纪昌明，马皓宇，彭 杨，李宁宁

（华北电力大学水利与水电工程学院，北京102206）

0 引 言

近几十年随着全球气候变暖与极端气候事件增多，干旱在频率、强度和持续时间方面均有增强的趋势［1］，其对农业、城市供水和生态系统等造成巨大威胁，美国每年因干旱损失60～80亿美元，远超其他种类的气象灾害。然而与洪水、台风和地震等灾害不同，干旱是缓慢演变的，故可利用从干旱发生到其对农业生产和供水产生影响的时间差，采取一系列措施以减轻损失。而干旱预测的准确性则直接影响抗旱策略的制定与实施，不同学者提出一系列预测方法：以地表模拟模型为基础，Shef⁃field［2］建立了撒哈拉以南非洲地区的试验性干旱监测与预报系统；Hao［3］通过全球干旱综合监测预报系统对全球范围内的几次重大干旱进行分析，验证了该系统能有效地捕捉干旱的发展；Deo［4］通过多元自适应回归、支持向量机和M5Tree 模型，预测澳大利亚东部的SPI变化。

本文的研究内容是已知当前干旱状态，计算转移至未来某一等级干旱的概率，之前大多利用马尔可夫链实现，而Cancel⁃liere［5］指出了该方法进行概率预测的不足，即转移概率的计算存在明显偏差，直接计算所得的多步转移概率矩阵与基于马尔科夫假设由单步矩阵推得的多步矩阵之间存在显著差异，并指出通过极大似然法估算转移概率可能得出错误结论。为避免上述问题，本文利用SPEI 指数表征干旱状态，通过R-vine Cop⁃ula描述预报模型中的多维变量的联合分布，并使用概率积分变换（PIT）直接计算1-3月后的干旱转移概率。……