0 引 言
在中国，干旱灾害占农作物受灾总面积的55%（张庆云等，2008），每年因干旱造成的粮食减产约占气象灾害造成粮食总损失的50%，干旱造成的经济损失占全国GDP年平均的0.16%~0.23%（Su et al.，2018）。2004—2015年，我国每年因干旱造成的直接经济损失平均达640.7亿元人民币，仅次于暴雨洪涝（廖要明和张存杰，2017）。在全球变暖背景下，我国干旱高发区自20世纪80年代以来逐步向西南、西北西部和华北北部转移（祁海霞等，2011），干旱影响范围持续扩大（张强等，2015a）。进入21世纪，西南地区“暖干化”趋势加剧（苏秀程等，2014），干旱区域占西南地区总面积的30%左右（姚玉璧等，2015），干旱频率呈现出西部高、东部低的带状分布特征（王明田等，2012），尤其是复合型高温干旱事件频次、强度及影响范围显著增加（武新英等，2021）。
川渝地区地处青藏高原与中国东部平原过渡地带，地形复杂，涵盖高原、盆地和丘陵，是气候变化的敏感区、脆弱区和关键区。近年来，干旱频次明显增加，如2006、2011及2022年均发生严重高温干旱事件，造成严重损失（彭京备等，2007；李永华等，2009；孙昭萱等，2022）。相关研究也逐渐增多，如齐冬梅等（2017）将四川干旱划分为6个空间型，巫娜等（2014）指出四川盆地夏季干旱频率最高且呈上升趋势。近年来研究发现，四川极端高温干旱具有准2 a周期（黄小梅等，2019；周斌等，2021），区域性干旱过程强度明显增强（邓彪等，2024）；重庆地区整体呈变干趋势，且存在2~4 a振荡周期（张驰等，2019）。
已往研究多从大尺度气候系统出发，探讨干旱与东亚夏季风、海温异常、副热带高压等因子的关系。研究表明，中国北方干旱与东亚夏季风减弱密切相关，相关环流异常主要表现为低层反气旋增强、气旋性环流减弱（李新周等，2006）。华北地区夏季干旱常由大陆高压维持、西太平洋副热带高压（简称“西太副高”）西伸脊点偏东等造成（张庆云等，2008；邵小路等，2014）。此外，热带海温异常偏冷也影响长江中下游夏季，从而增加干旱的风险（张琼等，2003）。西南地区干旱的主要原因是降水减少，气温升高加剧干旱发展（李韵婕等，2014）。赤道中东太平洋海温异常，特别是拉尼娜事件对重庆干旱有重要影响（何慧根等，2023），尤其是中等强度拉尼娜事件更易导致干旱发生。2006年和2022年川渝干旱事件的发生与南亚高压偏强、西太副高西伸等背景环流异常密切相关（彭京备等，2007；高洁等，2023；吴遥等，2024）。
尽管已有研究在干旱成因方面取得一定成果，特别是在华北、西北等地区形成较为系统的理论框架，但对川渝地区研究仍相对薄弱。已有研究多从个例出发，缺乏对川渝地区干旱的多年序列统计、区域异同和成因机制的系统分析；且研究多以气候区作为分析单元，在实际气象灾害服务中存在一定应用障碍。近年来，川渝两地在气象灾害防御中日益强调联防联控机制，区域干旱识别、趋势监测及预警服务对行政区划尺度的响应性提出更高要求。考虑到四川东部与重庆在地形、气候和干旱响应方面既存在共性，又具差异性，本文以四川、重庆两个行政区为主要研究单元，系统分析川渝地区夏季气象干旱站次比与干旱日数的时空差异与形成机制，以期在契合灾害服务需求的基础上揭示区域干旱的共性与差异，旨在为川渝地区气象干旱的精细识别、分析及预测提供理论依据和技术支撑。
1 资料和方法
本文使用以下资料：1）国家气象信息中心提供的四川和重庆188个气象常规观测站1981—2023年逐日平均气温、降水量等资料，数据均经过质量控制，各站点位置和地形如图1所示；2）同期美国国家环境预报中心/国家大气研究中心（National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research，NCEP/NCAR）逐月再分析资料，空间分辨率为2.5°×2.5°，包括200 hPa和500 hPa高度场、700 hPa风场和垂直速度场；3）国家气候中心提供的气候系统监测指数资料。文中气候态计算时段为1991—2020年。
图1
图1
川渝地区气象站地理位置分布及地形
Fig.1
The spatial distribution of weather stations and terrain in Sichuan and Chongqing region
