1.一种干旱胁迫下陆地生态系统时变风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.计算干旱历时与干旱强度两变量的超越概率，并以所述超越概率的计算结果表征陆地生态系统的干旱危险性；

S2.以植被盖度和叶面积指数两指数为基础构建二维的陆地生态系统暴露度指数公式，求解所述暴露度指数公式，得到所述暴露度指数的计算结果，并以所述暴露度指数的计算结果表征陆地生态系统的暴露度；

S3.以植被差异指数、叶面积指数和总初级生产力指数三种植被指数为基础构建三植被指数损失条件概率公式，求解所述三植被指数损失条件概率公式，得到所述三植被指数损失条件概率的计算结果，并以所述三植被指数损失条件概率的计算结果表征陆地生态系统的脆弱性；

S4.根据预设的时变风险评估算法并结合所述干旱危险性、所述暴露度和所述脆弱性三大风险因子，以计算得到干旱胁迫下陆地生态系统的时变风险；

基于不同类型的植被指数损失条件概率的脆弱性表达式如下：

其中，vulNDVI、vulLAI和vulGPP分别代表基于植被差异指数NDVI、叶面积指数LAI和总初级生产力指数GPP损失条件概率； 和 分别代表基于植被差异指数NDVI植被损失条件概率的极小值和极大值； 和 分别代表基于叶面积指数LAI植被损失条件概率的极小值和极大值； 和 分别代表基于总初级生产力指数GPP植被损失条件概率的极小值和极大值；

步骤S3还包括：

S31.计算三种植被指数损失条件概率的算术平均值，并以所述算术平均值的计算结果表征陆地生态系统的脆弱性；

在步骤S31中，基于所述三种植被指数损失条件概率的算术平均值的脆弱性的表达式如下：V＝mean(vulNDVI,vulLAI,vulGPP)

其中，V代表脆弱性；mean(vulNDVI,vulLAI，vulGPP)代表植被差异指数NDVI、叶面积指数LAI和总初级生产力指数GPP三种植被指数损失条件概率的算术平均值。

2.根据权利要求1所述的干旱胁迫下陆地生态系统时变风险评估方法，其特征在于，所述步骤S1包括：S11.通过游程理论从标准化降水指数序列中提取干旱事件及其干旱属性，所述干旱属性包括干旱历时、干旱强度、干旱起始时间及干旱结束时间；综合运用间隔时间与超越量判据理论，合并相互关联的干旱事件和剔除微小型干旱事件，以获取独立的干旱事件样本；

S12.采用KPSS检验法分别检验得到的独立的干旱事件的干旱历时、干旱强度单变量序列是否保持平稳性；当干旱历时、干旱强度单变量序列平稳性成立时，采用参数恒定的多种概率分布函数分别对干旱历时和干旱强度进行拟合，并基于BIC准则对所述概率分布函数的拟合优度的评价，得到最优的干旱历时边缘分布函数和干旱强度边缘分布函数；当干旱历时、干旱强度单变量序列平稳性不成立时，采用参数时变的多种概率分布函数分别对干旱历时和干旱强度进行拟合，并基于广义可加模型对所述概率分布函数的时变参数的估算以及BIC准则对所述概率分布函数的时变参数的拟合优度的评价，得到最优的干旱历时边缘分布函数和干旱强度边缘分布函数；

S13.采用Copula函数似然比方法检验干旱历时边缘分布函数和干旱强度边缘分布函数之间的平稳性假设是否成立；当平稳性假设成立时，采用参数恒定的多种Copula联合分布函数对干旱历时和干旱强度的联合分布函数进行拟合，并基于BIC准则对所述Copula联合分布函数的拟合优度的评价，得到最优的干旱历时和干旱强度的联合分布函数；当平稳性假设不成立时，采用参数时变的多种Copula联合分布函数对干旱历时和干旱强度的联合分布函数进行拟合，并基于BIC准则对所述Copula联合分布函数的拟合优度的评价，得到最优的干旱历时和干旱强度的联合分布函数；

S14.根据预设的超越概率计算公式并结合所述干旱历时边缘分布函数、所述干旱强度边缘分布函数以及所述干旱历时和干旱强度的联合分布函数，计算得到所述干旱历时与干旱强度两变量的超越概率。

3.根据权利要求2所述的干旱胁迫下陆地生态系统时变风险评估方法，其特征在于，在步骤S12中，当干旱历时、干旱强度单变量序列平稳性成立时，采用参数恒定的多种概率分布函数分别对干旱历时和干旱强度进行拟合，并基于BIC准则对所述概率分布函数的拟合优度的评价，得到最优的干旱历时边缘分布函数和干旱强度边缘分布函数的内容包括：选取参数恒定的指数、正态、耿贝尔、逻辑斯蒂、对数正态、伽马和威布尔七种概率分布函数作为备选，通过上述七种概率分布函数分别对干旱历时和干旱强度进行拟合，并通过BIC准则对上述所有的备选概率分布函数的拟合优度进行评价；

