本发明属于构建综合干旱指数,具体涉及一种基于grace数据构建综合干旱指数的旱情监测方法。
背景技术:
1、干旱是一种严重的自然灾害,区域干旱与该区域降水量、气候变化、高温和蒸发、地形和地理位置、自然灾害及人类活动密切相关。近年来世界各地干旱事件频繁发生,其发生频率和严重程度也越来越高。干旱特征主要包括干旱持续时间、干旱严重程度、干旱峰值和干旱受灾面积。实现干旱特征的精确量化对于干旱灾害的早期预警、减少灾害损失和灾后重建等具有非常重要的意义。干旱指数作为一种计算简单且容易理解的参数,成为目前量化和评估干旱的常用手段。
2、现今采用最新的grace rl06时变重力场数据分析干旱时空特征的研究还不是很多。重力恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment,grace)卫星及其后续计划(gravity recovery and climate experiment follow-on,grace-fo)是由美国国家航空航天局和德国太空中心联合开发的。其中,grace卫星已于2002年3月发射升空,2017年6月完成任务;grace-fo卫星于2018年5月成功发射,并运行至今。这两项卫星任务能够探测到包括从地球表面到最深层含水层的陆地水储量异常(terrestrial waterstorage anomaly,twsa),包括地表水、积雪、土壤水和地下水等。
3、现今各研究干旱指数切入点与数据来源不同,仅从气象、农业等视角片面地对干旱情势进行评价,无法全面客观地反映干旱特征全貌。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足之处,本发明提供一种基于grace数据构建综合干旱指数的旱情监测方法,利用主成分分析法将降水,温度,谁储量变化按权重融合成一个新的表征指数,再用此表征指数求干旱指数,进行旱情监测;具体基于月尺度降水、气温、陆地水储量数据,采用主成分分析对上述多源数据集进行融合计算,提出了一种物理机制清晰、应用简便的综合表征指数(ptt)的月相对距平值计算出综合干旱指数(cpdsi)进行干旱识别,即以ptt偏离同期多年平均值的程度识别。
2、一种基于grace数据构建综合干旱指数的旱情监测方法,包括如下步骤:
3、步骤1,获取研究区域grace、grace-fo卫星重力场球谐数据,将重力场数据进行预处理得到球谐数据;
4、所述预处理包括c20文件数据对球谐数据c20项的替换、低阶项数据对球谐数据低阶项替换、swenson去相关滤波和300km的高斯平滑处理;
5、步骤2,进行陆地水储量反演,利用处理完的球谐数据求出水储量变化;
6、
7、式中,δtwh(θ,λ)为用等效水高表示的总水储量变化,θ和λ分别为地心余维和地心经度,ra为地球平均半径,n和m分别为每个月球谐系数展开的阶数和次数,ρa为地球平均密度(5517kg.m3),ρw为水密度,δcn,m和δsn,m分别为完全规格化的球谐系数的变化量,kn负荷合勒夫数,pn,m(cosθ)为规格化的缔合勒让德函数;
8、步骤3,进行尺度因子的计算,得到研究区域陆地水储量距平值数据;
9、步骤3.1,获取gldas陆地模型数据然后计算其距平值,将gldas陆地模型每月数据减去研究区域内gldas陆地模型所有月份数据的平均值得到gldas陆地模型数据的距平值;
10、步骤3.2,将gldas陆地模型数据距平值展开到和grace球谐数据相同的阶数、经过步骤1相同处理;将未处理的gldas陆地模型数据距平值与处理后的gldas陆地模型数据距平值进行最小二乘拟合,令f(k)值最小时的k值作为尺度因子,将其与grace数据相乘完成信号恢复;
11、
12、式中,gu为gldas陆地模型计算的多重水储量变化,gf是对gu进行滤波之后的结果,k为尺度因子,q为任意定义的研究月份数,w为总月份数;
13、步骤4,对陆地水储量距平值数据缺失月份进行奇异谱插值;
14、步骤5,获取era5再分析数据集中温度数据和gpcc数据集的降水数据的数据距平值;
15、步骤6,利用陆地水储量距平值数据、温度距平值数据和降水距平值数据用主成分分析法计算综合表征的指数;
16、步骤6.1,首先将陆地水储量距平值数据、温度距平值数据和降水距平值数据进行标准化;
17、
18、式中,x’c,b代表标准化后第c个距平值要素中第b个数据值,xc,b代表第c个要素中第b个数据值,xc代表第c个要素系列均值,σ代表第c个要素系列标准差,p为总要素个数;
19、步骤6.2计算标准化后的数据组成矩阵xstd的协方差矩阵s,n为参与分析的数据个数,协方差矩阵计算为;
20、
21、步骤6.3计算贡献率,根据协方差矩阵s,求解不同主成分对应的特征值λi及相应的正交化单位特征向量αi,即求特征方程sαi=λiαi的根;从而得到各主成分特征值λi的贡献率gi,第i个主成分的贡献率为gi,计算公式如下,
22、
23、式中,gi为各组分贡献率,λi协方差矩阵计算的特征值;
24、步骤6.4,选择累计贡献率达85%的主成分构建综合表征指数;构建的综合表征指数ptt是由降水、气温与陆地水储量所求得的主成分线性组合而成,具体计算公式如下:
25、
26、dl=v1pr+v2te+v3tw
27、
28、式中,ptt(b)为第b月的综合表征指数,wl为主成分的权重系数,dl为第l主成分,v1、v2、v3为降水、气温和陆地水量指标对应的协方差矩阵的特征向量里的分量值,pr标准化面平均降雨指数,te为标准化面平均气温指数;tw为标准化面平均陆地水储量指数,gl为第l主成分的贡献率,l为累计贡献率达85%的特征值数量;
29、步骤7,基于综合表征指数计算综合干旱指数;
30、以综合表征指数ptt的月相对距平值进行干旱识别,即以ptt偏离同期多年平均值的程度识别干旱,计算公式为:
31、
32、式中,cpdsid,s为d年s月的综合干旱指数,pttd,s表示第d年第s月的综合表征指数,和σs分别表示s月的综合表征指数的平均值和标准差,用此来进行干旱识别;
33、步骤8,基于综合干旱指数进行干旱等级划分;
34、综合干旱指数cpdsi确定干旱评定等级,基于月时间尺度的spei12指数、spi12指数和sc-pdsi对应的不同干旱发生频率均值反算得到了cpdsi的干旱评定等级标准。
35、本发明的有益效果:
36、本发明克服了单一指标或变量从某一领域水分亏缺表征干旱的局限性;降水是地下水分的唯一来源,气温变化导致水分蒸发,分别直接或间接性的导致了干旱;陆地水储量反映了水文循环的总储水量,可以描述生态系统对水供应变化的反应,它对大区域空间尺度的干旱监测是稳健的。因此,结合降水气温变化、陆地水储量开发一个综合干旱指数可以反映多领域环境因子的综合作用结果,可实现气象和水文不同领域的综合干旱监测;
37、本发明基于主成分分析法利用权重组合方式实现了多个指标变化的组合,是一种简单快捷的组合方法。