通过上述方式，在具体的验证过程中，采用风险评级作为因变量，作为实验数据，观察到mgwr模型的拟合结果合格(r2＝0.679)，因此可判定本技术提供的复合干旱风险评估概念模型通过准确性评估验证。此外，还可使用多尺度地理加权回归讨论不同因素如何相互作用以影响不同气候环境下的复合干旱，有效地揭示不同地点的不同因素对干旱风险的影响，具体的，通过使用mgwr方法捕捉到不同因子影响，其中，地下水数据、awc、灌溉、iwi和dw在对干旱风险的影响方面产生了小的空间异质性。相比之下， precipitation、et和gdp这三个变量对干旱风险的影响存在较大的空间异质性。变量的决定性影响从高到低依次为：iwi、gdp、awc、灌溉、地下水、降水、et、dw。它表明，财富、不平等和贫困的社会经济缓解对于缓解干旱至关重要。降水、地下水、awc、灌溉、gdp和iwi与干旱风险呈负相关；相比之下，et和dw与干旱风险呈正相关。降水对于减轻高温地区的干旱风险更为关键。值得注意的是，在不同气候区观察到地下水、awc、et、灌溉和iwi的影响几乎没有差异，dw在热区缓解干旱方面的表现低于暖区。
[0131]
本实施例提供的一种干旱风险等级评估方法、装置及计算机设备，可获取第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据，根据降水数据和地下水数据计算干旱危险性评估值；同时根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值，以及根据季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值；以及利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值；进一步的，可根据干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值计算复合干旱风险值，并利用自然间断点分级法确定复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级。通过本技术中的技术方案，可提出一个复合干旱风险等级评估的概念模型，涵盖气象、水文、农业和社会经济因素，将灾害风险的危险性、脆弱性和预防多个视角之间的相互作用结合起来，提供一种合理和优越的模型，该模型可保证干旱风险等级评估的准确性，能够应用于干旱缓解和治理的有效指导和治理。其次，在本技术中，还可使用多尺度地理加权回归讨论不同因素如何相互作用以影响不同气候环境下的复合干旱，有效地揭示不同地点的不同因素对干旱风险的影响 (使用mgwr方法)，这对于当地社区和政府进行干旱缓解至关重要，能够为经历气候变化的地区提供有价值的风险缓解建议。
[0132]
进一步的，作为图1所示方法的具体实现，本实施例提供了一种干旱风险等级评估装置，如图3所示，该装置包括：第一计算模块31、第二计算模块32、第三计算模块33、确定模块34；
[0133]
第一计算模块31，可用于获取第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据，根据降水数据和地下水数据计算干旱危险性评估值；
[0134]
第二计算模块32，可用于根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值，以及根据季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值；
[0135]
第三计算模块33，可用于利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值；
[0136]
确定模块34，可用于根据干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值计算复合干旱风险值，并利用自然间断点分级法确定复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级。
[0137]
在具体的应用场景中，在根据降水数据和地下水数据计算干旱危险性评估值时，第一计算模块31，具体可用于利用降水数据计算标准化降水指数值，以及利用地下水数据计算标准化水位指数值；基于预设危险等级对照表确定标准化降水指数值以及标准化水位指数值分别对应的干旱危险权重；根据标准化降水指数值对应的干旱危险权重以及第一预设计算公式计算第一干旱危害评估值；根据标准化水位指数值对应的干旱危险权重以及第二预设计算公式计算第二干旱危害评估值；将第一干旱危害评估值和第二干旱危害评估值的平均值确定为最终的干旱危险性评估值。
[0138]
在具体的应用场景中，在根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值时，第二计算模块32，具体可用于确定多种预设农作物对应的作物系数，根据作物系数以及蒸发散计算多种预设农作物对应的需水量；利用第三预设公式以及多种预设农作物对应的需水量，计算季节性作物缺水值。
[0139]
在具体的应用场景中，在根据季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值时，第二计算模块32，具体可用于根据预设干旱脆弱性等级对照表分别确定季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率对应的干旱脆弱性权重；加和计算季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率对应的干旱脆弱性权重，得到干旱脆弱性评估值。
[0140]
