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極端降水和水分虧缺的驅動機制 版權信息
- ISBN：9787030729989
- 條形碼：9787030729989 ; 978-7-03-072998-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
極端降水和水分虧缺的驅動機制 內容簡介
基于CMIP6多氣候模式集成數據，對我國未來不同分區特別降水和旱澇事件進行了預測。另外，基于我國的人口和GDP將我國分為6個不同的社會經濟水平，探討我國不同經濟水平下，社會經濟和人類活動對我國特別旱澇事件的影響。*后初步分析了氣候變化和人類活動對特別降水和旱澇事件的貢獻度。
極端降水和水分虧缺的驅動機制 目錄
目錄
**篇 降水產品適用性及在干旱監測中的應用
第1章 緒論 3
1.1 研究背景及意義 3
1.1.1 降水產品性能評估及其在干旱研究中的重要性 3
1.1.2 旱災和極端事件對社會經濟系統的影響 5
1.1.3 旱澇和極端事件的驅動機制尚不明確 7
1.2 國內外研究進展 9
1.2.1 基于多源遙感和再分析產品的降水和干旱評估 9
1.2.2 氣候變化和人類活動對旱澇的影響 20
1.2.3 氣候變化和人類活動對極端水文氣象事件的影響 25
1.3 目前的研究中存在的問題 31
參考文獻 32
第2章 IMERG V06降水產品的評估校正 49
2.1 材料與方法 49
2.1.1 研究區域概況 49
2.1.2 研究數據 49
2.1.3 衛星數據的重采樣 52
2.1.4 TMPA 3B42 V7和IMERG V06產品性能評價 52
2.1.5 衛星降水產品的率定與驗證 53
2.1.6 衛星降水的校正與預測 54
2.2 結果與分析 55
2.2.1 日尺度下IMERG和TMPA降水產品精度評估 55
2.2.2 月尺度下IMERG和TMPA降水產品精度評估 61
2.2.3 年尺度下IMERG和TMPA降水產品精度評估 69
2.2.4 不同時間尺度下IMERG和TMPA降水產品精度的綜合比較 74
2.2.5 IMERG月降水數據的校正與預測 75
2.3 討論 76
2.4 小結 77
參考文獻 78
第3章 不同類型降水產品的適用性分析 81
3.1 研究區域概況及研究方法 81
3.1.1 研究區域概況 81
3.1.2 研究數據 82
3.1.3 格網降水數據的重采樣 84
3.1.4 評估指標 84
3.1.5 Q-Q圖 85
3.1.6 泰勒圖 85
3.2 結果與分析 86
3.2.19 套降水產品的時空分布 86
3.2.29 套降水產品的精度檢驗 89
3.2.39 套降水產品不同月份精度差異分析 98
3.3 討論 105
3.4 小結 106
參考文獻 107
第4章 基于不同降水產品的氣象干旱監測 109
4.1 研究區、數據收集及研究方法 109
4.1.1 研究區和數據集 109
4.1.2 干旱指數的計算 110
4.1.3 干旱面積的估算 114
4.1.4 評估指標 114
4.1.5 基于小波分析的干旱時頻變化 115
4.1.6 基于游程理論的旱情診斷 115
4.2 結果與分析 116
4.2.1 基于不同類型降水產品的干旱指數精度評估 116
4.2.2 基于不同類型降水產品干旱監測的時間分析 123
4.2.3 基于不同類型降水產品干旱監測的空間分析 139
4.3 討論 145
4.4 小結 146
參考文獻 146
第二篇 氣候變化和人類活動對中國不同分區干濕程度的影響
第5章 水分虧缺/盈余的關鍵環流驅動因子篩選 151
5.1 研究區概況與研究方法 151
5.1.1 研究區概況 151
5.1.2 數據來源 151
5.1.3 水分虧缺/盈余量的計算方法 155
5.1.4 趨勢分析和突變檢驗 155
5.1.5 多重共線性分析 156
5.1.6 皮爾遜相關分析及其顯著性檢驗 156
5.2 結果與分析 157
5.2.1 不同分區水分虧缺/盈余量（D）的時間變化 157
5.2.2 D值的空間變化特征 161
5.2.3 D值的變化趨勢 162
