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摘要：在全球气候变暖的背景下，气象干旱的传播（MD）可能会加剧水文干旱（HD）对水安全和可持续发展的毁灭性影响。准确预测干旱的传播并有效地量化不确定性的影响，尤其是在数据不足区域中，存在挑战。在这项研究中，通过将随机森林（RF），copula和阶乘分析（FA）整合到一个通用框架中，并应用于Aral Sea Basin（中亚亚洲的典型ARID和数据量表盆地），开发了一种称为RFCFA的新方法。可以总结一些发现：（1）预计的未来干旱繁殖概率为39.2％，比历史水平高约8％； （2）干旱繁殖主要受气候条件，集水特征（即高程，LUCC和坡度）和人类活动（即灌溉和储层操作）的影响； （3）在SSP1-2.6下，由于雪融化的增加，预计春季的传播概率较低，而在储层运营的影响下，秋季的干旱传播概率最高（达到45.4％）； （4）气象条件和农业灌溉的综合作用会导致夏季上河流盆地未来传播的可能性更高。发现对于预测干旱繁殖风险，揭示主要因素和固有的不确定性以及为干旱管理和预防灾难提供支持。
开发随机 - 孔子因素分析（...
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