重庆暴雨、热浪、干旱时空格局及聚类特征

张 芬 ,李双双,陈超君,李永华,张天宇,柴闯闯

(1. 中国气象局气候资源经济转化重点开放实验室,重庆市气候中心,重庆 401147; 2. 陕西师范大学 地理科学与旅游学院,陕西 西安 710119; 3.重庆市水文监测总站,重庆 401120; 4.重庆舍特气象应用研究所有限责任公司,重庆 401147)

0 引言

自然灾害区域规律研究是综合减灾研究的重要领域,也是国际地理科学前沿问题,研究成果对于制定区域发展和综合减灾规划等都有着重要价值[1],近年来,国内外学者开展了大量的自然灾害区域特征研究[2-5]。自然灾害危险性是区域自然灾害研究的重要内容,各类自然灾害危险性具有明显的集聚特征,部分地区由单一灾害主导,部分地区受多种灾害共同影响[6],同一地区、区域不同致灾因子或灾害之间往往存在链生、耦合或互斥等复杂关系,加剧了灾害研究的复杂性[7]。IPCC第六次评估报告结果表明,20世纪中叶以来,全球热浪、强降水等极端天气气候事件频率和强度增加,热浪和干旱复合事件增多[8],由此带来的灾害危险性增加,给社会经济和人民生活带来严重的影响和损失[9]。研究人员针对我国区域高温、干旱和暴雨等单种气象灾害的发生规律开展了大量深入的研究[10-13],但多种气象灾害集聚特征研究还较少。现阶段非常有必要开展气象灾害集聚特征研究,并针对灾害集聚特征制定相适应的防灾减灾措施。

时空聚类分析的目的在于发现地理现象的时空分布格局与规律,对于揭示各类现象的本质特征、关联关系及演变趋势等具有重要的指导意义[14-15],是研究自然气象灾害在时空域上聚集分布特征的有效手段。NAUS[16]首先提出扫描统计的概念,KULLDORFF等[17]于1995 年提出一种基于似然比检验的空间扫描统计,在此基础上,KULLDORFF陆续提出了回顾性时空扫描统计、前瞻性时空扫描统计和时空重排扫描统计等多种时空聚类分析方法。时空扫描统计法最早集中应用于疾病的监测、早期预警和聚集性探测,近年来随着扫描统计量模型的不断发展和完善,已广泛应用于犯罪热点和灾害诊断分析、气候变化和社会经济聚集问题等多个研究领域[18-24]。SaTScan时空扫描统计法不仅能准确测量时间,还能根据空间特征合理划分区域,扫描结果可为灾害防范和预警体系的建立提供重要的理论依据[25],为时空数据分析提供了有力的工具[15]。目前,国内外将时空扫描统计方法应用于多种气象灾害时空聚类方面的研究仍较少。关注多种气象灾害时空联系,确定多种气象灾害多发、叠发的区域和时段,值得探索。

重庆作为中国西部重要城市,近年来面临的气象灾害风险增加,这是重庆可持续发展的重要风险源,相关学者对重庆3种典型气象灾害暴雨、热浪、干旱的时空分布及风险特征进行了分析[26-28],但鲜有学者对长时间尺度上重庆典型自然气象灾害的聚类区域和时段开展研究,重庆典型气象灾害的叠加高危区分布、各地区主导气象灾害类型等关键信息尚不明晰。本研究重点关注重庆暴雨、热浪和干旱3种典型气象灾害的危险性,基于暴雨指数、热浪指数和标准化降水指数,采用Mann-Kendall和Sen趋势法、SaTScan时空扫描统计方法,揭示暴雨-热浪-干旱灾害在重庆地区的时空聚集特征、暴雨-热浪-干旱灾害的时空高危区分布及各地区主要气象灾害类型,为重庆区域多灾种并发的诊断和综合风险防范提供参考,对于各级政府防灾减灾救灾工作的有效开展具有重要的现实意义。

1 资料与方法

1.1 资料来源

重庆地貌以山地、丘陵为主,东北部靠大巴山,东南部连武陵山,境内多河流[29],如图1(a)所示。重庆属亚热带季风性湿润气候,冬暖夏热,无霜期长,雨量充沛,多云雾,少日照[30]。考虑地形和气候特征的差异,将重庆按照多年气候特征、地形及行政区划分为西部、西南部、主城、中部、东南部和东北部6个区域[31],如图1(b)所示。所用气象数据来自重庆市气象局提供的34个国家气象站(站点分布见图1(a))1966—2021年逐日降水、气温和相对湿度数据,区县人口数据来自重庆市2021年统计年鉴。

