基于信息熵的区域旱灾频率分析

As an important problem which can limit the development of regional sustainable development of social economy, droughts risk management is a high nonlinear complex system that the frequency and return period is very difficult to calculate. It is also one of the important science frontiers of modern society under the interaction of changing climate and human activity. In order to effectively describe, analyze and manage much uncertainty information in the law of regional droughts, the integration methodology which includes risk management theory, water conservancy science, and information science theories is used to decompose the droughts risk management system into five calculation models, such as diagnosis and identification of inconsistent series, droughts identification, marginal and joint probability distribution function estimation of droughts characters, correlation between each droughts character, return period calculation and droughts risk decision-making. Each general entropy model will be solved on the intelligent computing platform, and future regional droughts events will be simulated by setting factors of climate and human activity. According to the analysis results it will provide a solid scientific basis to take the optimal droughts control schemes and guarantee regional sustainable development of social economy, and the general entropy based intelligence integration methodology for regional droughts risk management can be widely applied to natural disasters management and public security management, esp. resource, environment and energy etc.

准确预估区域干旱事件的发生频率和重现期，是实施干旱灾害风险管理战略，研究旱灾与不断变化的气候条件、人类活动之间相互作用的前提条件，也是区域社会经济可持续发展中亟待解决的重要问题。采用信息熵理论与计算智能作为研究手段，有效描述区域干旱规律及其不确定性，提出基于信息熵理论的区域旱灾发生频率综合分析模型。针对非一致性时间序列资料，建立非一致性时间序列诊断与识别、区域干旱特征序列提取、干旱特征序列概率分布函数估计、各干旱特征序列的相关性度量、旱灾重现期计算的信息熵模型。以遗传算法等方法与工具建立智能计算平台，优化求解旱灾发生系统参数，模拟未来各种气候变化、人类活动情景下的区域旱灾发生、发展演变规律，为全球气候变化和大规模人类活动影响下区域防旱、抗旱措施的制定以及保障区域可持续发展，提供坚实的科学基础和重要的决策依据，在资源、环境、能源等自然灾害和公共安全管理领域具有重要的应用前景。

准确预估区域干旱事件的发生频率和重现期，是实施干旱灾害风险管理战略的前提条件，也是区域社会经济可持续发展中亟待解决的重要问题。安徽省境内淮河以北的皖北区域，是我国重要的粮食生产基地，安徽淮北平原区水少地多现象明显,水资源供需矛盾异常突出。本项目主要研究旱灾风险的定量评估。. 本项目取得的主要研究成果包括：（1）引入最大熵分布方法，构建了基于最大熵原理的投影寻踪评价模型，并进行实例研究，量化评估了区域旱灾的风险大小。（2）基于历史旱灾损失的概率统计法，采用旱灾损失序列的频率分析方法估计旱灾损失的可能性分布，从旱灾损失的角度探讨了皖北六市旱灾风险时间、空间上的发展、演变情况。（3）依据游程理论与距平百分率方法，识别各次干旱的干旱历时、干旱烈度，估计边际概率分布和Copula联合分布函数，比较了干旱特征间的相关关系，进而提出了干旱重现期的简化计算方法。（4）采用期望、熵和超熵构建了灾损风险评估的云模型，定量分析了基于降水量距平百分率干旱指标的干旱风险，从旱灾成因的角度探讨了安徽省干旱时空分布特性。（5）采用改进的云相似度方法，以皖北城市蚌埠为例，从脆弱性角度，定量分析了蚌埠市农业旱灾系统的脆弱性，进一步揭示了干旱灾害的发生、发展规律。. 研究成果丰富了灾害风险管理理论和方法，提升了区域旱灾风险管理水平，为构建皖北区域干旱灾害风险管理模型提供了关键参数，对指导防旱抗旱政策的制定和实施具有较重要的科学意义。