据世界气象组织统计，当前常用的气象干旱指数已超过50种（张强等，2015b）。由于干旱发生的隐蔽性、形成的复杂性以及影响范围的广泛性，使得干旱指数的适应性问题在很大程度上影响干旱监测的准确性（李忆平和李耀辉，2017）。2017年中国气象局修订《气象干旱等级：GB/T 20481—2017》（全国气候与气候变化标准化技术委员会，2017），发布了气象干旱综合指数（Meteorological Drought Composite Index，MCI），用于实时气象干旱监测和预警业务。MCI是对综合气象干旱指数（Drought Composite Index，CI）修订后形成的国家标准，是一种多因子融合的综合性干旱监测指标，充分考虑了前期更长时间（150 d）降水量和相对湿润度等因子的影响，能够有效表征干旱的累积效应，对重大干旱事件具有更强的响应能力。相较于其他干旱指数，MCI具有较好的适用性，能够较准确反映中国各地气象干旱程度（谢五三等，2021），其在西南地区的气象干旱监测中表现优于多种传统干旱指数（王素萍等，2015）。其计算公式如下：
式中：Ka为季节调节系数，根据不同季节各地主要农作物生长发育阶段对土壤水分的敏感程度确定，四川和重庆地区夏季取1.2；SPIW60为近60 d标准化权重降水指数；MI30为近30 d相对湿润度指数；SPI90为近90 d标准化降水指数；SPI150为近150 d标准化降水指数；a、b、c、d为经验权重系数。默认系数的MCI干旱监测结果在川渝地区存在系统性偏强的问题，导致干旱日数偏多。经多次灾情调查和土壤熵情对比分析，将川渝地区夏季经验权重系数设为0.3、0.5、0.3、0.2。气象干旱等级划分如下：-0.5<MCI为无旱，-1.0<MCI≤-0.5为轻旱，-1.5<MCI≤-1.0为中旱，-2.0<MCI≤-1.5为重旱，MCI≤-2.0为特旱。
文中所用的干旱日数为某个时段内出现气象干旱的总日数。
干旱站次比P的计算公式为：
式中：n为干旱站次，N为总站次。
2 干旱的变化特征
2.1 季内干旱时空分布特征
川渝地区夏季干旱常与高温天气相互促进，尤其是重庆地区，因此夏季干旱对区域经济影响尤为严重。从图2可看出，夏季各月四川和重庆的干旱站次比和干旱日数均存在同步性强、区域差异显著的特征。四川6月的干旱站次比最高，约为32.0%，其次是8月（30.4%），7月最低。而重庆则在8月干旱站次比最高，达36.7%，其次是7月，6月最低，仅为26.1%。横向比较两地区，四川在6月的干旱站次比高于重庆，而在7月和8月，重庆的干旱站次比则高于四川，尤其是8月差异最为明显。干旱日数的分布趋势与干旱站次比基本一致。四川6月和8月的干旱日数最多，均超过9.0 d；重庆7、8月干旱日数均超过9.0 d，8月最多，达11.3 d。整体而言，6月四川的干旱日数多于重庆，而7月和8月反之；夏季重庆的干旱日数较四川多1.7 d。
图2
图2
1981—2023年川渝地区夏季干旱站次比（a）和干旱日数（b）的多年月平均
Fig.2
The multi-year monthly average of percentage of stations with drought (a) and drought days (b) in summer in Sichuan and Chongqing during 1981-2023
图3为6—8月川渝地区的干旱日数空间分布。6月，干旱主要分布在四川西部、南部及四川盆地大部地区，干旱日数为8~15 d，其中四川西部的偏西、偏南区域和中部地区干旱日数相对较多，达10~15 d；川西北和重庆中西部长江以南地区干旱日数较少，通常少于5 d。7月，四川大部分地区干旱明显缓解，特别是川西高原地区干旱日数大幅减少，而重庆长江以南地区干旱日数有所增加；干旱主要分布在四川中部和重庆的中东部地区，其中四川中部干旱日数维持在8~11 d。8月，干旱范围和强度进一步增强，重庆及川南地区干旱发展最为迅速，大部分地区干旱日数达10~14 d；四川除川西南部干旱日数较少外，其余大部分地区干旱日数为7~13 d。
图3
图3
川渝地区6（a）、7（b）、8（c）月干旱日数空间分布（单位：d）
Fig.3
The spatial distribution of drought days in June (a), July (b), and August (c) in Sichuan and Chongqing (Unit: d)
2.2 不同等级干旱日数变化特征
从图4可看出，夏季四川和重庆的气象干旱主要为轻旱和中旱，重旱和特旱日数相对较少，但中旱及以上干旱日数普遍多于轻旱，表明川渝地区夏季干旱整体偏重。除特旱外，四川6月各等级干旱日数均高于7月和8月，中旱及以上干旱日数也是6月最多，其次是8月，表明四川干旱在6月最为严重；重庆各等级干旱日数8月明显高于6、7月，且7月高于6月，重庆干旱8月最重。夏季，重庆轻旱、中旱、中旱及以上干旱日数均较四川多，重庆的干旱较四川重。
