评估印度半岛地区复合洪水驱动因素：基于多元copula的方法

《Journal of Environmental Management》：Assessing compound flood drivers in Peninsular India: Multivariate copula-based approach

复合洪水评估与多因素协同作用研究在印度半岛六大河谷开展，采用copula模型分析降水-径流-土壤湿度三者的联合分布。研究发现Mahanadi流域极端复合洪水风险最高，Krishna和Cauvery流域因持续湿润土壤条件加剧风险。研究成果为流域防洪规划提供量化依据。

　　洪水是全球范围内最为常见且破坏性最强的自然灾害之一，其频率和强度因气候变化而显著增加。近年来，研究人员开始关注一种新的灾害形式——“复合洪水”，这种现象由于多个因素共同作用，往往导致更严重的环境和社会后果。本文的研究聚焦于印度半岛的六条主要河流流域，采用先进的多变量分析方法，基于copula技术对复合洪水现象进行系统评估，旨在填补这一领域在印度的研究空白，并为未来的洪水风险管理提供科学依据。

印度半岛的地理环境复杂，气候条件多样，这些因素共同塑造了其多样的水文特征。印度半岛的洪水事件主要由降水、径流和前期土壤湿度等变量驱动。然而，传统的单变量分析方法仅关注单一因素对极端事件的影响，无法全面反映这些因素之间的相互作用关系，可能会低估洪水风险。因此，有必要采用多变量分析框架，以更准确地理解复合洪水的发生机制。

本文首次在印度半岛范围内，运用copula方法对降水、径流和土壤湿度之间的联合依赖关系进行系统研究。通过分析这三种变量在不同阈值下的联合分布情况，研究揭示了复合洪水在不同流域中的表现差异。研究结果表明，径流和前期土壤湿度在复合洪水的形成过程中起到了关键作用，特别是在克里希纳和库维里流域，长时间的湿润土壤条件加剧了洪水风险。此外，三变量分析进一步指出，马哈纳迪流域是印度半岛内最易发生极端复合洪水的区域。这些发现强调了改进洪水风险评估和制定适应性管理策略的重要性，尤其是在气候变化带来的影响日益加剧的背景下。

为了实现这一目标，本文采用了高分辨率的降水、径流和土壤湿度数据，时间范围为1980年至2023年。数据来源于印度气象局（IMD）提供的每日网格化降水数据，美国国家航空航天局（NASA）的MERRA-2模型提供的径流数据，以及全球土地蒸发与土壤湿度数据集（GLEAM）提供的土壤湿度数据。通过这些数据，研究者能够识别极端事件的发生频率、持续时间和强度等特征，并进一步分析其在不同流域中的表现。

研究采用的多变量分析方法，不仅考虑了降水、径流和土壤湿度之间的联合分布关系，还结合了极端事件的阈值分析。具体而言，研究者首先对降水、径流和土壤湿度进行单变量分析，以识别其在不同阈值下的极端事件，并评估这些事件的频率和持续时间。随后，研究者运用copula方法对这些变量进行多变量分析，分别构建了双变量和三变量模型，以分析它们之间的联合概率和条件概率。通过这些模型，研究者能够更全面地理解复合洪水的发生机制，并揭示其在不同流域中的空间和时间分布特征。

研究结果表明，双变量分析显示，径流和前期土壤湿度在复合洪水的形成过程中起到了显著作用。特别是在克里希纳和库维里流域，长时间的湿润土壤条件使得洪水风险进一步加剧。相比之下，三变量分析揭示了马哈纳迪流域在复合洪水事件中的高风险特征。这表明，不同流域在面对复合洪水时，其影响机制和风险水平存在显著差异。因此，研究者需要根据具体的流域特征，制定相应的洪水管理策略。

此外，研究还探索了联合重现期、超额概率和条件概率等分析方法在复合洪水研究中的应用。这些方法能够提供更深入的分析视角，帮助研究者理解不同因素在复合洪水事件中的相互作用关系。例如，联合重现期分析能够揭示极端洪水事件在不同时间段内的发生频率，而超额概率分析则能够评估特定条件下洪水事件发生的可能性。通过这些方法的综合应用，研究者能够更准确地预测洪水的发生趋势，并为基础设施规划和政策制定提供科学依据。

在印度，洪水造成的经济损失和人员伤亡极为严重。根据印度水力委员会（CWC）的统计，自1952年以来，印度的洪水事件已导致超过10万名生命损失，并造成约4.69万亿印度卢比的经济损失。因此，准确评估洪水事件的变异性，以及制定有效的洪水风险管理策略，是减少洪水灾害和经济损失的关键。然而，目前针对印度的复合洪水研究仍较为有限，尤其是在印度半岛地区。

本文的研究填补了这一空白，通过系统分析降水、径流和土壤湿度之间的相互作用关系，揭示了复合洪水在不同流域中的表现特征。研究结果不仅有助于提高洪水预测的准确性，还能够为基础设施建设和政策制定提供科学支持。此外，研究还强调了气候变化对复合洪水的影响，表明随着全球变暖的加剧，复合洪水事件的频率和强度可能会进一步增加，从而对印度的水资源管理和灾害防控提出更高要求。

通过本文的研究，研究者能够更好地理解复合洪水的发生机制，并为不同流域制定相应的管理策略。例如，在克里希纳和库维里流域，由于前期土壤湿度较高，洪水风险显著增加，因此需要加强防洪基础设施建设和预警系统。而在马哈纳迪流域，由于降水、径流和土壤湿度之间的联合影响，该区域的复合洪水风险最高，因此需要采取更为严格的管理措施。这些研究成果不仅对印度的洪水管理具有重要意义，还能够为其他国家提供借鉴。

总之，本文的研究为印度半岛的复合洪水分析提供了新的视角和方法。通过采用先进的多变量分析框架，研究者能够更全面地理解复合洪水的发生机制，并揭示其在不同流域中的表现特征。这些发现不仅有助于提高洪水预测的准确性，还能够为基础设施建设和政策制定提供科学支持。随着气候变化的持续影响，复合洪水事件的频率和强度可能会进一步增加，因此，改进洪水风险评估和制定适应性管理策略，是确保印度水资源安全和减少灾害损失的关键。