在全球气候变暖背景下，干旱灾害对我国社会经济造成重大影响，且干旱强度和致灾性具有明显的区域性特征，研究干旱的时空变化特征及其关联的经济损失对未来旱灾损失预估、区域干旱灾害风险管理和抗旱资源配置等具有重要意义。基于1961—2022年中国（港、澳、台地区除外）及不同省（市、区）气象干旱综合指数和2001—2022年干旱灾害损失数据，分析干旱的时空变化及其周期性特征，并探究干旱灾害与经济损失之间的关联性。 结果表明，我国干旱强度具有年际和年代际变化趋势，年平均干旱强度存在2 a周期性振荡特征，季风期干旱强度存在9 a和19 a的显著周期变化；干旱强度具有“南强北弱”的分布特征，南方3个干旱强中心分别位于西南地区、黄淮中部以及华南东南部。进入21世纪后，我国农作物干旱受灾面积、绝收面积、受灾人口及直接经济损失整体呈减少态势，但东北和西南地区干旱灾害的直接经济损失较突出。不同省（市、区）干旱灾害与直接经济损失的关联程度不同，南方地区受干旱灾害影响更大，尤其是长江流域中部，干旱强度与经济损失关系紧密。此外，不同地区因干旱导致的直接经济损失不仅受干旱强度和干旱频次影响，也与农作物种植面积、抗旱能力以及人口和环境等因素相关。

明确气候变化背景下黑龙江省多尺度干旱时空特征，对于防灾减灾、保障粮食安全至关重要。基于1961—2023年黑龙江省水平分辨率为1°×1°的NCEP（National Center for Environmental Prediction）和GPCC（Global Precipitation Climatology Centre）月尺度格点气象数据，计算不同时间尺度的标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI），使用K-means聚类方法，将黑龙江省分为3个区域，分析1961—2023年黑龙江省不同干旱分区、多时间尺度气象干旱时空特征。结果表明：1961—2023年黑龙江省SPEI指数表现出明显的波动，北部山区4月SPEI呈现显著减小趋势，而中西平原区和东南区在不同时间尺度下SPEI呈增加趋势，表明黑龙江省不同区域的干湿状况存在显著的空间差异。黑龙江省气象干旱主要以大范围群发的形式出现，有两个明显的高发期，分别是1967—1989年和1999—2011年；夏季干旱影响范围普遍大于春季。最近气候期（1991—2020年）黑龙江省的干旱频次增加、强度增强，这一趋势对区域的生态安全和可持续发展构成了挑战。

2023年春季，我国西南地区发生了严重的气象干旱，对当地社会经济造成严重影响。为深入认识这次干旱事件的成因、并为未来西南地区春旱的预测提供科学依据，本文利用站点观测数据、美国国家环境预测中心和国家大气研究中心（National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research，NCEP/NCAR）再分析数据、美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）的海表温度等，采用T-N波作用通量和合成分析等方法，从海温和热带大气季节内振荡（Madden-Julian Oscillation，MJO）的角度深入探讨此次春旱成因。结果表明：（1）2023年我国西南春旱是高温干旱复合事件，3月干旱发生在中部，4月干旱加剧并向西扩展，5月干旱持续。（2）3月北太平洋的马蹄形海温异常导致西风急流偏南偏西，抑制了西南地区的降水。（3）4月印度洋暖海温通过Kelvin波导致孟加拉湾附近的反气旋式环流异常，西北太平洋暖海温通过Rossby波导致南海至菲律宾的气旋式环流异常，造成西南地区南部出现偏北风，导致水汽辐散，加剧干旱。（4）5月MJO长时间维持在西太平洋，通过Gill响应引发南海至菲律宾对流层低层的气旋异常，减少偏南水汽的输送，从而使得西南干旱持续。

针对国际上最新提出的干旱指数——标准化降水蒸散指数（SPEI），从拟合优度检验、对历史干旱事件的刻画、以及SPEI与SPI、PDSI指数的关系角度出发，全面分析了SPEI指数在中国区域的适用性。结果表明，只有在冬季且时间尺度小于3个月时，新疆南部、西藏西北部和华北至河套地区的样本不服从Log—logistic分布；而在冬季且时间尺度大于3个月以及夏季的任何时间尺度，中国范围的样本都符合Log—logistic分布，所得SPEI指数可靠。SPEI指数能够准确刻画几次特大干旱事件的地域中心、影响范围和强度。与SPI指数相比，SPEI指数引入了影响干旱的潜在蒸发项，能够更精确地刻画干旱。而与PDSI指数相比，SPEI指数具有多时间尺度特征，计算更简便。