图1 研究区国家气象站和地形河流分布及分区示意图Fig. 1 Distribution of national meteorological stations, terrain and rivers and partition map in the study area

1.2 研究方法

1.2.1 灾害指标选取

根据GB/T 28592—2012《降水量等级》国家标准,降雨分为微量降雨(零星小雨)、小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨共7个等级[32]。本文选取24 h降雨量≥50 mm作为暴雨事件标准。

按照GB/T 29457—2012《高温热浪等级》国家标准[33],热浪分为轻度热浪(Ⅲ级)、中度热浪(Ⅱ级)和重度热浪(Ⅰ级),分级标准如表1所示。黄卓等[34]关于高温热浪指标研究的结果表明,重庆热浪事件以轻度为主。本文选取高温热浪指数HI(heat wave index)≥2.8作为热浪事件标准。

根据GB/T 20481—2006《气象干旱等级》国家标准,采用标准化降水指数(standardized preoipitation index, SPI)作为干旱指标[35],等级划分如表2所示。杨庆等[36]基于长时间序列资料对比了7种气象干旱指数在中国区域的适应性,发现SPI在湿润地区的适用性较好。本文选取12个月的SPI作为干旱指标,采用Gamma分布拟合年降雨量计算相应的SPI值,选取标准化降水指数SPI≤-0.5作为干旱事件标准。

表2 气象干旱分级标准Table 2 Meteorological drought classification standard

1.2.2 时空格局分析

Mann-Kendall方法[37-38]能较好地揭示时间序列数据的趋势变化,不需要样本遵循一定的分布,也不受少数异常值的干扰,计算方便,适用于水文、气象等非正态分布的数据。本文用检验统计量Z进行趋势检验。对于暴雨和热浪频次序列而言,Z大于0是上升趋势;小于0是下降趋势。对于SPI序列而言,Z大于0是干旱下降趋势;小于0是干旱上升趋势。Sen趋势度分析方法[39]可以很好地减少噪声的干扰,但其本身不能实现序列趋势的显著性判断,Mann-Kendall和Sen方法结合可以实现对序列趋势及显著性的检验。本文采用检验统计量Z进行趋势检验,检验中选取显著性水平α=0.05,Z1-α/2=1.96。当Sen趋势度>0且|Z|>1.96序列呈显著上升趋势,当Sen趋势度>0且|Z|≤1.96序列呈上升但不显著趋势;当Sen趋势度<0且|Z|>1.96序列呈显著下降趋势,当Sen趋势度<0且|Z|≤1.96序列呈下降但不显著趋势。

郑小波等[40]利用反距离加权法、普通克里金法、薄盘光滑样条函数法3种空间插值方法对西南地区复杂山地的气象资料进行了空间插值,并进行了交叉验证和随机站点验证,结果表明,薄盘光滑样条函数法的插值精度最优。本文采用薄盘光滑样条函数法对34个国家气象站站点的暴雨、干旱、热浪趋势值进行空间插值,同时对3种灾害趋势值进行极差标准化处理并以等权重求和绘制空间分布图。

1.2.3 时空聚类分析

SaTScan是目前应用广泛的时空扫描统计法,综合考虑时间和空间2个纬度,采用移动窗口法在地理空间上创建扫描窗口(圆柱体)进行扫描统计,通过泊松模型计算每个圆柱体的对数似然比(log-likelihood ratio, LLR)和相对危险度(relative risk, RR),利用蒙特卡罗法模拟扫描统计量并进行显著性检验,最终确定时空集聚区[18,22]。圆柱体的底面对应研究的地理区域,圆柱体的高对应扫描时间间隔。扫描窗口的范围介于0和预定义上限最大半径和最大时间之间,最大半径可设置为总人口数的百分比或特定圆的半径值,最大时间长度可设置为整个研究周期的百分比或特定天数。本文采用SaTScan10.1.2分析重庆暴雨、热浪、干旱3种气象灾害的时空聚集性,输入数据为1966—2021年重庆暴雨(日尺度)、热浪(日尺度)、干旱(年尺度)事件发生时间和地点、34个国家气象站经纬度及所在区县人口数等。SaTScan时空参数的设置会对结果产生明显的影响,本文参考前人研究成果[22,25,41]并结合实际,最大半径取重庆市总人口数的30%,最大事件周期取本研究时段的30%,蒙特卡罗模拟次数设置为999,统计显著性检验水平取P<0.05。

