基于多维联合分布理论的沙尘暴风险评估Coupla模型研究：以内蒙古中部为例

沙尘暴风险评估作为沙尘暴风险管理的基础性工作，是制定防灾的工程和非工程措施的重要依据。沙尘暴风险评估需要联合长时间尺度的下垫面状况和短时间尺度的天气系统的多要素。而常用的指标加权综合评价模型和概率风险分析模型分别存在的权重的专家经验主观性和边缘分布的类型假设的缺陷。本项目以沙尘暴频发的内蒙古中部地区为案例，通过天气学和地理学的野外观测采样和实验室测量，研究将基于联合分布理论的Coupla模型引入的沙尘暴风险评估中，为我国多要素综合的风险评估研究积累科学资料。根据天气学原理构建适用于研究区沙尘暴风险的天气学传输模型，根据灾害地理学原理构建沙尘暴风险的灾害学传输模型，将这两种模型耦合，开发联合分布驱动的Coupla沙尘暴风险评估模型。通过Coupla模型的敏感性分析，建立对风险评估起关键作用的、多要素联合的沙尘暴重现期的计算方法，研究联合分布Coupla模型对于沙尘暴风险的有效性。

理解灾害性天气的发生机理和复杂的变化规律是评估灾害风险的基础。沙尘暴灾害是我国主要的灾害性天气之一，其风险评估需要联合下垫面状况（长时间尺度）和天气系统各要素（短时间尺度）。而常用的指标加权评价模型均存在主观线性假设等缺陷。本研究以内蒙古中部研究区的天气学特征数据（如气压场、不同高度等压面的径向度等），气候学特征数据（如降水量、风速、湿度和温度等）及下垫面参数（土壤水分、植被覆盖度、沉积物粒径大小等）作为关键变量，通过分析关键变量的边缘分布函数，确定通过检验的Copula函数类型,计算沙尘暴灾害的双变量联合重现期。并在此基础上加入径向环流指数作为第三个主要致灾因子，探索构建了三变量Copula模型，利用非参数技术开发了灾害重现期估算模型。研究发现，1）10min平均最大风速和持续时间二者的边缘分布属于不同的类型，分别为极值分布Ⅰ型和Gamma分布，证明现有常规方法一律进行正态分布假设的不合理问题。2）基于单变量的重现期明显比真实情况偏大，夸大了灾害的等级，而基于Copulas函数的联合重现期与真实重现期更接近，证明联合函数求解的必要性，因为Frank Copula函数很好的模拟了既存在正相关关系，也存在负相关关系的多维致灾因子的相关结构。3）对于重现期较长（大于10年）的极端灾害事件，二变量重现期的计算结果明显偏大，三变量联合重现期的计算结果更加准确，三变量Frank Copula函数在中高尾部的拟合效果有很大提高。.本研究根据沙尘暴成灾机制，用联合函数理论解决了沙尘暴灾害风险模型中对致灾因子正态假设和线性叠加处理的不合理问题。开发的Copula函数体现的多要素驱动灾害重现期计算模型，提高了单要素/单指数法计算沙尘暴灾害重现期的精度。同时也为沙尘暴灾害的长期预测和风险评估中多要素综合解决方案提供了理论和技术支持。.