基于连接词（copula）的风险识别方法与HydroFusionNet驱动的预测模型：可解释复合干旱-高温事件之间的潜在因果关系

《Journal of Hydrology》：Copula-based risk identification and HydroFusionNet-driven prediction with potential causal-linkage interpretation for compound drought–heat events

　　

作者：陶作文（Zuowen Tan）、刘正轩（Zhengxuan Liu）、欧银哲（Yinzhe Ou）、朱朝阳（Zhaoyang Zhu）、钟远卓（Yuanzhuo Zhong）、马超（Chao Ma）、王照蔡（Zhaocai Wang）、郭宇学（Yuxue Guo）

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  使用最优Copula函数量化干旱与高温的尾部依赖性。
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  通过引入子流域差异化提高空间分辨率。
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  开发了一个具有多层次融合架构的深度学习模型。
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  通过HydroFusionNet整合了气候、水文和地理驱动因素。
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  通过基于SHAP的方法增强模型的可解释性。