5.2.4 篩選的關鍵環流指數 164
5.3 討論 170
5.3.1 干旱指數的選擇 170
5.3.2 環流指數的選擇 170
5.4 小結 171
參考文獻 172
第6章 基于關鍵環流指數的水分虧缺/盈余預測 173
6.1 數據來源與分析方法 173
6.1.1 數據來源和D值的計算 173
6.1.2 多元線性回歸函數建模 173
6.2 結果與分析 174
6.2.1 計算與模擬的D值之間的關系 174
6.2.2 模型性能的評價 175
6.2.3 D值與環流指數的定量關系 176
6.2.4 D值的預測 178
6.2.5 D值預測結果的評價 178
6.3 討論 179
6.3.1 不同預測方法在干旱預測中的不確定性 179
6.3.2 中國不同分區干旱的變化趨勢 180
6.4 小結 181
參考文獻 182
第7章 社會經濟狀況對極端干濕事件的影響 183
7.1 材料與方法 183
7.1.1 研究區域概況和數據來源 183
7.1.2 SPEI的計算 185
7.1.3 線性斜率估計和相關分析 185
7.2 結果與分析 186
7.2.1 不同社會經濟發展水平下人口和GDP的空間變化 186
7.2.2 SPEI_MAX和SPEI_MIN的時間變化 187
7.2.3 SPEILS、SPEI_MAXLS和SPEI_MINLS的空間分布 191
7.2.4 社會經濟指標和干旱指數線性斜率之間的關系 192
7.2.5 不同社會經濟發展水平下干旱指數線性斜率的變化 196
7.2.6 極端濕潤和極端干旱事件的發生 196
7.3 討論 199
7.4 小結 200
參考文獻 201
第8章 氣候變化和人類活動對干旱的貢獻度 203
8.1 材料與方法 203
8.1.1 數據來源 203
8.1.2 不確定性分析 203
8.2 結果與分析 204
8.2.1 溫室氣體濃度的時空變化特征 204
8.2.2 氣候變化和人類活動對干旱的貢獻度分析 206
8.3 討論 207
8.4 小結 208
參考文獻 208
第三篇 氣候變化和人類活動對極端降水事件的影響
第9章 影響極端降水指數的關鍵環流指數 213
9.1 材料與方法 213
9.1.1 研究區概況及降水和大氣環流指數 213
9.1.2 極端降水指數的選取 213
9.1.3 影響極端降水指數的關鍵環流指數篩選 214
9.2 結果與分析 215
9.2.1 極端降水指數時空變化特征 215
9.2.2 共線性分析初步篩選的環流指數 218
9.2.3 環流指數與極端降水指數相關關系的周期性 218
9.2.4 滯后 0～12個月環流指數的篩選 220
9.2.5 影響不同分區極端降水指數的關鍵環流指數 227
9.3 討論 227
9.4 小結 229
參考文獻 229
第10章 基于環流指數的極端降水指數預測 231
10.1 極端降水指數建模與預測方法 231
10.2 結果與分析 232
10.2.1 率定期和驗證期的模擬效果 232
10.2.2 不同分區模型模擬極端降水指數評價 233
10.2.3 極端降水指數的多元線性回歸方程 236
10.2.4 極端降水事件的預測結果 237
10.2.5 模型預測極端降水事件的結果評價 238
10.3 討論 240
10.4 小結 241
參考文獻 242
第11章 社會經濟發展水平對極端降水事件的影響 244
11.1 材料與方法 244
11.1.1 數據來源 244
11.1.2 社會經濟發展水平的劃分 244
11.1.3 極端降水指數挑選 245
11.1.4 線性斜率估計 245
11.2 結果與分析 245
11.2.1 人口和GDP的空間分布及趨勢變化 245
11.2.2 極端降水指數的空間分布及趨勢變化 247
11.2.3 極端降水指數的時間變化 249
11.2.4 人口線性斜率與極端降水指數線性斜率之間的相關性 251
11.2.5 GDP線性斜率與極端降水指數線性斜率之間的相關性 253
11.2.6 社會經濟發展水平對EPILS的影響 254
11.3 討論 255
11.3.1 不同社會經濟發展水平下城市擴張對極端降水的影響 255
11.3.2 氣溶膠影響的不確定性 256