图4
图4
四川（a）、重庆（b）6—8月和川渝地区夏季（c）不同等级干旱日数
Fig.4
The number of drought days with different levels in Sichuan (a) and Chongqing (b) from June to August, and two regions in the entire summer (c)
图5为1981—2023年川渝地区夏季不同干旱等级干旱日数的空间分布。轻旱日数为5.2~16.0 d，四川中部和重庆中东部地区轻旱日数相对较多，川西高原地区相对较少。德阳、绵阳等地的中旱及以上干旱日数可达18.0 d以上；川西高原除偏西和偏南地区超过13.0 d外，其他区域在10.0 d左右，表明四川海拔较高地区干旱程度相对较轻。川渝大部分地区中旱及以上干旱日数明显多于轻旱日数，表明川渝地区夏季干旱较为严重。从夏季干旱总日数来看，川渝地区干旱日数为14.0~39.0 d；气象干旱主要集中在四川盆地，四川中东部和重庆干旱日数最多，表现出一定的协同性，川西海拔较高地区相对较少。
图5
图5
川渝地区夏季轻旱（a）、中旱及以上（b）日数、干旱总日数（c）的空间分布（单位：d）
Fig.5
The spatial distribution of average days of light drought (a), moderate drought and above (b), and total drought days (c) during summer in Sichuan and Chongqing (Unit: d)
2.3 年变化特征
图6为1981—2023年夏季四川和重庆不同干旱等级干旱站次比的年际变化。本文将总的干旱站次比和中旱及以上干旱站次比均大于其平均值的1.0倍标准差定义为极端干旱年份。四川极端干旱年份总的干旱站比次和中旱及以上干旱站次比的阈值分别为41.9%、25.9%，重庆两者阈值分别为47.7%、30.2%。1986、1994、1996、2006、2011和2022年为四川极端干旱年；1988、1994、2001、2006、2011、2022年为重庆极端干旱年，与重庆年鉴、渝中年鉴、重庆气候影响评价等记载的重庆干旱灾害年较为一致。其中1994、2006、2011和2022年是川渝干旱均重年，特别是2006年四川和重庆干旱程度均为1981年以来最重，这个结论和以往研究一致（刘晓冉等，2009；张驰等，2019；孙昭萱等，2022）；1986、1996年四川干旱较为严重，1988、2001年重庆干旱较为严重。川渝地区夏季气象干旱在年际尺度上既有共性，也存在阶段性差异。
图6
图6
1981—2023年夏季四川（a）和重庆（b）不同干旱等级干旱站次比
Fig.6
The percentage of stations with different levels drought in total stations in Sichuan (a) and Chongqing (b) during summer from 1981 to 2023
3 气象干旱与大气环流
3.1 500 hPa高度场
图7
图7
四川干旱重年（a）、重庆干旱重年（b）及川渝干旱均重年（c）夏季500 hPa位势高度场（黑色等值线）及距平（填色）合成（单位：gpm）
（蓝色线包围地区为四川和重庆，下同；粉色线为多年平均5 880 gpm线）
Fig.7
The composited 500 hPa geopotential height field (black contour lines) and its anomaly field (color shaded) in summer in years with severe drought in Sichuan (a), years with severe drought in Chongqing (b), and years with severe drought both in Sichuan and Chongqing (c) (Unit: gpm)
(The area enclosed by the blue line represents Sichuan and Chongqing, the same as below; the pink lines represent the climate average 5 880 gpm line)
