基于复合事件指数的西北地区高温干旱复合事件风险评估

基于标准化降水指数SPI和标准化温度指数STI构建了两个监测高温干旱复合事件指数:标准化复合事件指数SCEI和混合干热事件指数BDHI,并评估了SCEI和BDHI在西北地区高温干旱复合事件中的监测能力。以严重程度、面积覆盖百分比和发生频率分析了高温干旱复合事件的风险变化。结果表明:由于BDHI充分考虑了不同干热条件之间的相关性,其在西北地区监测高温干旱复合事件的能力明显优于SCEI,而SCEI存在将湿热状况误判为高温干旱复合事件的情况。相较于1982—1993年,1994—2022年西北地区发生高温干旱复合事件的严重程度、范围和频率更高;1994—2022年西北地区发生轻度、中度、重度等级以上的高温干旱复合事件的面积占比分别为35%、25%、10%;新疆中部、甘肃北部和东部、青海南部和陕西大部分地区在1982—1993年几乎未发生过重度等级以上的高温干旱复合事件,但上述地区在1994—2022年的发生频率明显增加。

淮河流域暖季极端高温干旱复合事件的演变特征及其与气候和植被的关系

使用淮河流域1981年至2020年的149个气象站点的气温和相对湿度数据,分析了流域暖季极端高温干旱复合事件(Compound Drought and Heat Events,CDHEs)的时空演变特征,并通过趋势分析和相关分析法探讨了CDHEs与气候和植被的关系。结果表明:(1)CDHEs的发生日数在年代际尺度上呈现明显的增加趋势,并且范围扩大,频发区逐渐向淮河流域中西部移动;(2)在年际尺度上,CDHEs随时间序列呈显著的波动上升趋势,空间分布上以西北部为中心向四周递减。连续CDHEs事件呈年际变化,最大2至4天的连续事件存在波动,2019年达到高峰,并且在流域内零散或成片出现;(3)在月际尺度上,CDHEs的发生日数在6月最多,其次是5月、7月、9月和8月。淮河流域入汛前的旱情和入汛后的旱涝急转都容易导致CDHEs发生,而且随着月际变化向南移动;(4)CDHEs对水热条件和大气环流具有特别的敏感性。在850hPa反气旋和500hPa显著高压异常的控制下,高温、低湿、高蒸发和降水少的气候背景有利于淮河地区CDHEs的形成,尤其是在淮河中西部地区。因此,CDHEs的发生与气候变化密切相关;(5)CDHEs与植被生长也存在显著关系。CDHEs与GPP呈显著的负相关,而与NDVI呈显著的正相关,显著地区的土地类型以耕地和城乡、工矿、居民用地为主。GPP和NDVI的不同步可能是因为多种因素的非线性相互作用,而不仅仅是单一因素的影响。此外,对于GPP和NDVI来说,土壤含水量至关重要。总之,本文对淮河流域CDHEs的时空分布特征进行了深入研究,并探讨了其与气候和植被的关系。研究结果可以为该地区的气象灾害防御和生态环境保护提供科学依据和参考。

复合事件回应标题句的互动功能及实现策略

复合事件回应标题句是由引发话语和回应话语整合而成的互动性标题句。与传统的标题句相比,该标题句具有信息解答功能、真伪确认功能、舆情应对功能、立场表达功能。复合事件回应标题句是通过概念整合、语篇截取、信息包装形成的。其表达策略包括整合性叙事、多层面互动、强化时间表达、凸显主观情态。该类标题句连通了客观域和主观域、现实表达和非现实表达。它在新媒体中使用更能体现出互动性高、整合度低的特点。