11.3.3 城市化對極端高溫的影響 256
11.3.4 人口（或GDP）增加如何影響極端降水事件 257
11.3.5 城市化帶來的極端降水的挑戰 257
11.4 小結 258
參考文獻 258
第12章 氣候變化與人類活動對極端降水事件的貢獻度 261
12.1 數據與方法 261
12.1.1 數據來源 261
12.1.2 方差分析方法 262
12.2 結果與分析 262
12.2.1 溫室氣體排放濃度的時空演變特征 262
12.2.2 氣候變化與人類活動對極端降水事件的貢獻度 263
12.2.3 不同社會經濟發展水平下氣候變化和人類活動對極端降水事件的貢獻度 266
12.2.4 不同分區氣候變化與人類活動對極端降水事件的貢獻度 267
12.3 討論 268
12.4 小結 269
參考文獻 269
第13章 結論及建議 271
13.1 主要結論 271
13.2 建議 275
**篇 降水產品適用性及在干旱監測中的應用
第1章 緒論 3
1.1 研究背景及意義 3
1.1.1 降水產品性能評估及其在干旱研究中的重要性 3
1.1.2 旱災和極端事件對社會經濟系統的影響 5
1.1.3 旱澇和極端事件的驅動機制尚不明確 7
1.2 國內外研究進展 9
1.2.1 基于多源遙感和再分析產品的降水和干旱評估 9
1.2.2 氣候變化和人類活動對旱澇的影響 20
1.2.3 氣候變化和人類活動對極端水文氣象事件的影響 25
1.3 目前的研究中存在的問題 31
參考文獻 32
第2章 IMERG V06降水產品的評估校正 49
2.1 材料與方法 49
2.1.1 研究區域概況 49
2.1.2 研究數據 49
2.1.3 衛星數據的重采樣 52
2.1.4 TMPA 3B42 V7和IMERG V06產品性能評價 52
2.1.5 衛星降水產品的率定與驗證 53
2.1.6 衛星降水的校正與預測 54
2.2 結果與分析 55
2.2.1 日尺度下IMERG和TMPA降水產品精度評估 55
2.2.2 月尺度下IMERG和TMPA降水產品精度評估 61
2.2.3 年尺度下IMERG和TMPA降水產品精度評估 69
2.2.4 不同時間尺度下IMERG和TMPA降水產品精度的綜合比較 74
2.2.5 IMERG月降水數據的校正與預測 75
2.3 討論 76
2.4 小結 77
參考文獻 78
第3章 不同類型降水產品的適用性分析 81
3.1 研究區域概況及研究方法 81
3.1.1 研究區域概況 81
3.1.2 研究數據 82
3.1.3 格網降水數據的重采樣 84
3.1.4 評估指標 84
3.1.5 Q-Q圖 85
3.1.6 泰勒圖 85
3.2 結果與分析 86
3.2.19 套降水產品的時空分布 86
3.2.29 套降水產品的精度檢驗 89
3.2.39 套降水產品不同月份精度差異分析 98
3.3 討論 105
3.4 小結 106
參考文獻 107
第4章 基于不同降水產品的氣象干旱監測 109
4.1 研究區、數據收集及研究方法 109
4.1.1 研究區和數據集 109
4.1.2 干旱指數的計算 110
4.1.3 干旱面積的估算 114
4.1.4 評估指標 114
4.1.5 基于小波分析的干旱時頻變化 115
4.1.6 基于游程理論的旱情診斷 115
4.2 結果與分析 116
4.2.1 基于不同類型降水產品的干旱指數精度評估 116
4.2.2 基于不同類型降水產品干旱監測的時間分析 123
4.2.3 基于不同類型降水產品干旱監測的空間分析 139
4.3 討論 145
4.4 小結 146
參考文獻 146
第二篇 氣候變化和人類活動對中國不同分區干濕程度的影響
第5章 水分虧缺/盈余的關鍵環流驅動因子篩選 151
5.1 研究區概況與研究方法 151
5.1.1 研究區概況 151
5.1.2 數據來源 151
5.1.3 水分虧缺/盈余量的計算方法 155
5.1.4 趨勢分析和突變檢驗 155
5.1.5 多重共線性分析 156
5.1.6 皮爾遜相關分析及其顯著性檢驗 156
5.2 結果與分析 157
5.2.1 不同分區水分虧缺/盈余量（D）的時間變化 157