四川干旱重年夏季，东亚中高纬环流呈“两槽一脊”分布，乌拉尔山及以东地区受低压槽控制，且一直延伸到巴尔喀什湖地区，贝加尔湖及以东地区受高压脊控制，我国东北地区有一浅槽；中纬度环流经向度较大，我国大部地区高度场略偏低，四川位于高压脊前，盆地内主要受5 840 gpm线控制；西太副高偏小、偏弱、偏东。尽管乌拉尔山一带未形成阻塞高压，但我国东北地区高度场偏低，有利于东北冷涡发展与东路冷空气南下。重庆则受槽前辐合影响，降水较多，干旱较轻。四川处于脊前下沉区，降水偏少，有利于干旱发生。
重庆干旱重年夏季，东亚中高纬环流东高西低，西西伯利亚至巴尔喀什湖地区受低压槽控制，贝加尔湖至鄂霍次克海地区受高压脊控制；中纬度地区以纬向环流为主，四川盆地南部受5 850 gpm线控制；西太副高偏小、偏弱、脊线位置偏南、西伸脊点偏西。
川渝干旱均重年夏季，东亚中高纬环流北低南高，巴尔喀什湖—贝加尔湖及以北地区高度场偏低；中纬度以纬向环流为主，我国大部高度场偏高，冷空气主要影响北方地区；四川和重庆大部分区域被5 850 gpm线控制；西太副高偏大、偏强、脊线位置偏北、西伸脊点偏西。
重庆干旱重年和川渝干旱均重年夏季，乌拉尔山附近均未形成阻塞高压，中纬度环流呈纬向结构，不利于冷空气南下，西太副高加强西伸，为干旱的发生和维持提供了有利的环流背景。
3.2 南亚高压和西风急流
从图8可看出，四川干旱重年夏季，南亚高压明显偏小、偏弱、偏西，此时西太副高明显偏小、偏弱、偏东。副热带高空急流位于新疆，偏小、偏北，高空急流的直接和间接环流难以影响到川渝地区。重庆干旱重年夏季，南亚高压偏小、偏西但偏强，中心等高线可达12 560 gpm，此时西太副高加强并显著西伸。副热带高空急流主体同样位于新疆，范围偏大且急流范围扩大，但其影响仍主要局限于北方，对川渝地区影响有限。川渝地区干旱均重年夏季，南亚高压明显偏大、偏强、偏东、偏北，控制范围扩展至我国西南大部，同时西太副高西伸北上，两者交替控制川渝地区，造成该区域大气长期处于下沉状态，水汽输送受限，降水持续偏少，干旱发展。此时副热带高空急流仍位于新疆，其轴线明显北移，进一步削弱了对川渝地区的水汽输送能力。综上所述，无论四川干旱重年、重庆干旱重年，还是川渝干旱均重年，副热带高空急流均位于新疆附近，远离四川盆地，西风带北抬，气旋性扰动难以影响副热带地区（彭京备等，2016）。
图8
图8
四川干旱重年（a）、重庆干旱重年（b）及川渝干旱均重年（c）夏季200 hPa位势高度场大于12 520 gpm等位势高度线（黑色线）及12 520 gpm气候态平均（红色线）（单位：gpm）、200 hPa纬向风速大于30 m·s-1（蓝色粗线）及30 m·s-1风速气候态平均（粉色线）（单位： m·s-1）
Fig.8
The composited 200 hPa geopotential height contours greater than 12 520 gpm (black lines) and the climatological mean of 12 520 gpm (red line) (Unit: gpm), zonal wind speed exceeding 30 m·s-1 (blue thick line) and the climatological mean of zonal wind speed at 30 m·s-1 (pink line) (Unit: m·s-1) at 200 hPa in summer in years with severe drought in Sichuan (a), years with severe drought in Chongqing (b), and years with severe drought both in Sichuan and Chongqing (c)
3.3 700 hPa风场
降水的形成除动力条件外，还需要充足的水汽。水汽的持续不足是导致干旱发生和发展的关键因素之一，水汽输送条件在旱涝的形成中具有决定性作用。从图9可看出，四川干旱重年、重庆干旱重年及川渝干旱均重年夏季，西太平洋地区均受反气旋控制，我国江南、华南和西南地区均受西南风影响。然而，3类干旱年的水汽输送条件存在差异。四川干旱重年，偏南风较常年偏大区域主要位于广西、贵州、湖南、江西一带，而川渝地区的偏南风分量较常年偏小，西南季风偏弱，不利于暖湿水汽输送至川渝地区，水汽条件较差，易导致干旱发生。重庆干旱重年，四川盆地和川北地区南风分量较常年偏大，但川渝地区南部的云南、贵州、湖南等地偏南风分量偏小，同样不利于暖湿水汽的输送。川渝干旱均重年，我国东部地区偏南风分量偏大，而西南地区南风分量较常年偏小，造成川渝地区严重干旱。