此外,本文还选取了传统且常用的空间聚集区识别方法Moran’s I、局部Moran’s I指数方法与SaTScan方法进行空间聚类比较,输入数据与SaTScan方法保持一致,均为34个国家气象站1966—2021年暴雨、热浪、干旱事件总次数,采用检验统计量Z进行检验,显著性水平α取0.05。Moran’s I指数反映空间邻近区域单元属性值的相似程度,值介于-1～1之间;值越接近于1,表示空间单元之间关系越密切、性质越相似,即呈现聚集性分布;值越接近于-1,表示空间单元呈离散型分布,差异越大;值为0,表示整体呈随机型分布。局部Moran’s I指数用于计算每一空间单元与邻近单元的关联程度,指数>0表示空间正相关,值越大正相关性越大;指数<0表示空间负相关,绝对值越大负相关性越大;指数=0表示相邻空间单元不相关[42-43]。

2 暴雨-热浪-干旱时空变化特征

2.1 时间变化特征

1966—2021年重庆平均热浪频次呈增加趋势,如图2所示,热浪频次增幅为1.5次/10 a,暴雨频次和干旱强度总体无明显变化趋势;2001年以前暴雨和干旱变化趋势不明显、热浪总体偏少,2001年以来暴雨和热浪明显增多、干旱总体减轻。由图2可知:①暴雨时间变化趋势与刘毅等[44]的研究结果较为一致:1998年为暴雨最多的年份,2001年为暴雨最少的年份;1985年以前暴雨频次波动幅度大;1985—1996年暴雨频次波动幅度小,暴雨总体呈减少趋势;1996—2001年,暴雨频次波动幅度大;2001年以后,暴雨总体呈明显增多趋势。②热浪:2006年为热浪最多的年份,当年重庆遭遇百年不遇的高温[45],1987年为热浪最少的年份;2006年以前,热浪呈现增多趋势且总体偏少;2006年及以后,热浪总体明显偏多。③干旱:2001年为干旱最重的年份,刘德等[46]分析了重庆2001年特大伏旱特征,并从大气环流、温度场、前期环流异常等方面分析了成因;2006年次之,1998年为干旱最轻的年份;1985年以前,干旱强度变幅不大;1985—1996年总体偏旱;1996年以后干旱强度变幅增大;2001年以后干旱总体呈减轻趋势。唐红玉等[47]的研究结果也表明,2001年以后重庆年度气象干旱有减弱趋势。

图2 1966—2021年研究区平均暴雨、热浪频次和干旱强度变化趋势Fig. 2 Variation trend of frequency of heavy rain, heat waves and intensity of drought in the study area from 1966 to 2021

2.2 空间变化特征

1966—2021年重庆暴雨-热浪-干旱空间变化趋势如图3和表3所示,大多数地区暴雨、热浪变化以上升为主,特别是热浪,干旱变化空间差异较大。由图3和表3可知:①暴雨变化总体以上升趋势为主:61.8%站点(21个)呈上升趋势,潼南最明显,仅潼南通过显著水平检验;38.2%站点(13个)呈下降趋势,万州最明显,但均未通过显著水平检验。②热浪变化总体以上升趋势为主:76.5%站点(26个)呈上升趋势,其中44.1%站点(15个)呈显著上升趋势,武隆最明显;20.6%站点(7个)呈下降趋势,巴南最明显,仅巴南通过显著水平检验;仅丰都1个站点无变化趋势。③干旱变化空间差异较大:41.2%站点(14个)呈上升趋势,奉节最明显,但均未通过显著水平检验;58.8%站点(20个)呈下降趋势,垫江最明显,仅垫江通过显著水平检验。④重庆暴雨-热浪-干旱灾害综合上升较为明显的区县有:奉节>石柱>潼南>梁平>巫溪;下降较为明显的区县有:綦江>巴南>涪陵>巫山>南川。唐红玉等[47]的研究结果表明,气象干旱过程在重庆东北部和西部部分地区呈“变干”趋势,其中奉节最为明显;2001年以来重庆大部分地区高温为增强趋势,与重庆变暖的趋势基本一致。

