基于改进多变量干旱指数(MEPRI)的干旱特征联合重现期分析

为解决传统干旱评估指标单一性问题，研究人员创新性地构建了基于copula原理的多变量有效降水径流指数(MEPRI)，通过游程理论提取干旱历时与强度特征，采用Frank copula函数建立联合累积分布模型。该研究实现了干旱事件的双变量频率分析，为流域综合干旱风险评估提供了新范式。

　　

这项研究开创性地将多变量耦合技术应用于干旱评估领域，通过构建多变量有效降水径流指数(Multivariate Effective Precipitation Runoff Index, MEPRI)突破传统单指标局限。基于copula连接函数原理，研究团队巧妙地将降水与径流等关键水文要素进行多维耦合，犹如搭建一座"水文特征立交桥"。

采用游程理论(Run theory)从MEPRI序列中精准捕捉干旱事件的两个核心特征：持续时间(Duration)和严重程度(Severity)。通过严格的概率分布拟合检验，最终选定Frank copula函数作为最佳工具，成功构建干旱特征参数的联合累积分布函数(Joint CDF)，其拟合优度堪比"分子对接"般精确。

研究亮点在于首次实现MEPRI衍生干旱特征的双变量频率分析，建立的联合重现期模型能像"气象雷达"般立体扫描干旱风险。该成果为流域综合抗旱决策提供了创新性的量化工具，其方法论可延伸应用于生态水文、农业气象等多个生命科学相关领域。