5.2.2 D值的空間變化特征 161
5.2.3 D值的變化趨勢 162
5.2.4 篩選的關鍵環流指數 164
5.3 討論 170
5.3.1 干旱指數的選擇 170
5.3.2 環流指數的選擇 170
5.4 小結 171
參考文獻 172
第6章 基于關鍵環流指數的水分虧缺/盈余預測 173
6.1 數據來源與分析方法 173
6.1.1 數據來源和D值的計算 173
6.1.2 多元線性回歸函數建模 173
6.2 結果與分析 174
6.2.1 計算與模擬的D值之間的關系 174
6.2.2 模型性能的評價 175
6.2.3 D值與環流指數的定量關系 176
6.2.4 D值的預測 178
6.2.5 D值預測結果的評價 178
6.3 討論 179
6.3.1 不同預測方法在干旱預測中的不確定性 179
6.3.2 中國不同分區干旱的變化趨勢 180
6.4 小結 181
參考文獻 182
第7章 社會經濟狀況對極端干濕事件的影響 183
7.1 材料與方法 183
7.1.1 研究區域概況和數據來源 183
7.1.2 SPEI的計算 185
7.1.3 線性斜率估計和相關分析 185
7.2 結果與分析 186
7.2.1 不同社會經濟發展水平下人口和GDP的空間變化 186
7.2.2 SPEI_MAX和SPEI_MIN的時間變化 187
7.2.3 SPEILS、SPEI_MAXLS和SPEI_MINLS的空間分布 191
7.2.4 社會經濟指標和干旱指數線性斜率之間的關系 192
7.2.5 不同社會經濟發展水平下干旱指數線性斜率的變化 196
7.2.6 極端濕潤和極端干旱事件的發生 196
7.3 討論 199
7.4 小結 200
參考文獻 201
第8章 氣候變化和人類活動對干旱的貢獻度 203
8.1 材料與方法 203
8.1.1 數據來源 203
8.1.2 不確定性分析 203
8.2 結果與分析 204
8.2.1 溫室氣體濃度的時空變化特征 204
8.2.2 氣候變化和人類活動對干旱的貢獻度分析 206
8.3 討論 207
8.4 小結 208
參考文獻 208
第三篇 氣候變化和人類活動對極端降水事件的影響
第9章 影響極端降水指數的關鍵環流指數 213
9.1 材料與方法 213
9.1.1 研究區概況及降水和大氣環流指數 213
9.1.2 極端降水指數的選取 213
9.1.3 影響極端降水指數的關鍵環流指數篩選 214
9.2 結果與分析 215
9.2.1 極端降水指數時空變化特征 215
9.2.2 共線性分析初步篩選的環流指數 218
9.2.3 環流指數與極端降水指數相關關系的周期性 218
9.2.4 滯后 0～12個月環流指數的篩選 220
9.2.5 影響不同分區極端降水指數的關鍵環流指數 227
9.3 討論 227
9.4 小結 229
參考文獻 229
第10章 基于環流指數的極端降水指數預測 231
10.1 極端降水指數建模與預測方法 231
10.2 結果與分析 232
10.2.1 率定期和驗證期的模擬效果 232
10.2.2 不同分區模型模擬極端降水指數評價 233
10.2.3 極端降水指數的多元線性回歸方程 236
10.2.4 極端降水事件的預測結果 237
10.2.5 模型預測極端降水事件的結果評價 238
10.3 討論 240
10.4 小結 241
參考文獻 242
第11章 社會經濟發展水平對極端降水事件的影響 244
11.1 材料與方法 244
11.1.1 數據來源 244
11.1.2 社會經濟發展水平的劃分 244
11.1.3 極端降水指數挑選 245
11.1.4 線性斜率估計 245
11.2 結果與分析 245
11.2.1 人口和GDP的空間分布及趨勢變化 245
11.2.2 極端降水指數的空間分布及趨勢變化 247
11.2.3 極端降水指數的時間變化 249
11.2.4 人口線性斜率與極端降水指數線性斜率之間的相關性 251
11.2.5 GDP線性斜率與極端降水指數線性斜率之間的相關性 253
11.2.6 社會經濟發展水平對EPILS的影響 254
11.3 討論 255
