技术摘要：
本发明公开了一种基于三维干旱体结构的干旱事件识别方法，包括计算干旱指标，确定干旱指标阈值；对干旱指标数据进行预处理，并将预处理后的干旱指标数据导入Voxler平台；干旱指标数据网格化；三维干旱体结构提取；获取干旱事件起始与结束时间；优化可视化表达效果。本  全部
背景技术：
目前，国内外对于干旱事件的识别大多数采用一维时间识别法，即由Yevjevich等 (1967)提出的游程理论(Run  Theory)，对干旱指标时间序列设定一个阈值，若连续小于该 阈值则为负游程，从中提取出干旱历时、干旱强度、干旱烈度等特征。也有部分研究在二维 空间中进行干旱识别，通过不同时期的干旱指数空间分布掌握干旱演变趋势与规律。例如 Andreadis(2005)采用了连续多张空间相关联的土壤湿度图像，分析美国区域性干旱的时 空发展过程，在干旱网格的3×3邻域附近搜索并提取干旱斑块，实现了干旱事件二维平面 识别。Sheffield等(2009)采用空间聚类方法识别干旱斑块，将干旱斑块看做在空间上连续 的区域，这些区域可以随时间合并或分解，并使用SAD(烈度-面积-历时)曲线在不同时间和 空间范围内识别全球大规模连续干旱事件。 以往大多数研究将三维时空连续的干旱事件简化到一维时间和二维空间上进行 识别，主要研究某一时间段内干旱的空间变异性和某一区域内干旱的时间动态变化，仅针 对干旱在空间或时间维度上独立的演变情况，导致无法完整、连续地描述干旱时空变化过 程，研究耦合时间与空间维度的三维识别方法是新的研究热点。 目前国内外对干旱三维时空识别方法的研究较少。许凯等(2015)提出三维聚类算 法识别1961-2012年我国西南地区的干旱事件，通过空间连续性和时间连续性判别，对干旱 事件的时空变化过程进行了三维完整刻画，其他学者运用该识别方法取得了一些研究成 果。例如，Herrera等(2017)应用三维聚类算法在全球范围内识别了1979-2009年期间的 1420个干旱聚类，并跟踪了聚类中心的演化。Guo等(2018)运用三维聚类算法识别亚洲中部 的干旱事件，构建纬度-经度-时间三维空间，识别出历时不小于3个月的60多场干旱事件， 研究其空间格局和时间演变。 然而，由于三维聚类算法在识别过程中过多的微小干旱事件会影响统计分析，在 不影响大范围干旱识别的前提下，会导致一些微小干旱事件无法被识别，需要将小于最小 面积阈值A0的干旱斑块滤除，A0会直接影响干旱时空连续性识别的结果，而该参数的选取 具有一定的主观性。 干旱事件通常具有一定的持续时间和影响范围，呈现出“多要素”、“多属性”和“多 尺度”的特点，同时，不同要素、多种属性、各时空尺度相互耦合，共同构成了干旱事件发展 过程的时空变异特征，也进一步增加了该问题的维度和复杂程度。在以往的干旱识别方法 中，从一维的游程理论、二维的空间搜索到三维的聚类算法，通常将干旱事件识别结果与历 史旱灾记载或前人研究结果相对照，识别过程中为了不影响主要干旱事件的识别与统计分 析，往往将小干旱事件予以滤除，因而不可避免地存在遗漏部分轻度干旱事件的缺陷。因 此，无法精确地解析干旱事件全过程在不同时空尺度耦合下的演变和发展规律。 3 CN 111598999 A 说　明　书 2/6 页
技术实现要素：
