【摘 要】
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利用1982-2015年高时空分辨率地面气象再分析数据,识别以降水和大气饱和水气压差(VPD)为指标的极端干旱(Dry-VPD和Dry-PRE)和极端湿润(Wet-VPD和Wet-PRE)事件,分析其年际变化趋势;结合归一化植被指数(NDVI),探讨植被与不同极端事件发生频数的相关关系与差异.结果表明:除Wet-VPD外,Dry-VPD、Wet-PRE和Dry-PRE总体呈上升趋势,特别是1998年以后Dry-VPD在长江上、下游流域显著增加;长江流域植被对极端干旱事件的敏感性(以负相关为主)高于极端湿润
【机 构】
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河海大学水文水资源学院,江苏南京 210024;国家地球系统科学数据中心,北京 100101;河海大学水文水资源学院,江苏南京 210024;长江保护与绿色发展研究院,江苏南京 210098;河海大学
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利用1982-2015年高时空分辨率地面气象再分析数据,识别以降水和大气饱和水气压差(VPD)为指标的极端干旱(Dry-VPD和Dry-PRE)和极端湿润(Wet-VPD和Wet-PRE)事件,分析其年际变化趋势;结合归一化植被指数(NDVI),探讨植被与不同极端事件发生频数的相关关系与差异.结果表明:除Wet-VPD外,Dry-VPD、Wet-PRE和Dry-PRE总体呈上升趋势,特别是1998年以后Dry-VPD在长江上、下游流域显著增加;长江流域植被对极端干旱事件的敏感性(以负相关为主)高于极端湿润事件,且长江上游植被对Dry-VPD敏感,而中下游植被对Dry-PRE敏感.综上,长江流域极端干旱事件日趋严重,相较于降水干旱限制植被生长的传统认识,本研究指出在长江上游地区大气干旱对植被的负效应更加明显.
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水资源是支撑粮食生产的重要因素之一,气候变化驱动下的水资源变化及对粮食产量的影响是当前研究的国际前沿和热点问题.以汾河流域冬小麦和夏玉米2种主要粮食作物为研究对象,利用线性回归、人工神经网络、支持向量机、随机森林、径向基网络、极限学习机等6种机器学习算法构建粮食产量模拟模型,基于气候弹性系数法分析水资源量对气候变化响应关系,在流域尺度上研究粮食产量对气候变化驱动水资源变化的综合响应.结果表明:①机器学习算法能够较好地模拟汾河流域的冬小麦和夏玉米产量;②降水增加10％导致汾河流域水资源量增加19.4％,气温