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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

摘要：本发明公开了一种极端干旱事件水汽溯源和输送异常识别方法及系统，所述方法包括，获取全球的实测气象数据，构成时间序列有序衔接的初始数据集；根据初始数据集，建立极端干旱频发区域的水汽自循环模型；根据极端干旱频发区域的水汽自循环模型，计算获取干旱频发区的水汽亏缺识别特征；基于干旱频发区的水汽亏缺识别特征，结合水汽追踪模型，获取极端干旱频发区的水汽传输路径和水汽源地；本发明考虑水汽传输的物理机制，从涡动异常角度厘清主导极端干旱水汽演变的异常过程，结合动力学与热动力学角度明晰极端干旱事件中的异常物理因子，据本发明与研究对针对极端干旱拼频发区的防灾减灾决策提供科学依据。

主权项：1.一种极端干旱事件水汽溯源和输送异常识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤，获取全球的实测气象数据，构成时间序列有序衔接的初始数据集；根据初始数据集，建立极端干旱频发区域的水汽自循环模型；根据极端干旱频发区域的水汽自循环模型，计算获取干旱频发区的水汽亏缺识别特征；基于干旱频发区的水汽亏缺识别特征，结合水汽追踪模型，获取极端干旱频发区的水汽传输路径和水汽源地；基于干旱频发区的水汽传输路径和水汽源地，并结合所述初始数据集，建立水汽传输物理模型，获取水汽传输异常过程的主导贡献因子；其中，所述根据极端干旱频发区域的水汽自循环模型，计算获取干旱频发区的水汽亏缺识别特征，具体为，极端干旱频发区域的水汽自循环模型，结合初始数据集，计算得到极端干旱期间的水汽自循环率；根据极端干旱期间的水汽自循环率，获取干旱频发区的水汽亏缺识别特征；所述基于干旱频发区的水汽传输路径、水汽源地，结合所述初始数据集，建立水汽传输物理模型，获取水汽传输异常过程的主导贡献因子，具体为，所述基于干旱频发区的水汽传输路径、水汽源地，结合所述初始数据集，建立水汽传输物理模型；基于所述水汽传输物理模型，得到总体的水汽传输异常状态，从涡动机制与物理因子角度对物理模型进行多维度构建，提取水汽传输异常过程的主导贡献因子，其中，所述从涡动机制与物理因子角度进行多维度构建物理模型，通过季节性趋势角度厘清涡动特征；识别涡动主导部分后对物理因子进行拆分： 式中，和分别表示比湿和风速的时间平均值、和为基准期平均时间范围内的平均比湿和平均风速、和表示极端干旱事件期间对比基准期平均时间范围内的平均比湿和平均风速的偏差、ps为地表气压、pt为大气层顶气压、δ为气候态偏差算子、为梯度算子、d为积分微元和p为气压。

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