全球气候变暖导致极端天气气候事件增多,干旱 - 洪涝急转(DFAA)对农业生产等有着严重的负面影响。以往关于 DFAA 的研究多局限在区域尺度且常忽视人为因素等关键驱动因素,因此,该论文旨在探究全球 DFAA 的时空模式、物理过程、归因以及未来的发展趋势,为应对气候变化提供参考。
导 读
旱涝急转(DFAA)严重危害农业生产、土壤结构等。当前研究多局限于流域尺度,如长江、黄河、淮河流域,且侧重气象因素而忽视人为强迫。实际上,旱涝急转受人类活动影响显著,温室气体与人为气溶胶的作用不容忽视。本研究基于观测、再分析、模式模拟等数据,构建了干旱 - 洪涝急变指数(LDFAI),利用水分收支诊断模型、最优指纹法等方法深入剖析了全球 DFAA的强度、频率、变化率和季节模式,明确了动力学和热力学对全球 DFAA 的影响,量化了温室气体(GHG)、人为气溶胶(AER)和自然强迫(NAT)在全球不同区域对 DFAA 变化的贡献,最后预估了SSP126、SSP245、SSP370 和 SSP585 等共享社会经济路径下全球 DFAA 的未来时空演变,为制定气候适应策略提供了参考。
图1 图文摘要
旱涝急转时空规律
本节主要聚焦于 DFAA 的时空规律分析。从频率维度来看,全球范围内旱转涝(DTF)频率显著高于涝转旱(FTD),不过在特定区域如东南亚、中非、北美北部以及中国西北,中度 FTD 频率相对中度 DTF 更高。在强度分布格局上,北半球多数陆地区域 DTF 强度占据优势,而在赤道附近区域则呈现出 FTD 强度远超 DTF 的态势。通过对全球尺度 DFAA 时空分布开展时空自相关分析,结果表明在 1950 至 1980 年期间,DFAA 的莫兰指数可达 0.7,平均约为 0.5,随着时间推移,其空间相关性逐渐弱化。基于时间自相关分析,结果表明 DFAA 具有显著的时间自相关性,具备明显的季节性特征。以往针对 DFAA 的研究往往仅局限于汛期,而忽视了一年中的其他时段,本研究则发现尽管汛期是 DFAA 常见发生时段,但仅以此作为分析 DFAA 的唯一时间段是远远不够的。
未来情景下旱涝急转的预估
基于未来情景数据预估2014 至 2100 年 DFAA 的频率与变化率。整体而言,未来情景的分析结果与过去 65 年存在一定相似性,但不同未来情景之间又存在显著差异。随着碳排放量的增加,中度与重度 DFAA 事件的频率会呈现轻微上升趋势。从频率分布情况来看,北半球尤其是东亚地区将以 DTF 为主导,而南半球以及赤道附近区域则会以 FTD 为主导。关于 DFAA 的变化率,不同排放情景下呈现出较大差异。综合分析得出,在碳排放量不断增加的情景下,DFAA 的变化将愈发显著,并且这种变化对 DTF 的影响程度会显著大于对 FTD 的影响,在欧洲和西亚地区这种差异将表现得尤为突出。
旱涝急转变化的驱动因素
水分收支模型的分析结果显示,与环流变化(动力学)相比,大气水汽(热力学)对干旱 - 洪涝急转(DFAA)的影响更为显著。此前研究也指出降水变率的增加主要由与大气水汽相关的热力学因素驱动,这与气候变暖时大气翻转环流强度的观测结果相符。温室气体(GHG)是影响极端气候事件的关键因素之一。对比 GHG 强迫与其他人为强迫对 DFAA 的影响,发现 GHG 是影响 DFAA 变化最显著的因素。在格陵兰岛和欧洲的北大西洋沿岸地区,因 GHG 导致干旱转洪涝(DTF)明显增加,该地区降水和温度受北大西洋涛动(NAO)和北极涛动(AO)影响,GHG 可能改变了大气环流和大气变率模式,引发降水异常。在北美太平洋沿岸地区、巴西高原、中东和东欧等地区,GHG 强迫下 DFAA 也发生了显著变化。
总结与展望
本研究采用多种数据与方法,全面分析了全球 DFAA 的强度、频率等特征,明确了动力学与热力学的影响,量化了温室气体等强迫的作用,最后预估了其未来的时空变化模式,弥补了过往区域尺度研究上的局限和驱动因素考虑上的不足。未来研究可进一步细化不同区域 DFAA 驱动机制差异,优化模型以提高数据精准度,同时深入探究应对 DFAA 的适应性策略,为全球农业生产稳定、生态环境可持续发展等提供更有力的科学依据与决策支持。
责任编辑
顾西辉 中国地质大学(武汉)
宋璟璐 西交利物浦
本文内容来自The Innovation姊妹刊The Innovation Geoscience第3卷第1期以Article发表的“Global drought-flood abrupt alternation: spatiotemporal patterns, drivers, and projections” (投稿: 2024-01-31;接收: 2024-12-11;在线刊出: 2024-12-11)。
DOI:10.59717/j.xinn-geo.2024.100113
引用格式:Chen Z., Li X., Chen N., et al. (2025). Global drought-flood abrupt alternation: spatiotemporal patterns, drivers, and projections. The Innovation Geoscience 3:100113.
作者简介
陈泽强,武汉大学GIS博士,中国地质大学(武汉)教授、博士生导师,湖北省楚天学子,地大学者(学科骨干),香港中文大学博士后,武汉大学博士后,美国乔治梅森大学访问学者,现任国家地理信息系统工程技术研究中心地理空间智能认知研究所所长。主要从事地理空间传感网和地理空间智能研究,以及在智慧流域和智慧城市中的应用研究。主持国家重点研发计划青年科学家项目1项、国家自然科学基金项目3项;出版著作2部,制订国际标准4项(已发布3项),发表SCI(E)/SSCI论文90余篇;获教育部自然科学一等奖、教育部科技进步一等奖和测绘科学技术进步特等奖各1项。
陈能成,国家地理信息系统工程技术研究中心主任、地理与信息工程学院副院长、二级教授、博士生导师、教育部新世纪优秀人才、国家级高层次人才、智慧城市国家重点研发项目首席科学家、科技部重点领域创新团队负责人、湖北省自然科学基金创新群体学术带头人。曾任武汉大学二级教授、测绘遥感信息工程国家重点实验室主任助理、空间信息系统与服务研究室主任。主持国家重点研发计划、国家基础研究973计划、国家高技术研究发展863计划、国家自然科学基金等多项研究课题,出版学术专著6部,发表期刊论文200余篇,制定国际标准4项,授权专利及软著60余项。曾获得美国科技研发创新奖、国家科技进步创新团队奖、国家科技进步二等奖、教育部自然科学一等奖、教育部科技进步一等奖、湖北省技术发明一等奖等13项奖励。陈能成牵头的“地球空间感知与智能服务”地大团队现有教授/特任教授4人、副教授/特任副教授7人、在读硕博士研究生70余人,主要研究方向为时空信息物联网、对地观测传感网、智能地理信息系统、智慧城市及智慧流域等。
李星昊,中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心2022级研究生在读,主要研究方向为人类活动对极端气候的影响。
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