基于信息熵与DPSEEA框架的中国干旱灾害非线性依赖关系及驱动因子识别研究

本研究针对干旱灾害形成机制复杂、传统线性分析方法局限性的问题，创新性地结合信息熵理论和DPSEEA框架，构建了方向性信息传递指数(DITI)量化干旱与灾害的非线性依赖关系，揭示了中国干旱灾害时空分异规律及关键驱动因子（水耗/GDP、农村人口占比、人均GDP），为干旱灾害预警和风险管理提供了理论支撑。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，干旱灾害已成为威胁人类社会可持续发展的重大自然风险。传统研究多聚焦气象干旱(SPI)与水文干旱的线性关系，却忽视了干旱演变为灾害过程中复杂的非线性机制。更关键的是，现有灾害数据多源于文本记录，缺乏标准化量化方法，导致灾害形成机理研究滞后。这种认知空白严重制约了干旱灾害预警系统的精准性，特别是在中国这样地域差异显著的国家。

针对这一科学难题，武汉大学的研究团队在《Journal of Hydrology: Regional Studies》发表了一项突破性研究。该研究创造性地将信息论中的熵值概念与DPSEEA（驱动力-压力-状态-暴露-效应-行动）环境评估框架相结合，构建了全新的干旱灾害分析范式。通过提取1949-2020年中国366个地级市的干旱灾害文本记录，首次实现了灾害事件的标准化量化（DDI指数）；同时利用GLDAS NOAH模型的降水数据，采用方向性信息传递指数(DITI)和Pearson相关系数(PCC)双重视角，揭示了气象干旱向灾害传递的非线性规律。

关键技术方法包括：1) 基于信息熵理论构建DITI量化非线性依赖；2) 采用随机森林算法识别DPSEEA框架下的关键驱动因子；3) 运用游程理论提取干旱与灾害事件特征。研究数据涵盖中国七大地理分区，通过敏感性分析确定干旱事件融合阈值(ρ_c=0.24-0.41)和剔除标准(r_ds=0.06-0.36)。

研究结果揭示：

1. 中国干旱灾害时空特征：北方（东北、华北、西北东部）灾害持续时间最长，南方灾害频率近年显著上升。严重干旱集中发生在华北南部和江淮地区，灾害持续时间与强度呈明显区域分异。

2. 灾害响应时间非线性特征：结合DITI与PCC的双重分析显示，中部和南部响应最快（1-2个月），而西部西南和西北地区响应延迟达9-12个月。这种差异与区域水资源管理（如水库调节）和承灾体暴露度密切相关。

3. 灾害敏感性机制：华北和东北的灾害转化率(R_T)最高（0.445-0.497），而华南和西北敏感性(R_S)最突出（0.733-0.747），反映南方虽降水丰富但因基础设施薄弱更易受灾。

4. 关键驱动因子：随机森林分析识别出三大核心因素：万元GDP水耗（反映水资源利用效率）、农村人口占比（表征农业依赖度）、人均GDP（体现经济调节能力），这三者共同构成灾害形成的"社会经济放大器"。

这项研究的理论突破在于建立了首个同时整合线性(PCC)和非线性(DITI)依赖关系的干旱灾害分析框架。实践层面，研究提出的"三维减灾策略"——提升用水效率、优化农业结构、促进经济转型，为中国落实联合国可持续发展目标(SDGs)中的水安全议题提供了科学路径。值得注意的是，研究揭示的"高经济水平≠低灾害风险"现象，颠覆了传统认知，说明单纯经济增长不能消除干旱风险，必须配合水资源管理制度创新。

未来研究需融合多源数据（如社交媒体灾害记录）弥补文本数据的局限性，并引入气候变化预测模型增强DPSEEA框架的前瞻性。该成果不仅为干旱风险管理提供了新范式，其信息熵与DPSEEA的跨学科融合思路，也为其他自然灾害研究提供了方法论借鉴。