考虑非一致性的黄土高原区旱涝复合事件的演变特征及其动态变化

受气候变化和人类活动的双重影响,传统水文序列的一致性假设受到破坏,在考虑非一致性的条件下探究相邻季节间旱涝复合事件的动态变化及主导因子,对区域的粮食安全与旱涝灾害防御意义重大。为探究非一致性条件下旱涝复合事件的动态演变特征及其主导因子,该研究以黄土高原为研究对象,基于广义可加模型拟合单季节标准化降水指数的边缘分布,构建二维Copula模型分析旱涝复合事件(中、重和极端情景下)的发生概率,并利用变量投影重要性准则探究复合事件动态变化的主导因子。结果表明:(1)1982—2015年间正常转旱、旱转正常、正常转涝和涝转正常事件分布广泛且发生频次较高(高于22次);(2)春-夏内蒙古持续干旱、夏-秋青海持续干旱、秋-冬宁夏持续干旱、冬-春山西持续干旱、夏-秋陕西持续洪涝、夏-秋甘肃持续洪涝事件的发生概率较大;(3)春-夏由旱转涝、夏-秋持续洪涝、秋冬由涝转旱、秋-冬持续干旱和冬-春季持续干旱事件的发生概率显著上升,对该区域社会经济与生态将产生不利影响;(4)复合事件发生概率动态变化的主导因素为北极涛动指数和太阳黑子指数。研究成果将为黄土高原地区旱涝复合事件的精准防御提供科技支撑。

基于Copula函数分析华北地区年高温干旱复合事件发生特征

基于华北地区36个气象站1960-2019年逐日最高气温和降水数据,识别逐年高温强度和干旱强度,利用Copula函数构建高温强度和干旱强度的二维联合累积概率分布函数,分析不同类型高温干旱复合事件的重现期以评估复合事件的发生特征。结果表明,对年高温日数和干旱强度进行边际分布拟合时,GEV函数在更多的站点效果最好;将年高温日数和干旱强度进行二维联合,应用最多的Copula函数为Symmetrised Joe-Clayton函数。相比于高温强度,干旱强度对复合事件联合重现期的影响更大。华北地区西南部更容易发生高温强度高的复合事件,中南部更容易发生干旱强度高的复合事件。华北地区高温干旱复合事件不同区域的主导因素存在差异,需针对不同区域复合事件的特征采取措施以减轻其带来的危害。

不同辐射强迫对暖干复合事件强度长期趋势信号检测的影响

本文基于Copula联合概率建立表征暖干复合事件强度的指数,基于单个辐射强迫的地球系统模式大样本模拟试验的结果,使用4种场显著性检验的方法分析了不同辐射强迫下中国区域整体暖干事件强度长期趋势信号的可检测性。结果表明,4种方法得到的结论较为一致,均表明全强迫(自然外强迫和人为外强迫)下中国大部分区域复合事件的强度显著增强,不同集合成员之间的趋势较为一致,表明长期趋势主要受外强迫而非气候系统内部变率影响,其长期趋势的外强迫信号大约出现在2005年。在单个温室气体强迫的模拟试验下,复合事件强度的长期趋势更为明显,主要体现在强度更强并且长期趋势中外强迫信号出现的时间更早(约2000年)。但是在单个气溶胶强迫下,尚检测不到暖干事件强度长期趋势的外强迫信号。进一步分析表明,温度变化是暖干事件强度长期趋势变化的主要贡献因素。温室气体强迫下温度的贡献更大,尤其是在我国西部地区。

基于组合着色Petri网的空间复合事件检测机制

通过建立空间事件模型,扩展定义了空间事件复合算子及其语义;采用组合着色Petri网构造基于空间关系的复合事件检测模型并提出基于该模型的检测算法;通过应用实例验证该检测模型是一个简洁、有效的复合事件检测机制。

