本文档属于类型a,是一篇关于全球尺度时间复合干旱(temporally compounding droughts, TCD)的原创性研究论文。以下为针对该研究的学术报告:
全球尺度时间复合干旱的分布、传播与预测研究
作者及机构
本研究由北京师范大学水科学学院的Xingyu Zhao、Zengchao Hao(通讯作者)、Runze Huang,中国气象局气候预测研究重点实验室的Aiqing Feng,以及美国德州农工大学的Vijay P. Singh合作完成。论文发表于《Global and Planetary Change》期刊,2025年6月1日在线发表,卷253,文章编号104905。
学术背景
时间复合干旱(TCD)指连续多年发生的干旱或复发性干旱事件,其对水资源、农业和生态系统的累积影响远超单次干旱。尽管已有研究针对特定案例或区域TCD展开分析,但全球范围内TCD的空间分布、传播机制及未来变化的系统性评估仍存在空白。本研究基于ERA-5再分析数据和CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6)模型模拟,首次对TCD的类型(气象干旱TCDm与农业干旱TCDa)、传播概率及未来变化进行全球尺度综合分析,旨在为气候变化下的干旱风险评估提供科学依据。
研究流程与方法
1. 数据来源与处理
- 历史数据:使用ERA-5的1950–2014年月降水量和土壤湿度数据(表层0–7 cm和整层0–289 cm),空间分辨率0.25°。
- 未来预测:基于CMIP6的11个模型(表S1)在SSP5-8.5情景下的2036–2100年数据,统一插值至1°×1°网格,采用多模型集成(MME)降低不确定性。
TCD定义与分类
干旱传播分析
气候分区
主要结果
1. 历史分布特征
- 热点区域:北美南部、北非和澳大利亚的短周期TCDm频率最高(图2a),与其高转移概率(P11>0.6)相关(图2b)。TCDa频率更高且空间范围更广,整层土壤湿度的TCDa持续时间更长(平均8.05年 vs. 表层3.91年)。
- 气候分区差异:超干旱区TCDm频率(中位数27次)显著高于湿润区(18次),且传播概率更高(0.94 vs. 0.66)。
干旱传播机制
未来变化预测
结论与价值
1. 科学价值
- 首次系统量化全球TCD的时空格局,揭示干旱区更易发生持续性干旱的规律。
- 提出多时间尺度TCD分类方法(短周期与事件型),弥补传统研究仅关注单一持续时间的局限。
- 验证CMIP6模型对未来TCD变化的预测能力,指出PET上升是农业干旱加剧的主因。
研究亮点
1. 方法创新:结合ERA-5高分辨率再分析与CMIP6多模型集成,增强结果可靠性。
2. 跨尺度分析:同时考察短周期(2年)和长事件型(≥3年)TCD的动态差异。
3. 关键发现:指出深层土壤干旱的持续时间远超表层,且对降水的响应更滞后,这对生态恢复规划具有重要启示。
其他价值
研究还探讨了TCD与高温事件的复合效应(图S5-S6),发现未来多年度“热干旱”风险显著上升,为极端事件联动研究提供了新方向。
(注:实际报告中图、表引用需配合原文图表编号,此处为示例性描述。)