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| 內容簡介： |
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《极端降水和水分亏缺的驱动机制》在综合评述国内外研究现状的基础上，评价分析了多种卫星遥感降水产品及其性能表现，并对其在干旱中的应用效果进行了对比。针对我国7个不同地区水分亏缺 /盈余量、极端降水指数的月变化规律和大气环流指数之间的相关关系及滞后特征，揭示了不同分区干湿事件的大气环流驱动机制，建立了水分亏缺 /盈余量、极端降水指数等与关键环流指数之间的定量关系，并对未来12个月的极端降水指数、水分亏缺/盈余状况进行了预测。《极端降水和水分亏缺的驱动机制》在研究不同站点社会经济发展程度和规模的基础上，量化了气候变化和人类活动对不同类型水热事件的贡献度，这对我国不同分区或站点尺度下极端水热事件的预报预测有重要参考价值。
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| 目錄：
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目录
第一篇 降水产品适用性及在干旱监测中的应用
第1章 绪论 3
1.1 研究背景及意义 3
1.1.1 降水产品性能评估及其在干旱研究中的重要性 3
1.1.2 旱灾和极端事件对社会经济系统的影响 5
1.1.3 旱涝和极端事件的驱动机制尚不明确 7
1.2 国内外研究进展 9
1.2.1 基于多源遥感和再分析产品的降水和干旱评估 9
1.2.2 气候变化和人类活动对旱涝的影响 20
1.2.3 气候变化和人类活动对极端水文气象事件的影响 25
1.3 目前的研究中存在的问题 31
参考文献 32
第2章 IMERG V06降水产品的评估校正 49
2.1 材料与方法 49
2.1.1 研究区域概况 49
2.1.2 研究数据 49
2.1.3 卫星数据的重采样 52
2.1.4 TMPA 3B42 V7和IMERG V06产品性能评价 52
2.1.5 卫星降水产品的率定与验证 53
2.1.6 卫星降水的校正与预测 54
2.2 结果与分析 55
2.2.1 日尺度下IMERG和TMPA降水产品精度评估 55
2.2.2 月尺度下IMERG和TMPA降水产品精度评估 61
2.2.3 年尺度下IMERG和TMPA降水产品精度评估 69
2.2.4 不同时间尺度下IMERG和TMPA降水产品精度的综合比较 74
2.2.5 IMERG月降水数据的校正与预测 75
2.3 讨论 76
2.4 小结 77
参考文献 78
第3章 不同类型降水产品的适用性分析 81
3.1 研究区域概况及研究方法 81
3.1.1 研究区域概况 81
3.1.2 研究数据 82
3.1.3 格网降水数据的重采样 84
3.1.4 评估指标 84
3.1.5 Q-Q图 85
3.1.6 泰勒图 85
3.2 结果与分析 86
3.2.19 套降水产品的时空分布 86
3.2.29 套降水产品的精度检验 89
3.2.39 套降水产品不同月份精度差异分析 98
3.3 讨论 105
3.4 小结 106
参考文献 107
第4章 基于不同降水产品的气象干旱监测 109
4.1 研究区、数据收集及研究方法 109
4.1.1 研究区和数据集 109
4.1.2 干旱指数的计算 110
4.1.3 干旱面积的估算 114
4.1.4 评估指标 114
4.1.5 基于小波分析的干旱时频变化 115
4.1.6 基于游程理论的旱情诊断 115
4.2 结果与分析 116
4.2.1 基于不同类型降水产品的干旱指数精度评估 116
4.2.2 基于不同类型降水产品干旱监测的时间分析 123
4.2.3 基于不同类型降水产品干旱监测的空间分析 139
4.3 讨论 145
4.4 小结 146
参考文献 146
第二篇 气候变化和人类活动对中国不同分区干湿程度的影响
第5章 水分亏缺/盈余的关键环流驱动因子筛选 151
5.1 研究区概况与研究方法 151
5.1.1 研究区概况 151
5.1.2 数据来源 151
5.1.3 水分亏缺/盈余量的计算方法 155
5.1.4 趋势分析和突变检验 155
5.1.5 多重共线性分析 156
5.1.6 皮尔逊相关分析及其显著性检验 156
5.2 结果与分析 157
5.2.1 不同分区水分亏缺/盈余量（D）的时间变化 157
5.2.2 D值的空间变化特征 161
5.2.3 D值的变化趋势 162
5.2.4 筛选的关键环流指数 164
5.3 讨论 170
5.3.1 干旱指数的选择 170
5.3.2 环流指数的选择 170
5.4 小结 171
参考文献 172
第6章 基于关键环流指数的水分亏缺/盈余预测 173
6.1 数据来源与分析方法 173
6.1.1 数据来源和D值的计算 173
