包邮多变量干旱监测评估方法与应用

前言第1章 绪论 1.1 研究背景与意义 1.2 国内外研究进展 1.2.1 干旱研究现状与焦点 1.2.2 干旱指标（指数）研究综述 1.2.3 水文模型和气候模式在干旱研究中的应用 1.2.4 研究中存在的问题 1.3 本书的研究框架 1.3.1 研究内容 1.3.2 技术路线第2章 标准化帕尔默干旱指数构建与应用 2.1 概述 2.1.1 传统帕尔默干旱指标 2.1.2 标准化降水蒸散指数 2.2 研究对象与数据 2.3 SPEI、PDSI水分异常对降水和气温的敏感性 2.3.1 月尺度序列分析 2.3.2 多时间尺度累积序列分析 2.3.3 SPEI可能的区域适用性局限 2.4 SPDI对PDSI的替代标准化改进 2.4.1 季节性影响的处理 2.4.2 理论概率分布优选 2.4.3 近似标准正态化过程 2.5 结果验证与分析 2.5.1 历史干旱序列多指数对比分析 2.5.2 SPDI对气候条件变化的敏感性 2.5.3 讨论 2.6 本章小结第3章 帕尔默联合水分亏缺指数构建与应用 3.1 概述 3.2 Copula函数理论 3.2.1 Copula函数的定义 3.2.2 Copula函数的性质 3.2.3 Copula函数的分类 3.2.4 Copula函数参数估计方法 3.3 帕尔默联合水分亏缺指数 3.3.1 经验Copula方法 3.3.2 参数Copula方法 3.3.3 Kendall分布函数 3.3.4 SPDI-JDI标准正态化 3.4 全球代表站点干旱分析 3.4.1 数据说明 3.4.2 PDSI和SPDI时空特征对比分析 3.4.3 经验与参数Copula方法对比分析 3.4.4 多时间尺度干旱信息融合 3.4.5 SPDI-JDI指数评估 3.5 本章小结第4章 分布式水文模型与帕尔默干旱指标耦合应用 4.1 概述 4.2 基于分布式水文模拟的帕尔默干旱指标 4.2.1 VIC水文过程分布式模拟 4.2.2 帕尔默水量平衡各分量计算 4.3 研究区与数据 4.4 VIC水文模拟和帕尔默干旱指标结果分析 4.4.1 水文模拟结果评估 4.4.2 PDSI和SPDI对比分析 1.4.3 SPDI和SPDI-JDI对比分析 4.4.4 SPDI和SPDI-JDI可靠性分析 4.4.5 SPDI-JDI干旱监测结果评估 4.5 黄河流域历史干旱时空变化特征分析 4.5.1 干旱识别 4.5.2 干旱频次和总历时 4.5.3 干旱历时和干旱烈度 4.5.4 全年和分季节干旱 4.6 气候变化条件下黄河流域未来干旱情景预估 4.6.1 降水量和气温 4.6.2 干旱事件多特征属性 4.7 本章小结第5章 研究结论与展望 5.1 研究结论 5.2 问题与展望参考文献