11.3.1 不同社會經濟發展水平下城市擴張對極端降水的影響 255
11.3.2 氣溶膠影響的不確定性 256
11.3.3 城市化對極端高溫的影響 256
11.3.4 人口（或GDP）增加如何影響極端降水事件 257
11.3.5 城市化帶來的極端降水的挑戰 257
11.4 小結 258
參考文獻 258
第12章 氣候變化與人類活動對極端降水事件的貢獻度 261
12.1 數據與方法 261
12.1.1 數據來源 261
12.1.2 方差分析方法 262
12.2 結果與分析 262
12.2.1 溫室氣體排放濃度的時空演變特征 262
12.2.2 氣候變化與人類活動對極端降水事件的貢獻度 263
12.2.3 不同社會經濟發展水平下氣候變化和人類活動對極端降水事件的貢獻度 266
12.2.4 不同分區氣候變化與人類活動對極端降水事件的貢獻度 267
12.3 討論 268
12.4 小結 269
參考文獻 269
第13章 結論及建議 271
13.1 主要結論 271
13.2 建議 275
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極端降水和水分虧缺的驅動機制 節選
第1章 緒論 1.1 研究背景及意義 1.1.1 降水產品性能評估及其在干旱研究中的重要性 降水是*重要的水文氣象要素之一，也是維持自然界能量平衡的關鍵因素（唐國強等，2015；Huffman，2014）。降水的時空分布變化與各種自然災害的發生息息相關（Maggioni et al.，2016），它在空間分布上的不均勻性和時間變化上的不穩定性是引起如洪澇、干旱等自然災害的直接原因，然而由于降水在小尺度上存在很大的變異性，對它的準確估計存在很多挑戰（Beck et al.，2018，2017a），因此優質的高時空分辨率降水數據集對于水文模型驅動和干旱、洪水預測等科學研究與應用具有重要價值。 目前，降水觀測資料的來源主要有三種，包括雨量計、天氣雷達以及衛星傳感器（江善虎等，2014）。其中，雨量計獲得的降水觀測資料具有精度高、時間尺度長等優勢，應用*為廣泛（章誕武等，2013），但雨量計只適用于點尺度，且空間監測能力易受經濟、地理條件等因素的制約，在部分地區獲得的降水觀測資料空間代表性很差（劉俊峰等，2011；張強等，2011）。天氣雷達具有空間分辨率高、數據獲取滯后時間短等優勢，但其對降水強度的估算難以準確反映降水在時間上的高變異性，此外，其獲取的降水觀測資料常因空間覆蓋度有限、信號易受地形遮擋等因素影響，在空間上存在很大的不確定性（Sokol et al.，2021）。衛星傳感器主要包括可見光/紅外（Visible Light/Infrared Radiation，VIS/IR）傳感器和主、被動微波傳感器兩種，可見光/紅外傳感器的可見光波段僅能觀測白天的數據，紅外波段觀測的數據的時空分辨率高，但只能通過云頂亮溫間接反演降水數據且誤差較大（唐國強等，2015），而被動微波傳感器可以直接觀測降水顆粒的輻射特性且精度高于可見光/紅外傳感器，主動微波傳感器則是目前衛星搭載的觀測降水的傳感器中*精準的儀器且具有高精度、高分辨率的特性（Kolassa et al.，2017；楊斌利等，2014），因此，將異源降水資料有機結合是目前獲取高質量降水數據的主流發展方向。 近年來，已有大量全球降水產品（宋子玨等，2018）可用于水文、氣候等研究的高時空分辨率分析。這些產品具有不同的時間序列長度、時空分辨率以及精度特征，根據數據來源和估算方法的差異，它們大致可分為三類（Sun et al.，2018）：**類是基于氣象站觀測降水數據分析得到的高分辨率格網數據產品，如全球降水氣候中心（Global Precipitation Climatology Centre，GPCC）的數據產品等（Schneider et al.