6.1.2 多元线性回归函数建模 173
6.2 结果与分析 174
6.2.1 计算与模拟的D值之间的关系 174
6.2.2 模型性能的评价 175
6.2.3 D值与环流指数的定量关系 176
6.2.4 D值的预测 178
6.2.5 D值预测结果的评价 178
6.3 讨论 179
6.3.1 不同预测方法在干旱预测中的不确定性 179
6.3.2 中国不同分区干旱的变化趋势 180
6.4 小结 181
参考文献 182
第7章 社会经济状况对极端干湿事件的影响 183
7.1 材料与方法 183
7.1.1 研究区域概况和数据来源 183
7.1.2 SPEI的计算 185
7.1.3 线性斜率估计和相关分析 185
7.2 结果与分析 186
7.2.1 不同社会经济发展水平下人口和GDP的空间变化 186
7.2.2 SPEI_MAX和SPEI_MIN的时间变化 187
7.2.3 SPEILS、SPEI_MAXLS和SPEI_MINLS的空间分布 191
7.2.4 社会经济指标和干旱指数线性斜率之间的关系 192
7.2.5 不同社会经济发展水平下干旱指数线性斜率的变化 196
7.2.6 极端湿润和极端干旱事件的发生 196
7.3 讨论 199
7.4 小结 200
参考文献 201
第8章 气候变化和人类活动对干旱的贡献度 203
8.1 材料与方法 203
8.1.1 数据来源 203
8.1.2 不确定性分析 203
8.2 结果与分析 204
8.2.1 温室气体浓度的时空变化特征 204
8.2.2 气候变化和人类活动对干旱的贡献度分析 206
8.3 讨论 207
8.4 小结 208
参考文献 208
第三篇 气候变化和人类活动对极端降水事件的影响
第9章 影响极端降水指数的关键环流指数 213
9.1 材料与方法 213
9.1.1 研究区概况及降水和大气环流指数 213
9.1.2 极端降水指数的选取 213
9.1.3 影响极端降水指数的关键环流指数筛选 214
9.2 结果与分析 215
9.2.1 极端降水指数时空变化特征 215
9.2.2 共线性分析初步筛选的环流指数 218
9.2.3 环流指数与极端降水指数相关关系的周期性 218
9.2.4 滞后 0～12个月环流指数的筛选 220
9.2.5 影响不同分区极端降水指数的关键环流指数 227
9.3 讨论 227
9.4 小结 229
参考文献 229
第10章 基于环流指数的极端降水指数预测 231
10.1 极端降水指数建模与预测方法 231
10.2 结果与分析 232
10.2.1 率定期和验证期的模拟效果 232
10.2.2 不同分区模型模拟极端降水指数评价 233
10.2.3 极端降水指数的多元线性回归方程 236
10.2.4 极端降水事件的预测结果 237
10.2.5 模型预测极端降水事件的结果评价 238
10.3 讨论 240
10.4 小结 241
参考文献 242
第11章 社会经济发展水平对极端降水事件的影响 244
11.1 材料与方法 244
11.1.1 数据来源 244
11.1.2 社会经济发展水平的划分 244
11.1.3 极端降水指数挑选 245
11.1.4 线性斜率估计 245
11.2 结果与分析 245
11.2.1 人口和GDP的空间分布及趋势变化 245
11.2.2 极端降水指数的空间分布及趋势变化 247
11.2.3 极端降水指数的时间变化 249
11.2.4 人口线性斜率与极端降水指数线性斜率之间的相关性 251
11.2.5 GDP线性斜率与极端降水指数线性斜率之间的相关性 253
11.2.6 社会经济发展水平对EPILS的影响 254
11.3 讨论 255
11.3.1 不同社会经济发展水平下城市扩张对极端降水的影响 255
11.3.2 气溶胶影响的不确定性 256
11.3.3 城市化对极端高温的影响 256
11.3.4 人口（或GDP）增加如何影响极端降水事件 257
11.3.5 城市化带来的极端降水的挑战 257
11.4 小结 258
参考文献 258
第12章 气候变化与人类活动对极端降水事件的贡献度 261
12.1 数据与方法 261
12.1.1 数据来源 261
12.1.2 方差分析方法 262
12.2 结果与分析 262
12.2.1 温室气体排放浓度的时空演变特征 262
12.2.2 气候变化与人类活动对极端降水事件的贡献度 263
12.2.3 不同社会经济发展水平下气候变化和人类活动对极端降水事件的贡献度 266
12.2.4 不同分区气候变化与人类活动对极端降水事件的贡献度 267
12.3 讨论 268
12.4 小结 269
参考文献 269
第13章 结论及建议 271
13.1 主要结论 271
13.2 建议 275
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