图9
图9
四川干旱重年（a）、重庆干旱重年（b）及川渝干旱均重年（c）夏季700 hPa风场（箭矢）及经向风距平（填色）（单位：m·s-1）
Fig.9
The composited 700 hPa wind filed (arrow vetcors) and meridional wind anomaly field (color shaded) in summer for years with severe drought in Sichuan (a), years with severe drought in Chongqing (b), and years with severe drought both in Sichuan and Chongqing (c) (Unit: m·s-1)
干旱年份川渝地区普遍受西太平洋反气旋控制，主要受西南风影响，但南风分量偏小，西南季风偏弱，海洋输送水汽减少，造成区域性降水持续偏少，天气以晴热为主，从而促发或加重干旱过程。
3.4 700 hPa垂直速度场
垂直运动是影响降水的重要动力因子。水汽收支亏损叠加下沉气流控制，将抑制对流发展，诱发极端干旱事件（朱伟军等，2016）。从图10可看出，3类干旱年夏季西藏东部至川西地区垂直速度均为正值，即该区域受下沉气流控制，水汽辐散，不利于降水，易出现干旱。但实际仅川渝干旱均重年夏季川西地区干旱较重，在四川干旱重年和重庆干旱重年，川西地区干旱都相对较轻。这可能与后2类干旱年南亚高压面积偏小、未能控制川西地区有关，也可能与川西海拔较高、地形抬升容易触发局地降水有关。川渝干旱均重年下沉运动最强，下沉气流控制范围扩展至整个青藏高原及四川盆地。强烈的下沉气流造成明显绝热升温效应，中低层气温持续偏高，导致四川和重庆出现大范围、持续性降水偏少，最终形成严重干旱。四川干旱重年，四川大部处于下沉气流控制区，而重庆处于垂直速度负值区，有利于水汽辐合和降水发生，因此重庆干旱较轻。重庆干旱重年，重庆和川西均处于下沉运动控制区，而四川北部处于上升气流控制区，有利于对流发展和降水产生，使四川干旱程度整体相对较轻。
图10
图10
四川干旱重（a）、重庆干旱重（b）及川渝干旱均重年（c）夏季700 hPa垂直速度场合成（单位：10-2 Pa·s-1）
Fig.10
The composited 700 hPa vertical velocity field in summer in years with severe drought in Sichuan (a), years with severe drought in Chongqing (b), years with severe drought both in Sichuan and Chongqing (c) (Unit: 10-2 Pa·s-1)
4 结论与讨论
本文基于1981—2023年四川和重庆188个气象站逐日观测资料及气象干旱综合指数，结合NCEP/NCAR逐月再分析资料及气候系统监测指数资料，分析了川渝地区夏季干旱站次比与干旱日数的时空分布特征，并讨论了四川干旱重年、重庆干旱重年及川渝干旱均重年夏季的大气环流异常特征，得到以下主要结论。
1）川渝地区夏季气象干旱发生频繁，且具有同步性强、区域差异显著的特征。四川干旱主要集中在6月和8月，重庆则在7月和8月较重。干旱中心主要位于四川盆地，四川中东部和重庆干旱日数最多，表现出一定的协同性，川西高原地区干旱日数相对较少。
2）3类典型干旱年高空环流异常，川渝地区受下沉气流控制，水汽输送受限，但环流配置存在明显差异。四川干旱重年，东亚中高纬环流呈“两槽一脊”分布，西太副高偏东、偏弱，四川处于脊前下沉区，干旱加剧，重庆则受槽前辐合影响，干旱较轻。重庆干旱重年，中纬度环流偏纬向，西太副高显著西伸，重庆受下沉气流控制，而四川北部受上升气流影响，干旱较轻。川渝干旱均重年，西太副高与南亚高压交替控制研究区，中高纬冷空气北抬，西南季风偏弱，水汽输送减少，川渝两地持续受强下沉气流影响，导致广泛而严重的干旱。
3）3类干旱年夏季副热带高空急流均位于新疆，高空急流的直接和间接环流均难以影响川渝地区。同时，西太平洋受反气旋控制，川渝地区西南季风偏弱，水汽来源减少，进一步加剧干旱发展。
本文主要基于行政区划分析了川渝地区夏季气象干旱的分布特征及差异的大气环流成因，未来有必要在MCI基础上进一步开展气候区划与分区研究。同时，本文仅从大气环流异常角度探讨干旱形成机理，川渝地区干旱的发生受多因子综合影响，机制复杂，仍需在后续研究中系统评估各因子的相互作用及其对区域气象干旱的综合影响。
参考文献
气象干旱指数在中国的适应性研究进展
[J].
