HESS-全球气象、径流和农业干旱传递过程及其影响因素研究-郑州大学于磊团队最新成果

理解不同类型干旱的传递过程对于有效的干旱防范至关重要。本研究利用再分析数据（ERA5）、陆面模式模拟（GLDAS）和融合观测数据集（TerraClimate）的集合数据，评估了1958年至2024年全球陆地范围内气象干旱、径流干旱和农业干旱的传递特征。研究采用两种不同方法框架来表征干旱传递：时滞相关分析和多阈值游程理论。基于降水和径流、土壤水分标准化干旱指数，分析了干旱传递特征中的响应时间（RT）、传递速率（PR）和滞后时间（LT）。此外，利用基于SHAP归因方法量化了影响干旱传递的气候和地理因素。研究结果表明，全球尺度上存在气象-径流-农业干旱的传递路径，其中气象干旱到径流干旱的平均响应时间、传递速率和滞后时间分别为5.0个月、55.3%和1.23个月；气象干旱到农业干旱分别为8.7个月、30.3%和2.60个月；径流干旱到农业干旱分别为5.8个月、35.0%和2.49个月。干旱传递表现出显著的时空异质性，与区域气候背景密切相关。温度和潜在蒸散发是影响气象干旱向径流干旱传递的主要因素，而降水在气象干旱或径流干旱向农业干旱传递中起决定性作用。研究结果强调了在区域干旱风险管理和应对措施制定中考虑气候特征的重要性。

全球干旱传递路径的确证:研究确认了全球尺度上存在气象干旱 → 径流干旱 → 农业干旱的传递路径。基于多数据集集合的平均结果显示：气象干旱到径流干旱的响应时间为5.0个月、传递速率55.3%、滞后时间1.23个月；气象干旱到农业干旱的响应时间为8.7个月、传递速率30.3%、滞后时间2.60个月；径流干旱到农业干旱的响应时间为5.8个月、传递速率35.0%、滞后时间2.49个月。

干旱传递的时空异质性:干旱传递特征表现出显著的空间异质性：热带和亚热带地区传递更快、响应时间更短、传递速率更高；高纬度和干旱地区传递更慢、响应时间更长。夏季的响应时间更短、相关系数更高。时间变化方面，约40%的陆地面积显示响应时间存在显著时间变化趋势，约70%的陆地面积显示传递速率和滞后时间存在显著时间变化趋势。

关键影响因素识别:通过XGBoost-SHAP归因分析，识别了不同传递路径的主导因素。气象干旱向径流干旱传递的主要影响因素是温度和潜在蒸散发，这是因为温度影响冰雪相关水文过程，暖区径流干旱对气象干旱更敏感。气象干旱或径流干旱向农业干旱传递的主要决定因素是降水，原因是湿润区深层土壤和含水层饱和度高，土壤水分对降水变化响应更显著。

方法学差异的物理意义:两种方法框架揭示了干旱传递的不同层面：响应时间基于相关分析，反映系统的长期统计记忆特征，适用于季节性预测和长期干旱防范；滞后时间基于游程理论，反映事件驱动的瞬时触发机制，适用于实时预警和影响评估。数值上响应时间普遍长于滞后时间，但两者在空间格局和影响因素上具有较好的一致性。

数据集不确定性与稳健性：三套数据集在全球干旱传递的空间格局上表现出一致的模式，验证了干旱传递机制的稳健性。但在量值上存在显著差异，尤其气象干旱向径流干旱路径：TerraClimate显示最短的响应时间和最高的传递速率；ERA5在高纬度地区显示较长的响应时间；GLDAS的空间一致性最好，相关系数较高。气象干旱向农业干旱的传递特征在数据集间差异最小，稳健性最高。

Liu, Y., Hu, T., Yang, J., & Yu, L. (2026). Understanding meteorological, runoff, and agricultural drought propagation and their influencing factors in an ensemble of multiple datasets. Hydrology and Earth System Sciences, 30(6), 2775–2795. https://doi.org/10.5194/hess-30-2775-2026