表3 1966—2021年研究区暴雨-热浪-干旱空间变化趋势分析Table 3 Analysis on the spatial variation trend of heavy rain, heat waves and drought in the study area from 1966 to 2021

图3 1966—2021年研究区暴雨、热浪、干旱Mann-Kendall趋势值和综合致灾因子强度分布Fig. 3 Distribution of Mann-Kendall trend value and comprehensive disaster-causing factor intensity of heavy rain, heat waves and drought in the study area from 1966 to 2021

3 暴雨-热浪-干旱时空聚类特征

3.1 整段时空聚集特征

1966—2021年共扫描得到5个有统计学意义的聚集区域,暴雨-热浪-干旱整段时空聚类存在明显的地域差异,如图4所示。由图4可知:①暴雨主要在以开州为中心的东北部地区和以永川为中心的西部偏西南地区聚集,即以开州为中心的东北部地区和以永川为中心的西部偏西南地区为暴雨灾害易发频发和高风险区;②热浪主要在以巫溪为中心的东北部偏东地区和以万盛为中心的南部偏西南地区聚集;③干旱在以彭水为中心的东南部和中部地区聚集;④暴雨和热浪事件均易在城口、开州、云阳、奉节、巫山、巫溪等东北部偏东地区和江津、巴南、沙坪坝、璧山等西部、西南、中心城区三区交界处发生,热浪和干旱事件均易在万盛、南川、长寿、涪陵、武隆等西南、中部、东南三区交界处发生。

图4 1966—2021年研究区暴雨-热浪-干旱整段时空聚类特征Fig. 4 Spatio-temporal clustering characteristics of heavy rain, heat waves and drought in the study area from 1966 to 2021

3.2 年代际时空聚集特征

1966—2021年重庆暴雨-热浪-干旱年代际时空聚类整体表现为特殊时段和特殊区域多灾种叠加集聚,如图5所示。由图5可知:①20世纪60年代暴雨-热浪-干旱有2个聚集中心,分别是以武隆为近似中心的大聚集区和以璧山为近似中心的小聚集区;②20世纪70年代暴雨-热浪-干旱聚集中心为武隆和铜梁,聚集区面积与20世纪60年代差异不大;③20世纪80年代暴雨-热浪-干旱聚集范围变小,主要在石柱、忠县、璧山、巴南、沙坪坝、渝北等地;④20世纪90年代暴雨-热浪-干旱仅在忠县、黔江、南川、万盛等地聚集;⑤21世纪暴雨-热浪-干旱主要在忠县、长寿、涪陵、武隆、南川、万盛等地聚集;⑥21世纪10年代暴雨-热浪-干旱在忠县、石柱、永川、璧山、沙坪坝、北碚、铜梁等地聚集。

图5 1966—2021年研究区暴雨-热浪-干旱年代际时空聚类特征Fig. 5 Decadal spatio-temporal clustering characteristics of heavy rain, heat waves and drought in the study area from 1966 to 2021

总体来看,暴雨事件更多地在西部小范围和东北部大范围聚集、20世纪90年代及以后东南部聚集明显增多,热浪事件在20世纪90年代以前主要在东南部大范围和西部小范围聚集、20世纪90年代及以后主要在东北部大范围聚集,干旱事件主要在中部和东南部大范围聚集。暴雨-热浪灾害在20世纪80年代以前易在中西部和东南部地区聚集,在20世纪80年代及以后东南部聚集减少、东北部聚集增多;热浪-干旱灾害在20世纪90年代以前易在中西部和东南部地区聚集、在20世纪90年代和21世纪聚集区向东北迁移且范围缩小、在21世纪10年代以东北部聚集为主。暴雨-热浪-干旱灾害在20世纪80年代以前主要在东南部和西部地区聚集、在20世纪80年代及以后聚集区空间范围明显缩小。