，2014），這類數據產品能夠較為準確地捕捉降水的時間變化，但卻難以反映降水的空間差異；第二類是以衛星傳感器監測到的多源降水數據為基礎的，通過各種反演、融合、校正算法而得到的高分辨率格網降水產品，如熱帶降雨測量任務多衛星降水分析（Tropical Rainfall Measuring Mission Multi-satellite Precipitation Analysis，TMPA）產品等（Huffman，2014），這類產品常具有較高的空間分辨率，可以很好地反映降水的空間分布特征，但由于衛星發射相比于氣象站建立的時間較晚，這類產品的時間序列長度相對較短；第三類是將已有的氣象觀測資料與許多物理和動力學模型進行不斷地模擬得到的再分析降水產品，如歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-range Weather Forecast， ECMWF）的再分析資料（ECMWF Re-analysis-Interim，ERA-Interim）產品（Balsamo et al.，2015），這類產品的構建需要背景場、多源觀測資料、數據同化系統以及陸面和氣候過程模型，這類產品相比于氣象站分析產品在空間上精度更高，相比于基于衛星的降水產品可跨越更長的時間段（何奇芳等，2018）。這幾類降水產品由于數據來源和制作原理的不同，它們在不同時空條件下以及不同實際應用中的適用能力也會存在很大的差異，因此探究這些降水產品在不同條件下的時空分布、精度及頻率分布表現，對于在不同研究與應用中降水產品的精準選擇以及多源降水產品的融合發展具有重要意義。 在全球各類高時空分辨率的降水產品中，衛星降水產品是目前種類*多且*有發展前景的（Maggioni et al.，2016），自1997年熱帶降雨測量任務（Tropical Rainfall Measuring Mission，TRMM）衛星成功發射起，衛星遙感降水迎來了黃金時期，多種反演算法、降水產品層出不窮，其中 TMPA系列是精度*高且*為穩健的一類降水產品，然而2015年 TRMM衛星墜入大氣層， TRMM時代遺憾退場，但 TMPA系列產品一直更新到2019年（Kirschbaum et al.，2017）。TRMM的繼承者全球降水觀測（Global Precipitation Measurement，GPM）衛星于2014年成功發射，它是眾多衛星降水觀測計劃中*有希望的一個，它的到來使衛星降水觀測的發展進入了新紀元，在它的眾多產品中， GPM的多衛星聯合反演（Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM，IMERG）產品*受矚目，隨著算法的不斷更新，目前 IMERG系列產品已更新到第六版，這一版本與以往有很大的不同，它結合了 TRMM和 GPM兩個時代的降水觀測資料，具有更長的降水時間序列，這將使其具有更大的研究和使用價值（Ma et al.，2021），因此它的綜合精度評價及其與 TMPA系列降水數據集的比較具有重要意義。 干旱是在一定時間尺度上水分收支不平衡造成的水分持續短缺現象（李明等，2019；Mishra and Singh，2010）。干旱在全球范圍內普遍存在，它不僅發生在干旱和半干旱地區，還發生在濕潤地區（West et al.，2019；Azarakhshi et al.，2011）。近年來，全球氣候變化顯著導致氣象災害頻發，據統計，自然災害造成的經濟損失約有70%來源于氣象災害，而在這些氣象災害中，旱災造成的經濟損失已過半 （王勁松等，2012）。作為一種頻繁發生的自然災害，干旱對人類的生存發展、自然的生態平衡構成了嚴重威脅，對社會和經濟安全的影響僅次于洪水（陳少丹等，2018；沈彥軍等，2013）。根據水文循環過程，干旱通常被分為氣象、農業、水文、社會經濟干旱四大類（李毅等，2021）。其中，氣象干旱是指某時段內蒸發量和降水量的收支不平衡（水分蒸發大于水分收入）而造成的異常水分短缺現象（Esfahanian et al.，2016；Mishra and Singh，2010）；農業干旱是指在作物生長關鍵時期，外界環境因素造成土壤水分持續不足、嚴重虧缺，作物無法正常生長，從而減產或失收的農業氣象災害（Sheffield and Wood，2012）；水文干旱是指降水與地表水、地下水收支不平衡造成的異常水分短缺現象（Whitmore，2000）；社會經濟干旱是指自然與人類社會經濟系統中水資源供需不平衡造成的水分異常短缺現象。因而，從本質上講，無論哪種干旱類型都是氣象干旱影響的結果，它們的發生都晚于氣象干旱，可以通過對氣象干旱監測來做到預警。