在全球变暖背景下, 中国极端干旱事件频繁发生，其强度和范围都不断增大，这不但给国民经济特别是农业生产等带来巨大损失, 还会造成水资源短缺、荒漠化加剧、沙尘暴频发等诸多深远的不利影响。为进一步提高干旱监测、预测、评估和决策服务等方面的技术水平, 以气象干旱为对象，对常用的气象干旱指标在中国的时空适应性进行了系统总结。首先，从指数的计算原理及考虑要素的角度回顾了国内常用干旱指数及其特点，这些指标主要分为两类：一类是只考虑单一因子的干旱指标，另一类是考虑多要素的干旱指标。其次，系统归纳了这些干旱指数在我国不同区域、不同季节的适应性，阐述了对现有干旱指数的进一步修正、改进及其应用效果，并对影响干旱指数适应性的主要因素进行探讨。最后，提出目前干旱研究领域存在争议的问题，探讨今后在气象干旱监测指标及其适应性研究中应重点解决的关键科学问题及发展趋势。
川渝地区夏季高温干旱变化特征及其异常年环流形势分析
[J].分析了川渝地区夏季高温日数时间演变特征及其异常年份的环流形势。结果表明, 川渝地区高温日数在20世纪50年代到70年代总体偏多， 1979年是由多到少的突变年， 80年代高温日数明显偏少， 90年代以后又有增多趋势。川渝地区夏季高温酷暑年和凉夏年的环流形势存在着明显的差异。酷暑年， 我国南海北部对流增强， 使得西太平洋副热带高压偏北， 乌拉尔山和鄂霍次克海地区无持续性阻塞高压， 同时东亚大槽变浅， 青藏高原上升运动减弱。850 hPa距平风场上， 川渝地区以南被东北距平风控制， 以北被正南距平风控制， 这种环流形势配合有利于川渝地区夏季高温干旱的发生、 发展。前期春季OLR场变化特征可为川渝地区夏季高温干旱的预测提供一定的参考依据。
基于Z指数的四川干旱时空分布特征
[J].采用四川省115个气象站1961—2014年的逐日降水资料，计算各站历年各季的Z干旱指数，根据Z指数的旱涝等级划分标准将其划分为7个等级，参考过去四川省干旱灾害的灾情记录，研究Z指数在四川的适用性，并用多种统计方法研究四川干旱的时间变化和空间分布特征。结果表明：Z指数在四川各季干旱监测中表现均较好，在四川有较好的适用性。四川干旱可划分为6个空间型，其中四川盆地西部区、东部区、南部区、中部区干旱程度加强，而川西高原区和川西南山地区干旱程度减弱；四川盆地东部区出现干旱的频率最高，而盆地西部区和南部区出现干旱的频率最低。四川盆地西部区、东部区和川西高原区较严重的干旱主要发生在夏季，而盆地南部区、中部区和川西南山地区较严重的干旱主要发生在冬季。各分区干旱变化周期不同，盆地西部区具有3~4 a的振荡周期；盆地东部区振荡周期为6~7 a；盆地南部区具有3~4 a和14~16 a的振荡周期；川西高原区具有4~5 a和8 a左右的振荡周期；盆地中部区振荡周期为7~8 a；川西南山地区振荡周期为2~3 a。
近50 a中国西南地区地表干湿状况研究
[J].利用1961—2011 年中国西南5 省市113 个气象站的观测资料，基于Penman-Monteith 蒸散模型计算了各个站点逐月潜在蒸散和干湿指数，研究了近50 a 来西南地区气候干湿状况的时空变化特征。结果表明：西南地区气候整体较为湿润，但存在较大的区域差异，呈“东湿西干”的空间分布特征。近50 a 来西南区域的气候有“暖干化”的变化趋势，这种趋势在进入21 世纪以后有进一步加剧的迹象。西南地区干湿季特征鲜明，夏季最为湿润，冬季最干燥。近50 a 来，西南地区的气候干湿状况有两次显著的转变过程，第一次时间点在1992 年前后，此时气候开始湿润化，进入相对湿润期；另一次在2002 年前后，变化趋势由湿润化转为干旱化，进入相对干旱期。降水量是西南地区气候干湿状况的决定因素，日照时数与相对湿度等气象要素对干湿状况也产生较大影响。