基于1921—2016年天津地区降水、气温观测数据,对全球降水气候中心降水(GPCC-P)、东英吉利大学气候研究中心气温(CRU-T)进行适用性评估后发现GPCC-P和CRU-T均能较好地反映天津地区降水和气温的变化。在此基础上,进一步利用GPCC-P、CRU-T计算的标准化降水蒸散指数(SPEI)分析天津地区近百年干旱时空演变特征并判断其未来变化趋势。结果表明:(1)天津干旱主要发生于1940年代初期、1990年代末和2000年代初期,四季均以轻旱和中旱为主,干旱高频季节由秋、冬季逐渐转为春、夏季。(2)天津全区SPEI气候趋势在6个时期除秋季整体呈 “升、降、升”分布特征外,春、夏、冬季均表现为 “升、降”的分布特征,且夏季下降趋势最为显著,1961—2010年宁河每10 a下降0.30。(3)1921—1970、1931—1980、1941—1990年天津春、冬季湿润化趋势由降水主导,而夏、秋季则由气温和降水协同影响; 1951—2000、1961—2010、1971—2016年春季干旱趋势主要受气温影响,夏、冬季则为气温和降水协同影响,随着全球变暖,气温升高对干旱的影响逐渐增强。(4)1921—2016年天津地区四季SPEI与PDO呈负相关关系,春、夏季相关性从西北向东南递减,而秋、冬季相关性则由东南向西北递减。(5)未来夏季天津全区、冬季天津西南部呈干旱化趋势,春季干旱化趋势、秋季湿润化趋势不明显。

在全球增暖背景下，我国干旱灾害的严重程度、持续时间和影响范围均呈增加趋势。气象干旱是干旱灾害发生的前提，厘清气象干旱形成原因，对提高干旱预警能力、制定干旱灾害应对策略和防御措施有重要科学意义。本文较为全面地梳理了我国气象干旱成因的研究进展。首先，考虑干旱的成因具有区域差异性，分别总结了我国西北、华北、东北、华东、华南及西南6个区域的干旱成因；考虑干旱的时间持续性，基于季节干旱、两季连旱和三季连旱，分别从冷暖空气、位势高度场、海温场异常等方面归纳各区域不同持续时间气象干旱形成的主要影响因子。其次，提出了目前我国气象干旱成因研究面临的科学问题和未来研究方向。鉴于已有的干旱成因研究多以对单一影响因子研究为主，即便考虑了干旱形成的多个影响因子，但仍然相对缺乏对多因子间协同作用的定量分析，因此未来需要关注不同影响因子对气象干旱形成的贡献率及彼此间协同作用的定量关系。

旨在为棉花干旱灾害的监测、预报预警及防御提供理论依据。利用河北省南部8个气象站点1962—2020年的逐月气温、降水量数据，采用标准化降水蒸散指数(SPEI)，通过回归分析、Mann-Kendall检验等方法，分析了河北省南部棉花生长季（4—10月）干旱变化特征。结果表明，河北南部棉花全生育期的干旱频率为25%，其中重旱以上发生频率为6.8%;播种期、苗期、蕾期、花铃期和吐絮期干旱频率分别为35.6%、30.5%、32.2%、30.5%和32.2%;苗期气候在1976年发生干湿变化突变，1976年后呈显著湿润化趋势;蕾期气候在1968年发生干湿突变，1968年后呈显著湿润化趋势;棉花花铃期气候1982年后呈干旱化趋势，变化趋势越来越显著;棉花吐絮期气候1989年后呈干旱化趋势;棉花全生育期气候1982年后呈现持续干旱化趋势。20世纪90年代以来，棉花苗期、蕾期气候呈湿润化趋势，花铃期呈干旱化趋势，作物品种培育和栽培技术措施改进应重视这种变化趋势。