3.3 时空聚类事实符合程度检验

由表4结合图4可知,1966—2021年共识别重庆暴雨事件2次、热浪事件2次、干旱事件1次,热浪和干旱事件在部分时段重叠发生,如2006年;1982年暴雨事件与陈贵川等[48]的结论较为一致,1982年7月15日夜间至17日夜间,受高空槽、低空切变线和西南涡影响,重庆东北部、中西部部分地区出现暴雨到大暴雨,造成万州、奉节、开州、云阳、梁平、忠县、巫山、巫溪、石柱等13个区县受灾;1982年7月26日夜间至29日夜间,受高空涡、西南涡和低空急流影响,重庆普降暴雨到大暴雨,主要在中东部地区,万州、梁平、忠县、云阳、开州、奉节、巫山、巫溪、城口等19个区县受灾;据重庆市气象局监测发布,2015年重庆出现“5·15”、“6·17”、“6·30”、“7·14”、“7·22”、“8·7”、“8·17”、“9·5”和“9·11”9次区域性暴雨天气过程,巴南、北碚、渝北、合川、璧山、大足、荣昌、铜梁、江津、綦江多个区县发生了暴雨洪涝灾害,暴雨聚集时段和区域与本研究基本一致;2006年夏季重庆遭遇严重的高温热浪天气[49],本研究识别时段为2006年7月10日至9月4日,时间上与赵珊珊[50]提出7月—9月初,四川、重庆等地持续高温少雨”和邹旭恺等[51]特别是7月中旬以后,重庆、川东等地遭受罕见持续高温热浪袭击的结论一致;2003—2019年为重庆偏暖阶段,全市热浪频发多发,黄海静等[52]的研究指出重庆高温热浪灾害中心有由中南部向东北部偏移的趋势,与本研究结果基本一致;2005—2013年重庆总体偏旱,干旱主要在重庆中部和东南部地区聚集,聚集区域与孙德亮等[53]研究指出干旱发生频率相对较大的主要集中在重庆东南部、西部偏南区域等的结论较为一致。

表4 1966—2021年研究区整段暴雨-热浪-干旱时空聚类事件及检验Table 4 Spatio-temporal clustering events and tests of heavy rain, heat waves and drought in the study area from 1966 to 2021

由表5结合图5可知,1966—2021年从年代尺度分别识别了重庆暴雨和热浪事件15和12次、干旱11次(其中统计显著的干旱事件仅1981年和2010—2013年两次),热浪和干旱事件在部分年份聚集,如1981年、2011年;暴雨事件更多地在西部小范围和东北部大范围聚集、在20世纪90年代及以后东南部聚集区明显增多,与刘毅等[44]基于观测资料分析得到的重庆暴雨气候变化特征为重庆暴雨日数大值区主要出现在重庆东部的结论较为一致;热浪事件在20世纪90年代及以后主要在东北部大范围聚集,与张领雁等[54]基于热浪强度指数HWII的分析结果在20世纪90年代以后万州高温热浪明显增多的基本趋势一致;1966年以来干旱聚集中心主要位于中部和东南部地区,这与孙德亮等[53]基于SPI指数的重庆干旱时空分布特征结果为涪陵、武隆、丰都等重庆中部地区干旱发生的频率相对较高的结论较为一致。

3.4 与Moran’s I方法对比分析

如表6所示,基于Moran’s I指数对1966—2021年重庆暴雨、热浪和干旱事件进行全局自相关分析显示,暴雨和热浪事件呈现明显的空间聚集性,Moran’s I值分别为0.355和0.316,均通过显著水平检验;干旱事件无明显空间聚集特征。如图6所示,基于局部Moran’s I 指数对1966—2021年重庆暴雨、热浪、干旱事件进行局部自相关分析发现,暴雨事件高-高聚集区主要分布在渝东北的城口、开州、云阳和万州,热浪事件高-高聚集区主要分布在渝东北的开州、云阳,暴雨、热浪和干旱事件均不存在低-高异常区。

表6 基于Moran’s I指数的1966—2021年研究区暴雨、热浪、干旱事件分析Table 6 Analysis of heavy rain, heat waves and drought events in the study area from 1966 to 2021 based on Moran’s I index

图6 基于局部Moran’s I 指数的1966—2021年研究区暴雨、热浪、干旱事件局部空间关联指标聚类Fig. 6 Local autocorrelation analysis of heavy rain, heat waves and drought events in the study area from 1966 to 2021 based on local Moran’s I index

如表7和图7所示,基于SaTScan方法对1966—2021年重庆暴雨、热浪、干旱事件进行空间聚类显示:共扫描得到5个有统计学意义的聚集区域;暴雨有3个聚集中心,主要在渝东北的开州、城口、梁平、万州、云阳等地聚集;热浪有2个聚集中心,主要在渝东北的巫山、巫溪、奉节、云阳、开州、万州等地和主城及周边的南川、江津、涪陵等地聚集;未识别到统计显著的干旱空间聚集事件。

