公开(公告)号：CN115310791A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202210891429.9

申请日：2022-07-27

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 颜升 ,  刘剑宇 ,  张嘉文 ,  冯星昱 ,  任明煊 ,  席浴辰 ,  俞明哲

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06F30/27 ,  G06N20/10 ,  G06F17/18 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明提供一种气候变化和人类活动对枯水流量影响检测与归因方法，包括：收集表征低流量的径流指标观测数据及其影响因子数据，进行预处理；采用Sen's slope检验法进行径流趋势的检测；使用机器学习支持向量机模型进行径流的模拟；评估支持向量机模型的表现，将模拟径流与实测径流、模拟径流趋势与实测径流趋势进行对比；通过控制实验和敏感性实验，对影响因子的时间序列去趋势，定量识别出此影响因子对径流的具体贡献；引入基于多元线性回归的全微分展开方法计算影响因子贡献。本发明可定量识别气候变化和人类活动对全球枯水流量的影响，有助于科学理解气候变化及人类活动对全球干旱演变的作用过程，可为全球水资源管理及洪旱灾害评估提供理论参考。

公开(公告)号：CN114781145B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202210383024.4

申请日：2022-04-13

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 刘剑宇 ,  冯星昱

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/26 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种人为碳排放对水循环关键变量影响的定量检测与归因方法，采用分位数增量映射方法，对CMIP6气候模式模拟的水循环关键变量(蒸散发与降水)进行偏差校正，以降低气候模式模拟的不确定性；基于观测约束，采用多模式加权平均集成多模式模拟结果，以提高气候模式对水循环的模拟精度；基于经处理的气候模式模拟结果与最优指纹法，开展多变量检测与归因，定量识别人为温室气体排放与气溶胶排放对水循环关键变量影响的指纹信号；最后，利用已建立的偏差校正与多模式加权关系，预估未来水循环时空演变规律，减少未来预估的不确定性与误差。本发明可定量识别人为碳排放对水循环关键变量的影响，可为“双碳”目标及气候变化应对提供理论参考。

公开(公告)号：CN115422720A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202210966435.6

申请日：2022-08-12

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 俞明哲 ,  刘剑宇 ,  游元媛 ,  张嘉文 ,  冯星昱 ,  程楠 ,  任明煊

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/18 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明提供一种考虑融雪影响的径流变化趋势定量归因方法，包括：获取特定全球水文数据，特定全球水文数据包括全球观测水文站点的径流、全球降雨、融雪以及潜在蒸散发；基于特定全球水文数据，评估降雨和径流、潜在蒸散发和径流、融雪和径流的目标变化趋势，并在变化显著性处于特定阈值时，检验所有目标变化趋势是否显著；若检验所有目标变化趋势均显著，基于Budyko假设建立考虑融雪的Budyko水热耦合方程；基于Budyko水热耦合方程扩展Budyko框架至径流变化趋势评估，建立径流变化趋势定量归因框架。以较简易的方式，综合探讨各环境因素对径流变化趋势的作用机制，实现全球不同纬度带径流变化趋势定量归因。

公开(公告)号：CN115330146A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210882395.7

申请日：2022-07-26

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 程楠 ,  刘剑宇 ,  冯星昱

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06F17/18 ,  G06F30/20 ,  G01W1/10 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明涉及水文水资源领域，提供一种全球季节性洪水变化趋势定量归因方法及系统，包括：获取气象水文数据；通过Sen'sslope及Mann‑Kendall趋势分析方法分析气象水文数据，获得洪水观测趋势；构建全球季节性洪水变化趋势归因框架，通过全球季节性洪水变化趋势归因框架对气象水文数据进行分析，获得各驱动因子对全球季节性洪水的贡献率；根据各驱动因子的贡献率和所述洪水观测趋势，在各驱动因子中找到主导因子，分析获得主导因子与洪水时间序列图。本发明极大降低了运算成本；洪水检测与归因结果更科学准确；最佳回归模型的模拟归因效果明显提高，归因结果更全面，更科学；归因过程中控制了因子的回归系数，规避了因子贡献率正负符号问题。

公开(公告)号：CN114781145A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210383024.4

申请日：2022-04-13

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 刘剑宇 ,  冯星昱

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种人为碳排放对水循环关键变量影响的定量检测与归因方法，采用分位数增量映射方法，对CMIP6气候模式模拟的水循环关键变量(蒸散发与降水)进行偏差校正，以降低气候模式模拟的不确定性；基于观测约束，采用多模式加权平均集成多模式模拟结果，以提高气候模式对水循环的模拟精度；基于经处理的气候模式模拟结果与最优指纹法，开展多变量检测与归因，定量识别人为温室气体排放与气溶胶排放对水循环关键变量影响的指纹信号；最后，利用已建立的偏差校正与多模式加权关系，预估未来水循环时空演变规律，减少未来预估的不确定性与误差。本发明可定量识别人为碳排放对水循环关键变量的影响，可为“双碳”目标及气候变化应对提供理论参考。