青藏高原暖湿复合事件时空变化特征及其对生态环境质量的影响

在全球气候变暖背景下,青藏高原地区经历了显著的暖湿化,了解该区域暖、湿及暖湿复合事件对生态环境质量的影响具有重要的现实意义。本文选取1961—2019年青藏高原134个气象站观测数据,利用百分位阈值、遥感生态指数和相关分析等方法,研究了该地区近60 a暖事件、湿事件和暖湿复合事件的时空变化以及与生态环境质量的关系。结果表明:(1)1961—2019年青藏高原暖事件总体表现出“上升—下降—上升”的波动趋势,而湿事件、暖湿复合事件总体呈极显著的上升趋势。从空间分布看,暖事件在南部发生频次较高,湿事件在东部和南部发生频次较高,而暖湿复合事件在东北部发生频次较高。从时间变化看,暖事件、暖湿复合事件在南部呈减少趋势而在北部呈增多趋势,湿事件在整个高原范围内总体呈增加趋势。(2)青藏高原生态环境质量呈显著的“东南高而西北低”的空间格局,北部和西部显著改善而西北部有退化趋势。(3)青藏高原暖事件、湿事件和暖湿复合事件与当地生态环境质量总体表现为正相关,其中南部呈较明显的负相关关系,而中部和北部均呈显著的正相关关系。(4)暖、湿及暖湿复合事件对生态环境的影响具有高度的海拔依赖性,这三者与生态环境质量在中海拔地区(2500~4000 m)均表现为显著的正相关关系。

中国南方春季土壤湿度对夏季干热少雨复合事件的影响

针对中国南方极端气候事件成因,本研究综合考虑高温、少雨和干燥三种极端事件,将其异常同时超出1959—2022年间1倍年际标准差定义为干热少雨复合事件,通过合成分析和相似环流-动力调整方法,研究了春季土壤湿度对夏季干热少雨复合事件的影响及物理机制,进一步对2022年夏季南方极端干热少雨复合事件开展深入分析。结果表明:1)中国南方地区春季土壤湿度与夏季气候局地耦合的热点与2022年夏季气温、降水和相对湿度的变率高值区基本吻合;2)春季长江流域及黄淮地区土壤偏干,且东南地区偏湿时,夏季出现干热少雨复合极端事件概率加大;3)春季土壤湿度通过调节局地蒸散和净辐射能量的分配影响夏季气候变率。本研究对改善干热少雨复合事件的预测具有重要参考价值。

基于Petri网的RFID中间件中复合事件检测研究

探讨了一种利用复杂事件处理技术处理RFID高层业务逻辑的机制.通过用复合事件来表达RFID应用系统中常见的高层业务逻辑,将对业务逻辑的处理转化为RFID中间件对复合事件的检测.从RFID中间件检测行为的角度探讨了在这一转化过程中事件定义和事件检测的若干关键问题.基于有色网定义了RFID事件流检测网系统作为RFID事件检测模型的描述工具.给出了事件检测模型的构造规则.根据检测模型的网结构特征对具有复杂层次的复合事件的可检测性进行了分析.

基于改进Rete算法的RFID复合事件检测方法

针对现有RFID复合事件检测方法将复合事件的规则表达式和相应的处理代码绑定在一起,不利于应用系统扩展的弊端,提出了能将二者分离的基于规则引擎的RFID复合事件检测方法.针对传统的规则引擎算法——Rete算法会缓存大量的部分匹配结果,而RFID事件通常具有时间约束的特点,提出一种基于部分匹配过期的过期数据回收机制,及时删除过期的部分匹配结果,减小计算过程中缓存的压力.仿真测试结果表明,改进的Rete算法有效地缓解了Rete规则网络中缓存的压力,更适用于RFID复合事件检测.

支持复合事件的模型及其在中间件中的应用

介绍了COM的可连接对象技术和对复合事件的识别过程,给出了在可连接对象技术基础上进行改进和扩展的EFL事件模型,并且在其中加入了对复合事件的支持,此外还阐述了利用XML对事件进行表述的方法。介绍了基于EFL构件模型的反射式中间件PURPLE,并着重说明了EFL事件机制在PURPLE环境监测和自适应过程中的应用。

复合事件检测技术的综述与评价

在大规模事件通知服务的通用框架基础上,通过分析提出了复合事件检测的基本模型,并对照该基本模型剖析了复合事件检测的四种基本方法:基于Petri网、基于匹配树、基于图以及基于自动机的检测方法,评价了各种方法的优缺点,为开发适用于新的应用需求的复合事件检测技术打下了基础。

