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2021年第12期
2019年第02期
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多情景融合方法预测全球干旱实验数据集(2015-2100)


崔竞文1,2刘杨晓月*1席永士3赵贯锋4
1 中国科学院地理科学与资源研究所,北京1001012 中国科学院大学,北京1000493 西藏自治区农畜产品质量安全检验检测中心,拉萨8500004 西藏自治区农业技术推广服务中心,拉萨850000

DOI:10.3974/geodb.2026.05.02.V1

出版时间:2026年5月

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关键词:

干旱预测,未来多情景,干旱指数,全球,融合

摘要:

在全球气候变化背景下,干旱呈现出频率升高、范围扩大与强度增强的趋势,已成为威胁自然与社会系统稳定的重要环境问题。为构建质量可靠的全球未来多情景干旱预测数据集,本研究基于18套CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6)地球系统模式,选取降水量(Precipitation, mm/month)、土壤上层含水量(Moisture in upper portion of soil column, % volumetric)、近地表气温(Near-surface air temperature, ℃)和潜在蒸散量(Potential Evapotranspiration, PET, mm/month)四种关键气候要素,统一时间与空间分辨率,分别计算四种代表性干旱指数:标准化降水蒸散指数(The Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)、干旱严重度指数(The Drought Severity Index, DSI)、温度状况指数(The Temperature Condition Index, TCI)以及标准化土壤湿度指数(The Standardized Soil Moisture Index, SSMI)。选取五次典型重大干旱事件对不同指数的预测精度进行验证,结果表明DSI与SSMI在干旱严重程度和空间范围识别方面表现最佳,能够基本反映未来干旱的时空演变特征。其中SPEI、SSMI与DSI数值越小表示干旱程度越重(≤−1.0为中度干旱,≤−1.5为重度干旱,≤−2.0为极端干旱);TCI数值越小表示热胁迫越强(<50%为高热胁迫)。数据集内容包含基于SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景预测的2015-2100年每月四种代表性干旱指数值,空间分辨率为0.5°。数据集存储为.tif格式,由16,512个数据文件组成,数据量为7.45 GB(压缩为8个文件,4.86 GB)。

基金项目:

国家自然科学基金(42571539);中华人民共和国科学技术部(2022YFF0711603)

数据引用方式:

崔竞文, 刘杨晓月*, 席永士, 赵贯锋. 多情景融合方法预测全球干旱实验数据集(2015-2100)[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2026. https://doi.org/10.3974/geodb.2026.05.02.V1.
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参考文献:


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