BIC准则的计算公式如下：

其中，L(·)代表对数似然函数； 和m分别代表概率分布参数的估计值和参数个数；num表示干旱时间总数；

计算所有的备选概率分布函数的BIC值，然后在所有的备选概率分布函数中，选出使得BIC的计算值达到最小的概率分布函数作为最优的概率分布函数，并将所述最优的概率分布函数作为最优的干旱历时边缘分布函数和干旱强度边缘分布函数；

在步骤S12中，当干旱历时、干旱强度单变量序列平稳性不成立时，采用参数时变的多种概率分布函数分别对干旱历时和干旱强度进行拟合，并基于广义可加模型对所述概率分布函数的时变参数的估算以及BIC准则对所述概率分布函数的拟合优度的评价，得到最优的干旱历时边缘分布函数和干旱强度边缘分布函数的内容包括：选取参数时变的指数、正态、耿贝尔、逻辑斯蒂、对数正态、伽马和威布尔七种概率分布函数作为备选，通过上述七种概率分布函数分别对干旱历时和干旱强度进行拟合，引入广义可加模型来估计概率分布函数的时变参数，将干旱起始时间作为解释变量，建立概率分布函数的时变参数与解释变量的连接函数，连接函数的表达式如下：其中，θ为概率分布函数的时变参数组成的列向量，长度为n；g()为连接函数；X是n×JT的已知矩阵，对应n个时段的解释变量值；β＝(β1,β2,K,βJ)是待求解的参数列向量，维度为J；Zj是n×qj的已知设计矩阵；γj是由随机变量组成的列向量，维度等于qj；

采用CG和RS算法求解广义可加模型，计算随时间变化的所有的备选概率分布函数对应的概率分布参数；

通过BIC准则对上述所有的备选概率分布函数对应的概率分布参数的拟合优度进行评价；

计算所有的备选概率分布函数对应的概率分布参数的BIC值，然后在所有的备选概率分布函数中，选出使得BIC的计算值达到最小的概率分布函数作为最优的概率分布函数，并将所述最优的概率分布函数作为最优的干旱历时边缘分布函数和干旱强度边缘分布函数。

4.根据权利要求2所述的干旱胁迫下陆地生态系统时变风险评估方法，其特征在于，在步骤S14中，所述超越概率的计算公式如下：PAND(d＞Dcon.,in＞INcon.)

＝1‑P(d≤Dcon.)‑P(in≤INcon.)+P(d≤Dcon.,in≤INcon.)＝1‑FD(Dcon.)‑FIN(INcon.)+FD,IN(Dcon.,INcon.)其中，PAND(d>Dcon.，in>.INcon.)代表干旱历时与干旱强度两变量的超越概率；Dcon.和INcon.分别代表给定的干旱历时和干旱强度；FD()和FIN()分别代表干旱历时边缘分布函数和干旱强度边缘分布函数的累积概率；FD,IN()代表干旱历时和干旱强度的联合分布函数的累积概率。

5.根据权利要求4所述的干旱胁迫下陆地生态系统时变风险评估方法，其特征在于，步骤S1还包括：S15.对计算得到的所述超越概率进行归一化处理，并以归一化后的所述超越概率的结果表征陆地生态系统的干旱危险性；

在步骤S15中，基于归一化后的所述超越概率的干旱危险性的表达式如下：

其中，H代表干旱危险性；PAND代表干旱历时与干旱强度两变量的超越概率； 和分别代表干旱历时与干旱强度两变量的超越概率的极大值和极小值。

6.根据权利要求1所述的干旱胁迫下陆地生态系统时变风险评估方法，其特征在于，在步骤S2中，基于所述暴露度指数的暴露度表达式如下：E＝max(FVC,nLAI)

其中，E代表暴露度；FVC代表逐年的植被盖度；nLAI代表逐年的归一化叶面积指数。

7.根据权利要求1所述的干旱胁迫下陆地生态系统时变风险评估方法，其特征在于，在步骤S3中，所述三植被指数损失条件概率公式如下：其中，P(VIlower≤vi≤VIupper|d＝D,in＝IN代表三植被指数损失条件概率；vi代表植被指数；VIlower代表植被指数的下界；VIupper代表植被指数的上界；f(vi|d,in)代表三植被指数损失条件概率密度函数；NDVI代表植被差异指数；LAI代表叶面积指数；GPP代表总初级生产力指数。

8.根据权利要求1所述的干旱胁迫下陆地生态系统时变风险评估方法，其特征在于，在步骤S4中，所述陆地生态系统的时变风险以年为时段进行计量，所述时变风险评估算法的表达式如下：i i i i

Risk＝H×E×V

i i i i

其中，Risk代表陆地生态系统第i年的时变风险；H 、E和V 分别代表陆地生态系统第i年的干旱危险性、暴露度和脆弱性。

9.根据权利要求8所述的干旱胁迫下陆地生态系统时变风险评估方法，其特征在于，还包括：S5.将计算得到的所述陆地生态系统在目标年份的时变风险与其对应的所述目标年份进行线性拟合，以模拟二者之间的线性关系。