2022年西南地区极端高温干旱特征及其主要影响
[J].利用1961—2022年夏季（6—8月）西南地区441个国家地面气象站逐日基本气象要素观测资料，对2022年夏季西南地区的基本气候概况、高温干旱灾害的特征及其产生的主要影响进行分析。结果表明：此次极端高温干旱事件的严重程度实属历史罕见。2022年夏季西南地区平均气温历史同期最高，降水量历史同期最少，高温日数历史同期最多，极端最高气温历史同期最高。西南地区东部并发严重的气象干旱，特旱站数高达105站，主要发生在西藏中部、四川大部、重庆大部、贵州北部以及云南中部局部地区。受此极端持续的复合型高温干旱事件影响，西南地区东部部分农作物减产、甚至绝收；江河来水量出现“汛期返枯”的罕见现象；电网负荷创历史新高，加之水电发电量锐减，造成能源供应保障短缺；四川盆地东部、重庆西部发生多起森林火灾。本文力图从科学角度认识这次极端高温干旱事件，助力气象灾害风险评估业务发展，为提升防灾减灾和应对气候变化的能力提供支撑。
青藏高原地区气象干旱研究进展与展望
[J].青藏高原是承受自然灾害脆弱性较高的地区。该区域经常遭受雪灾、干旱、大风、雷电、冰雹和洪涝等气象灾害的危害，其中，干旱是该区域除雪灾外影响最为严重的气象灾害。随着气候变化和人类活动的加剧，青藏高原由气象灾害造成的损失不断加剧。为此，着眼于青藏高原的区域特点，对其气象干旱研究现状进行了梳理与分析，系统总结了青藏高原气象干旱的主要研究成果，揭示了青藏高原气象干旱时空分布的基本特征：干旱的高发区在高原的北部、东北部、西南部和东南部，高发时段为1980年代和2000年代；归纳了青藏高原气象干旱监测和预测的主要技术方法：基于干旱指数开展的干旱监测评估和基于干旱影响因子利用气候模式进行的干旱预测；给出了青藏高原干旱灾害风险的发生规律：青藏高原东北部偏南地区是农牧业干旱灾害的高风险区，东北部、西南部和东南部是较高风险区；高寒草原比高寒草甸面临的干旱灾害风险高。基于数值模式和未来情景，预估21世纪青藏高原气温升高、降水增加；但由于降水增加表现出明显的时空分布不均匀性，未来发生季节性和区域性气象干旱的可能性仍然很大；同时，提出了青藏高原气象干旱研究在资料、技术方法和模式应用等方面存在的问题，并结合国际前沿，展望了青藏高原气象干旱未来研究需关注的关键科学问题和技术领域。
1961—2018年四川盆地极端伏旱日数准2 a周期变化特征及其可能成因
[J].利用1961—2018年四川盆地103站的气象干旱综合指数,采用多锥度奇异值分解、经验正交函数分解等方法,分析四川盆地极端伏旱日数准2 a周期的时空变化特征及其可能的形成原因。结果表明:近58 a来,四川盆地极端伏旱日数的主模态为全区一致变化型,且有明显的年际和年代际变化特征,2.3~2.5 a的年际振荡周期最为显著。准2 a周期的典型循环表现出四川盆地极端伏旱日数多寡交替的循环振荡,大值中心出现在盆地中部,与主模态空间型基本一致,但准2 a周期信号并非一直存在,20世纪60年代末到80年代初信号最强。准2 a周期典型循环的第一年,西太平洋副热带高压脊线和副热带西风急流轴线位置均偏北,四川盆地处于日本南部到中国华南西部水汽异常输送带的西部,并出现异常辐散,不利于降水产生,导致四川盆地极端伏旱日数偏多;第二年的大气环流异常情况与第一年相反,极端伏旱日数偏少。
Drought losses in China might double between the 1.5 ℃ and 2.0 ℃ warming
[J].
Influence of land surface aridification on regional monsoon precipitation in East Asian summer monsoon transition zone
[J].