在具体的应用场景中，在利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值时，第三计算模块33，具体可用于根据预设干旱预防因素等级对照表分别确定国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离对应的干旱防护权重；加和计算国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离对应的干旱防护权重，得到干旱防护性评估值。
[0141]
在具体的应用场景中，如图4所示，该装置还包括：获取模块35、创建模块36；
[0142]
获取模块35，可用于获取第二预设历史时间段内的国际财富指数分布数据、国内生产总值分布数据、主要水道距离分布数据；
[0143]
创建模块36，可用于利用自然间断点分级法对国际财富指数分布数据、国内生产总值分布数据、主要水道距离分布数据进行等级区间分割，并创建分割得到的多个等级区间与干旱防护权重存在一一对应关系的预设干旱预防因素等级对照表。
[0144]
在具体的应用场景中，在根据干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性
评估值计算复合干旱风险值，并利用自然间断点分级法确定复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级时，确定模块34，具体可用于计算干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值的乘积，将乘积确定为复合干旱风险值；利用自然间断点分级法对复合干旱风险值进行聚类划分，在多个预设干旱风险评估等级中确定符合聚类结束条件的目标干旱风险评估等级，其中，聚类结束条件为复合干旱风险值与目标干旱风险评估等级之外的预设干旱风险评估等级对应的组间风险值方差最大，且复合干旱风险值与目标干旱风险评估等级对应的组内风险值方差最小。
[0145]
需要说明的是，本发明实施例提供的一种干旱风险等级评估装置所涉及各功能模块的其他相应描述，可以参考图1所示方法的对应描述，在此不再赘述。
[0146]
基于上述如图1所示方法，相应的，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：获取第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据，根据降水数据和地下水数据计算干旱危险性评估值；根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值，以及根据季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值；利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值；根据干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值计算复合干旱风险值，并利用自然间断点分级法确定复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级。
[0147]
基于上述如图1、图2所示方法和如图3、图4所示装置的实施例，本发明实施例还提供了一种计算机设备的实体结构图，如图5所示，该计算机设备包括：处理器41、存储器42、及存储在存储器42上并可在处理器上运行的计算机程序，其中存储器42和处理器41均设置在总线43上处理器41执行程序时实现以下步骤：获取第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据，根据降水数据和地下水数据计算干旱危险性评估值；根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值，以及根据季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值；利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值；根据干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值计算复合干旱风险值，并利用自然间断点分级法确定复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级。
[0148]
通过本发明的技术方案，本发明可获取第一预设历史时间段内的降水数据和地下水数据，根据降水数据和地下水数据计算干旱危险性评估值；同时根据蒸发散和作物系数计算季节性作物缺水值，以及根据季节性作物缺水值、土壤有效持水量、灌溉设施覆盖率计算干旱脆弱性评估值；以及利用国际财富指数、国内生产总值、主要水道距离计算干旱防护性评估值；进一步的，可根据干旱危险性评估值、干旱脆弱性评估值、干旱防护性评估值计算复合干旱风险值，并利用自然间断点分级法确定复合干旱风险值对应的目标干旱风险评估等级。通过本技术中的技术方案，可提出一个复合干旱风险等级评估的概念模型，涵盖气象、水文、农业和社会经济因素，将灾害风险的危害、脆弱性和预防多个视角之间的相互作用结合起来，提供一种合理和优越的模型，该模型可保证干旱风险等级评估的准确性，能够应用于干旱缓解和治理的有效指导和治理。其次，在本技术中，还可使用多尺度地理加权回归讨论不同因素如何相互作用以影响不同气候环境下的复合干旱，有效地揭示不同地点的不同因素对干旱风险的影响(使用mgwr方法)，这对于当地社区和政府进行干旱缓解至关重要，能够为经历气候变化的地区提供有价值的风险缓解建议。
[0149]
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0150]
以上仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。