因此，氣象干旱在時空上的準確監測具有重要意義。 氣象干旱受多種因素影響，其中主導因素有降水和溫度，降水以降雨和降雪的形式提供水分的補給，而溫度通過影響蒸散來控制水分耗散（蔡鴻昆等，2020），因而氣象干旱監測的關鍵在于對降水和溫度（或蒸散）時空變化的準確捕捉，尤其是降水。由于計算氣象干旱指數所需的數據一般來源于地面氣象觀測站點（王兆禮等，2017），而地面氣象觀測站點空間分布不均，部分地區站點稀疏，甚至不設立氣象觀測站點，有大量缺測值（Cai et al.，2016），因而基于點尺度計算的氣象干旱指數難以評估大尺度的區域干旱狀況，在這種情況下，基于格網的高分辨率降水、溫度（或蒸散）產品被考慮用來計算氣象干旱指數，然而這些高分辨率格網產品在氣象干旱監測中的效用仍然未知。因此，評價不同類型降水產品在氣象干旱監測中的效用具有重要意義。 1.1.2 旱災和極端事件對社會經濟系統的影響 干旱不是由單一因素引起的，而是氣候變化和人類活動等包含的多種因素綜合作用的結果。干旱的形成因素十分復雜，其發生機理和發展過程復雜多樣。從全球各自然災害來看，干旱發生頻率高、持續時間長和波及范圍廣的特點使得旱災的影響面*廣，可能在世界上的任何區域發生（Schubert et al.，2016；Chen and Sun，2015），造成的經濟損失大，因此旱災被認為是破壞性極強、極具災難性的自然災害之一（鄭遠長，2000；Huang et al.，2019；Mishra and Singh，2010）。據統計，近年來，干旱這一種自然災害所造成的總經濟損失每年高達60億～80億美元（Wilhite，2000），如2002年的美國干旱（Cook et al.，2007）、2010～2011年的東非干旱（Dutra et al.，2013）、2005年的亞馬孫極端干旱事件（Sena et al.，2012）和發生在伊朗的極端干旱事件（Modarres et al.，2016）等。干旱給各個國家的農業、社會和生態系統造成巨大損失的同時對農作物的生產和供水造成的影響也不容小覷。 我國位于東亞、太平洋西岸，地域廣闊，地形復雜，氣候多樣，人類活動較為復雜，極易受自然災害的影響（Rim，2013）。根據農業災區1978～2016年的統計數據，我國平均每年旱災、水災、風災和低溫冰凍災害的覆蓋面積分別約為2.27×107 hm2、1.09×107 hm2、4.48×106 hm2和3.19×106 hm2（王丹丹等，2018）。此外，我國的旱災未來有增加的趨勢（Wang Q et al.，2018）。根據水利部的統計數據，2017年我國共有26個省（自治區、直轄市）遭受干旱災害，糧食損失和經濟作物損失分別約為1.34×1010kg和1168.4億元，因此以我國為研究區，研究多源降水產品的性能及其在干旱監測中的應用具有重要意義。 在全球變暖的背景下，干旱災害是我國*主要的自然災害之一。在干旱災害的影響下，我國農作物受旱面積為0.2億～0.27億 hm2/a，造成了250億～300億 kg/a的糧食損失量，每年受災人口不計其數（姚玉璧等，2007）。干旱的頻發和程度的日益加劇，對我國的糧食安全生產和社會穩定產生巨大威脅，同時也嚴重制約了我國經濟的發展。據以往的數據統計，從公元前206年到中華人民共和國成立的1949年，我國發生旱災的總次數為1056次，幾乎是兩年必發生一次。此外，我國干旱并不是短期的，而是持續且日益嚴重的，并且時至今日在我國所有的省份都有發生。例如，2004年的四川大旱、2006年的川渝高溫大旱和2007年的湖南大旱；2009～2010年在我國西南地區發生的極端干旱事件的影響范圍包括云貴川三省，造成了2100萬人口缺少飲用水；2011年長江中下游發生了自1954年以來*為嚴重的旱災，對當地的農業系統和水產養魚業造成了不可估量的損失。 目前，我國應對干旱還處于“被動抗旱”的局面，未能進入“主動抗旱”的時代，其主要原因是對干旱的驅動機制認識不深，難以為干旱的監測、預報等提供科學的理論支撐。因此，對干旱的驅動因子進行研究在干旱的應對策略上具有
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