基于农业旱情解析我国粮食主产区极端无雨事件的演变特征

黄进; 柳艺博; 张方敏

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230399

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基于农业旱情解析我国粮食主产区极端无雨事件的演变特征

水文水资源与环境 | 更新时间：2026-02-25

- 基于农业旱情解析我国粮食主产区极端无雨事件的演变特征
- 基于农业旱情解析我国粮食主产区极端无雨事件的演变特征
- 水电能源科学 2023年第10期页码：10-13+18
- 作者机构：
  
  南京信息工程大学应用气象学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(42177436)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230399
  中图分类号： S423
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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黄进, 柳艺博, 张方敏. 基于农业旱情解析我国粮食主产区极端无雨事件的演变特征[J]. 水电能源科学, 2023,(10):10-13+18.

黄进, 柳艺博, 张方敏. 基于农业旱情解析我国粮食主产区极端无雨事件的演变特征[J]. 2023, (10): 10-13+18.
黄进, 柳艺博, 张方敏. 基于农业旱情解析我国粮食主产区极端无雨事件的演变特征[J]. 水电能源科学, 2023,(10):10-13+18. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230399.

黄进, 柳艺博, 张方敏. 基于农业旱情解析我国粮食主产区极端无雨事件的演变特征[J]. 2023, (10): 10-13+18. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230399.

摘要

基于1980～2019年间我国13个粮食主产省份的农业干旱受灾统计数据及逐日降水资料，采用H-P滤波提取了气候致损强度(CCLI)

并构建了其对无雨日指数(DDI)和大尺度大气—海洋指数(LAOI)的响应关系。结果发现CCLI与不同月份DDI的相关分析表明夏旱对灾情贡献更高，特别是7月无雨日总天数被识别为10个省份的首要致旱因子(PDCF);河南、江苏、湖北、内蒙古、吉林、辽宁的PDCF均呈现显著增强趋势，表明了夏季关键月份旱灾风险的加剧；各省份PDCF的波动存在2～3年的主周期；在0～12个月时滞下，北大西洋涛动、太平洋暖池、北极涛动等环流信号对旱情有着显著影响。研究结果可为区域干旱监测及预警提供科学依据。

Abstract

关键词

Keywords

references

我国粮食主产区农业水灾波动特征对环流异常的响应[J]. 黄进;林彬;徐兴祝;李超凡;张方敏.水电能源科学,2022(12)

基于H-P滤波的我国粮食主产区农业干旱时空特征解析[J]. 黄进;王锦旗;张方敏.水电能源科学,2022(09)

华北雨季降水年代际变化与水汽输送的联系[J]. 崔童;张若楠;郝立生;孙丞虎.大气科学,2022(04)

东北春季极端连续无雨日与前冬北太平洋海平面气压的可能联系[J]. 李晨曦;曾子旋;洪海旭;张梦琪;孙建奇;华维.气象科学,2022(02)

鄱阳湖流域雨日和无雨日指数的变化特征[J]. 邹睿;黄伊涵;孙国栋;尹义星;马燮铫;文佐.水电能源科学,2021(05)

1949—2016年我国粮食主产区旱灾变化趋势分析[J]. 田志会;李晓雪.中国农业大学学报,2019(12)

影响南方农业干旱灾损率的气候要素关键期特征[J]. 张强;韩兰英;王胜;王兴;林婧婧.科学通报,2018(23)

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