研究农业干旱灾害演变特征及其与气候因子的关系，可以明确气候因子影响干旱灾害的关键期，有效减轻干旱灾害造成的损失，对提高干旱灾害风险评估技术和风险管理水平有重要科学意义。本文利用云南农业干旱灾害统计数据、降水、平均气温及有效灌溉面积等数据，首先分析农业干旱灾害时空分布特征，然后研究其与气候因子的关系，探讨干旱灾害变化的可能成因，最后构建基于关键期多气候因子的干旱灾害评估模型。结果表明：1978—2022年云南农业干旱受灾率和成灾率总体呈减小趋势，减小速率分别为0.49%·（10 a）^-1和0.09%·（10 a）^-1，在2004年和2013年左右分别发生了由少到多和由多到少的突变。2005—2013年干旱灾害较为严重，云南有14个州（市）干旱综合损失率比1996—2022年平均偏多2%~6%，2014—2022年全省大部地区农业干旱灾害减轻。云南5月降水、5月平均气温及1—3月和5—9月气象干旱对农业干旱灾害损失至关重要，其影响明显大于年尺度的同类气候要素，是影响云南农业干旱灾害的关键期气候因子。2014年以后，云南5月降水总体偏少、平均气温偏高，1—3月、5—9月气象干旱总体偏强，但农业干旱灾害偏轻，重要原因之一是水利设施增多，有效灌溉面积增加，干旱防灾减灾能力增强。基于关键期多气候因子构建的拟合模型对云南农业干旱灾害估算具有较好的效果，其拟合关系明显好于与年尺度的同类气候要素的关系。

Extreme weather events such as cold-air outbreaks (CAOs) pose great threats to human life and the socioeconomic well-being of modern society. In the past, our capability to predict their occurrences has been constrained by the 2-week predictability limit for weather. We demonstrate here for the first time that a rapid increase of air mass transported into the polar stratosphere, referred to as the pulse of the stratosphere (PULSE), can often be predicted with a useful degree of skill 4–6 weeks in advance by operational forecast models. We further show that the probability of the occurrence of continental-scale CAOs in midlatitudes increases substantially above normal conditions within a short time period from 1 week before to 1–2 weeks after the peak day of a PULSE event. In particular, we reveal that the three massive CAOs over North America in January and February of 2014 were preceded by three episodes of extreme mass transport into the polar stratosphere with peak intensities reaching a trillion tons per day, twice that on an average winter day. Therefore, our capability to predict the PULSEs with operational forecast models, in conjunction with its linkage to continental-scale CAOs, opens up a new opportunity for 30-day forecasts of continental-scale CAOs, such as those occurring over North America during the 2013/14 winter. A real-time forecast experiment inaugurated in the winter of 2014/15 has given support to the idea that it is feasible to forecast CAOs 1 month in advance.

Most climate change detection and attribution studies have focused on mean or extreme temperature or precipitation, neglecting to explore long-term changes in drought characteristics. Here we provide evidence that anthropogenic forcing has impacted interrelated meteorological drought characteristics. Using SPI and SPEI indices generated from an ensemble of 9 CMIP6 models (using 3 realizations per model), we show that the presence of anthropogenic forcing has increased the drought frequency, maximum drought duration, and maximum drought intensity experienced in large parts of the Americas, Africa, and Asia. Using individual greenhouse gas and anthropogenic aerosol forcings, we also highlight that regional balances between the two major forcings have contributed to the drying patterns detected in our results. Overall, we provide a comprehensive characterization of the influence of anthropogenic forcing on drought characteristics, providing important perspectives on the role of forcings in driving changes in drought events.

The authors propose a new climatic drought index: the standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI). The SPEI is based on precipitation and temperature data, and it has the advantage of combining multiscalar character with the capacity to include the effects of temperature variability on drought assessment. The procedure to calculate the index is detailed and involves a climatic water balance, the accumulation of deficit/surplus at different time scales, and adjustment to a log-logistic probability distribution. Mathematically, the SPEI is similar to the standardized precipitation index (SPI), but it includes the role of temperature. Because the SPEI is based on a water balance, it can be compared to the self-calibrated Palmer drought severity index (sc-PDSI). Time series of the three indices were compared for a set of observatories with different climate characteristics, located in different parts of the world. Under global warming conditions, only the sc-PDSI and SPEI identified an increase in drought severity associated with higher water demand as a result of evapotranspiration. Relative to the sc-PDSI, the SPEI has the advantage of being multiscalar, which is crucial for drought analysis and monitoring.