沙尘暴重现期被估计偏长问题的理论与方法研究

Disaster return period assessment is not only the basic but also the key scientific problems of disaster risk, but the error of overestimated is not solved well. In the current evaluation model of the sand-dust storm, the multivariate joint probability insufficient considered and extreme value weakened as well as the deficiency of the disaster mechanism index, it is difficult to radically shorten the " overestimated " gap. The applicant has solved the nonlinear and asymmetric problems of joint probability for multiple variables by establishing the Copula function in the finished NSFC fund, the results show that the model is effective in reducing the gap. At the same time founding that it is possible to further reduce the gap by optimizing the model and variables. Therefore, this project takes the optimization model and optimization variables as two breakthrough points, which are approaching extreme value fitting in probability tail by relevant structure and selecting effective environmental variables. The joint return period evaluation model combing surface meteorological variables, altitude atmosphere circulation variables and more meaningful environmental variables, so as to theoretically answer whether the gap problem can be improved by the two optimizations.

灾害重现期评估是灾害风险基本的也是关键的科学问题之一，但重现期被估计偏长的误差至今没有很好地解决。现有沙尘暴重现期评估模型中存在的多变量联合概率考虑不足和极值被弱化的缺陷以及评估指标优化不充分的不足，导致无法有效缩短结果“偏长”的差距。申请人在结题的基金中已经通过建立Copula函数解决了联合概率多变量间非线性、非对称性问题，结果显示模型对于缩小这个差距是有效的。同时发现通过逼近变量的概率尾部样本和引入有效的环境指标的双向优化，有可能使偏长的差距进一步缩小。.为此，本项目以优化模型和优化参数为两个突破点，利用变量间极值（尾部）拟合的优势关系，将相关结构与联合概率相结合，重建包括地表气象变量和高空大气环流变量以及更有意义的环境变量的联合重现期评估模型，从理论上回答重现期偏长的问题是否可以通过变量尾部特征的逼近得到改善；从灾害机理上回答重现期偏长的问题是否可以通过关键变量的优化而有所缩减。

从变量优化和模型优化两个角度出发，建立了基于混合Copula相关结构沙尘暴灾害概率评估模型，验证了相关结构模型拟合精度的改善效果。模型优化方面，1）完成了下垫面要素样本采集测量；2）针对极端沙尘暴极端值特点新增优化结构模块；3）建立了适合的混合型联合Copula函数模型；4）完成了基于混合型的联合重现期推算与优势比较。变量优化方面，1）完成了沙尘暴天气的长期趋势和变异性规律检测与环境变量调查；2）调查并提取了植被覆盖度和区域尺度的植被返青期信息；3）添加植被返青期这一特征变量到混合型模型中，重建联合重现期评估模型，并进行评估结果的优势比较。将评估偏差从13%的偏差缩小到10%。.项目研究揭示了沙尘暴重现期“被估计过长”被忽视的关键评估理论与致灾机理，从理论上回答重现期被估计过长的问题是否可以通过模型尾部特征的逼近得到改善，从灾害机理上回答重现期被估计过长的问题是否可以通过关环境变量的优化而有所缩短。研究达到任务书预期成果并补充开展了部分扩展性工作。.任务书指标：发表学术论文 8-15 篇，其中国际学术期刊 4-6 篇（SCI 检索）。专著 1 部。培养博士生 4 人，硕士生 3 人。国际交流与合作。积极开展国际学术交流，计划参加美国地理学会 AAG等。 .实际完成情况：共发表论文14篇，其中SCI收录8篇（一区TOP论文6篇），中文核心论文4篇。培养博士生4人，硕士3人，参加国际交流3次。专著1部（完成初稿）。2019年获得国家科学技术进步二等奖。