基于植被状态指数的中国干旱演变特征及遥相关驱动研究

干旱会引发植被绿度下降、农作物减产、生物栖息地破坏等诸多问题,对人类和自然环境均具有显著影响。以植被状态指数作为干旱指标,利用极点对称模态分解EPSMD方法对1999~2019年全国植被状态指数序列进行周期与趋势识别,采用网格化趋势检验法揭示网格化的干旱趋势特征,运用多变量小波相干方法探讨干旱与多种遥相关因素的内在关系。结果表明,1999~2019年基于植被状态指数的全国干旱大体呈减轻趋势,植被状态指数的线性倾向率为0.044/10a;不同分区的干旱变化特征各不相同,其中黄土高原区的干旱减轻趋势最为明显,植被状态指数线性倾向率为0.215/10a;网格尺度的植被状态指数趋势特征Z均值在春季、夏季、秋季、冬季分别为0.41、0.79、0.50、0.11,各季度旱情均呈减轻态势;遥相关因素组合PNA-ENSO对全国干旱的影响最为明显。未来可将PNA、ENSO作为干旱预警输入因子提高干旱预报精度。

洪水成因研究进展

近年来，科学家们已把更多的注意力放在洪水遥相关因素的研究上，扩大了洪水成因的研究范围，取得了一定的进展。但由于洪水的影响因素多而复杂，故这些研究往往侧重于单因素分析，洪水成因研究进展缓慢。文章对洪水成因的研究成果。