基于逻辑区域事件关系模型的RFID复合事件漏检处理

RFID数据的不可靠性是RFID事件处理的重要问题,传统的RFID数据清洗方法主要针对底层基本数据进行原始数据填补,但是有可能会造成大量无效数据冗余;针对RFID复合事件语义对原始数据的影响进行了研究,考虑了高层复合事件的语义信息对RFID原始数据所具有的限制约束作用,提出一种针对RFID复合事件漏检问题的处理方法:根据实际应用的语义信息形成带有时间约束的逻辑区域事件关系模型,通过关系模型找出符合时间约束的最有可能发生的复合事件以避免复合事件漏检.本文详细描述了该处理方法的处理策略并给出了算法描述.实验表明本文提出的方法有效减少了不可靠性处理时的数据冗余率;并在提高了复合事件合成准确率的同时降低了算法的处理时延.

InforSIB中的复合事件时间模型

复合事件处理通过分析多个事件类型实例之间的关系以产生对应用感兴趣的复合事件.事件处理中已有的时间模型或者使用点时间戳建模原子和复合事件,或者定义的复合事件时间戳考虑不周,导致复合事件检测与复合事件语义存在不一致的结果;另外,需要根据应用需求对时间模型的准确性与复合事件的检测效率作出权衡.针对这两个问题,在面向服务计算平台InforSIB中定义了复合事件时间模型,包括复合事件时间戳和事件不同步与传输延迟的解决方案,最后基于时间模型给出了相应的高效的复合事件检测算法.实验结果证明了时间模型的有效性.

一种基于XML的复合事件模型及其订阅语言

基于内容的Pub/Sub系统能够为大范围软件集成提供松耦合的、可扩展的集成能力,越来越引起人们的重视.现存的方法主要集中在对单一事件的匹配,缺乏对复合事件模型及其订阅语言的研究.针对此问题,文章给出一种基于XML事件的复合事件模型及其订阅语言,该模型包括事件时序逻辑模型和事件复合模式,并扩展了XML-QL语言得到复合事件订阅语言EXML-QL支持事件复合模型和模式;最后,依据该订阅语言的特点构造复合事件匹配算法,给出该算法的分析和验证.

分布式RFID数据流的复合事件检测方法

针对当前RFID(radio frequency identification)复合事件处理技术在性能和处理分布式应用方面的不足,提出了一种基于CORBA(分布对象请求代理体系结构)的分布式复合事件处理模型以及高效的基于查询规划和代价估算的分布式复合事件处理方法。实验结果表明,该方法在处理大规模的分布式RFID应用时是有效的。

ECA规则中复合事件的CCPN建模与检测

事件的检测是主动数据库ECA规则执行中首要的一步,也是最重要的一步。采用条件着色PETRI网(CCPN)模型对ECA规则中的复合事件进行建模,进而通过检测复合变迁的使能状态和验证与该变迁相关联的条件,达到检测复合事件的目的。该方法既简化了模型结构的复杂性,又实现了模型的通用性。

基于支配集的多传感器集成复合事件检测

为使高密度的无线异构传感器网络能够有效地进行复合事件检测,提出一种基于支配集的复合事件检测算法。寻找网络中的一个支配集作为局部决策节点集,局部决策节点进行局部决策以判断复合事件是否在决策范围内发生。仿真结果表明,与传统的CollECT算法、CDS算法相比,该算法能提高检测精度,减少网络的能量消耗。

普适计算中复合事件检测的研究与挑战

普适计算环境中,传感器设备的大规模使用产生了数量巨大、错综复杂的原子事件,而现实中的许多应用却更注重复合事件的检测,例如:健康护理、监督设施管理、环境/安全监控等,因此如何从这些底层的原子事件中抽取人们感兴趣的、有用的复合事件就变得越来越重要。目前,针对复合事件检测有大量的研究,其内容各有侧重。有的重视时间因素,特别强调时间段的重要性;有的研究分布式数据源中的复合事件检测;近期有人提出了不确定性数据上的复合事件检测。由于复合事件检测日益重要,对复合事件检测研究中存在的挑战性问题进行了分析,从事件类型、时间因素和数据的精确程度3个方面归纳总结了复合事件检测现有的研究成果,并指出了未来的发展方向。