表7 基于SaTScan方法的1966—2021年研究区暴雨、热浪、干旱空间聚类事件Table 7 Spatial clustering events of heavy rain, heat waves and drought events in the study area from 1966 to 2021 based on SaTScan method

图7 基于SaTScan方法的1966—2021年研究区暴雨、热浪、干旱事件空间聚类特征Fig. 7 Spatial clustering characteristics of heavy rain, heat waves and drought events in the study area from 1966 to 2021 based on SaTScan method

SaTScan与Moran’s I方法得到的暴雨、热浪和干旱事件空间聚类结果基本一致。从识别范围来看,SaTScan方法识别的空间聚类范围更大,如图6(a)、(b)和图7(a)、(b)所示,这是由于SaTScan方法的圆形固定窗口形状限制了空间簇的细粒度提取。从识别准确度来看,SaTScan方法识别的热浪空间聚类区域除了渝东北地区还有主城及周边地区,如图6(b)和图7(b)所示,与黄海静等[52]基于近60 a气象站观测资料分析得到的主城区及万州、綦江等区县为重庆高温热浪灾害最为严重的区域之一的结论基本一致。总的来看,相对于传统空间聚集区识别Moran’s I方法,SaTScan时空扫描统计方法能迅速确定灾害事件的“热点地区”和“热点时间”,在探索灾害事件的时间和空间聚集特征方面有一定的优势。

4 结论与讨论

本文选择了暴雨、热浪、干旱3种典型气象灾害,系统分析了3种灾害的时空变化特征和时空聚类特征,得到以下主要结论:

1)1966—2021年重庆暴雨、热浪、干旱时间变化存在差异。重庆平均热浪频次呈增加趋势,热浪频次增幅为1.5次/10 a,暴雨频次和干旱强度总体无明显变化趋势;2001年以前暴雨和干旱变化趋势不明显、热浪总体偏少,2001年以来暴雨和热浪明显增多、干旱总体减轻。

2)1966—2021年重庆暴雨、热浪、干旱空间变化差异明显。大多数地区暴雨、热浪变化以上升为主,特别是热浪,干旱变化空间差异较大。潼南暴雨显著上升,武隆等15个区县热浪显著上升、巴南热浪显著下降,垫江干旱显著下降。暴雨-热浪-干旱综合灾害强度上升较为明显的区县为奉节,下降较为明显的区县为綦江。

3)1966—2021年重庆暴雨-热浪-干旱3种气象灾害时空聚类特征存在明显地域差异。东北部和西部偏西南地区是暴雨灾害高风险区、东北部偏东和南部偏西南地区是热浪灾害高风险区、东南部和中部地区是干旱灾害高风险区;暴雨和热浪事件易在东北部偏东地区和西部、西南、中心城区三区交界处聚集,热浪和干旱事件易在西南、中部、东南三区交界处和典型年份聚集。

4)1966—2021年重庆暴雨-热浪-干旱3种气象灾害时空聚类年代际差异特征明显。暴雨-热浪灾害在20世纪90年代及以后东南部聚集减少、东北部聚集增多,热浪-干旱灾害在20世纪90年代以前易在中西部和东南部地区聚集、在20世纪90年代和21世纪聚集区向东北迁移且范围缩小、在20世纪10年代以东北部聚集为主;暴雨-热浪-干旱灾害在20世纪80年代以前主要在东南部和西部地区聚集、在20世纪80年代及以后聚集区空间范围明显缩小。

时空聚集区的灾害通常比单种灾害主导区域的灾害造成更大的影响。本文利用现有时空信息,通过时空扫描统计法研究了暴雨、热浪和干旱灾害的聚类区域及时间演变特征,对于多种灾害的耦合研究具有一定的指示意义。但是,由于耦合研究的方法较多,加之SaTScan时空扫描统计方法在参数设定、识别精度等方面存在一定不确定性,会导致出现聚类结果与实际灾害发生存在一定差异的情况,后续需要更多不同的耦合方法,用更精细的数据、从更细的时间尺度和更大的空间范围来探讨研究多种灾害并发的规律,探寻并发的原因。