发明目的：本发明的目的是提供一种完整提取干旱事件，构建三维干旱体结构，模 拟干旱发展演变过程的方法，避免了干旱三维聚类法识别过程中最小干旱面积A0参数选取 的主观性。 技术方案：本发明从时间-空间三维时空角度出发，通过形成三维阈值等值面将时 空维度上相连通的干旱格点进行聚类，并将干旱事件的外部轮廓三维可视化，可获得长时 间序列内按照时间顺序排列的多个三维干旱体结构，完整、精确地识别干旱事件。包括以下 步骤： (1)计算干旱指标，确定干旱指标阈值； (2)对干旱指标数据进行预处理，并将预处理后的干旱指标数据导入Voxler平台； (3)干旱指标数据网格化，运用反距离权重插值法将干旱指标值插值为连续的时 空场，生成空间分布均匀的三维网格化数据矩阵； (4)三维干旱体结构提取，根据时空聚类的思想，对时空相连通的干旱格点进行聚 类，将时空连续的干旱格点提取出来，并构建三维干旱体结构； (5)获取干旱事件起始与结束时间； (6)优化可视化表达效果。 进一步的，步骤(1)具体为：根据观测气象水文数据资料计算干旱指标，并确定干 旱指标阈值，若区域内某个评估对象的干旱指标超过该阈值就被认定属于干旱，从而筛选 出干旱格点，为后续步骤做好准备； 进一步的，步骤(2)具体为：对干旱指标数据进行预处理，将所有干旱格点对应的 坐标[经度，纬度，时间，干旱指标值]整理成多维矩阵，并将其保存为dat文件待用，然后在 Voxler平台中导入上述数据文件。 进一步的，步骤(3)具体为：首先根据[经度，纬度，时间]坐标显示干旱格点的位 置，在三维时空中形成均匀分布的散点阵，根据干旱指标值属性，散点呈现出不同颜色；然 后加载网格化模块，将干旱格点进行网格化，运用反距离权重插值法将其插值为连续的时 空场，生成空间分布均匀的三维网格化数据矩阵。 进一步的，步骤(4)具体为：在三维空间中按照时间顺序绘制干旱指标阈值等值 面，用外包络面将空间与时间上相连贯的干旱格点聚集为同类，对每一场干旱事件分别构 建干旱体结构，将干旱事件的外部轮廓三维可视化，并在时间轴上按照时间顺序进行串联， 依次提取出所有干旱事件；提取出的干旱体结构模拟长时间序列内多场干旱发展演变过程 中的时空动态变化，展现干旱整体时空分布格局。 进一步的，步骤(5)具体为：统计形成的连续阈值等值面数量以获取干旱事件数 量，逐时间步长地提取每一个等值面的出现与消失时间数据，便得知等值面对应的每一场 干旱事件的发生与结束时间，并对时间进行标注。 进一步的，步骤(6)具体为：运用体渲染、表面渲染模块，以不同颜色展现干旱的三 维时空分布，对干旱事件的时空动态变化进行不同角度的观察，在三维环境下真实地展现 干旱演化的时空分布特征，及易旱区域在整个研究区域内的动态迁移演变规律；最后导出 图像。 有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点： 4 CN 111598999 A 说　明　书 3/6 页 (1)能避免时空聚类过程中参数选取的主观性。该技术方法没有涉及到最小面积 阈值A0的选取，无需主观选择A0的大小，仅需选取干旱指标阈值，通过干旱阈值等值面即能 将所有时空连续的干旱事件提取出来，避免了识别过程中的主观性。 (2)操作简便灵活，易于实施，干旱识别效率高，基于干旱指标数据可以准确快速 地提取出所有干旱事件，并且能直观地展现历史长时间序列内的干旱发展过程变化、多年 时空分布格局与转移演化情况,。 (3)可以精准地识别出易被三维聚类算法忽略的微小干旱事件，克服了过去干旱 识别中遗漏部分轻度干旱事件的缺陷。该技术为完整、精确地识别干旱事件全过程提供了 新的方法和技术，也为下一步全面解析和评价干旱时空演变特征打下了较好的基础。 附图说明 图1为本发明的方法流程图； 图2为本发明的