本书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。本书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。 本书可供水利工程、农业工程、农业水文、农业气象等领域的研究人员和高校师生参考使用。

第1章 绪论
　　1.1 研究背景及意义
　　1.1.1 降水产品性能评估及其在干旱研究中的重要性
　　降水是*重要的水文气象要素之一，也是维持自然界能量平衡的关键因素（唐国强等，2015；Huffman，2014）。降水的时空分布变化与各种自然灾害的发生息息相关（Maggioni et al.，2016），它在空间分布上的不均匀性和时间变化上的不稳定性是引起如洪涝、干旱等自然灾害的直接原因，然而由于降水在小尺度上存在很大的变异性，对它的准确估计存在很多挑战（Beck et al.，2018，2017a），因此优质的高时空分辨率降水数据集对于水文模型驱动和干旱、洪水预测等科学研究与应用具有重要价值。
　　目前，降水观测资料的来源主要有三种，包括雨量计、天气雷达以及卫星传感器（江善虎等，2014）。其中，雨量计获得的降水观测资料具有精度高、时间尺度长等优势，应用*为广泛（章诞武等，2013），但雨量计只适用于点尺度，且空间监测能力易受经济、地理条件等因素的制约，在部分地区获得的降水观测资料空间代表性很差（刘俊峰等，2011；张强等，2011）。天气雷达具有空间分辨率高、数据获取滞后时间短等优势，但其对降水强度的估算难以准确反映降水在时间上的高变异性，此外，其获取的降水观测资料常因空间覆盖度有限、信号易受地形遮挡等因素影响，在空间上存在很大的不确定性（Sokol et al.，2021）。卫星传感器主要包括可见光/红外（Visible Light/Infrared Radiation，VIS/IR）传感器和主、被动微波传感器两种，可见光/红外传感器的可见光波段仅能观测白天的数据，红外波段观测的数据的时空分辨率高，但只能通过云顶亮温间接反演降水数据且误差较大（唐国强等，2015），而被动微波传感器可以直接观测降水颗粒的辐射特性且精度高于可见光/红外传感器，主动微波传感器则是目前卫星搭载的观测降水的传感器中*精准的仪器且具有高精度、高分辨率的特性（Kolassa et al.，2017；杨斌利等，2014），因此，将异源降水资料有机结合是目前获取高质量降水数据的主流发展方向。
　　近年来，已有大量全球降水产品（宋子珏等，2018）可用于水文、气候等研究的高时空分辨率分析。这些产品具有不同的时间序列长度、时空分辨率以及精度特征，根据数据来源和估算方法的差异，它们大致可分为三类（Sun et al.，2018）：第一类是基于气象站观测降水数据分析得到的高分辨率格网数据产品，如全球降水气候中心（Global Precipitation Climatology Centre，GPCC）的数据产品等（Schneider et al.，2014），这类数据产品能够较为准确地捕捉降水的时间变化，但却难以反映降水的空间差异；第二类是以卫星传感器监测到的多源降水数据为基础的，通过各种反演、融合、校正算法而得到的高分辨率格网降水产品，如热带降雨测量任务多卫星降水分析（Tropical Rainfall Measuring Mission Multi-satellite Precipitation Analysis，TMPA）产品等（Huffman，2014），这类产品常具有较高的空间分辨率，可以很好地反映降水的空间分布特征，但由于卫星发射相比于气象站建立的时间较晚，这类产品的时间序列长度相对较短；第三类是将已有的气象观测资料与许多物理和动力学模型进行不断地模拟得到的再分析降水产品，如欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-range Weather Forecast， ECMWF）的再分析资料（ECMWF Re-analysis-Interim，ERA-Interim）产品（Balsamo et al.，2015），这类产品的构建需要背景场、多源观测资料、数据同化系统以及陆面和气候过程模型，这类产品相比于气象站分析产品在空间上精度更高，相比于基于卫星的降水产品可跨越更长的时间段（何奇芳等，2018）。这几类降水产品由于数据来源和制作原理的不同，它们在不同时空条件下以及不同实际应用中的适用能力也会存在很大的差异，因此探究这些降水产品在不同条件下的时空分布、精度及频率分布表现，对于在不同研究与应用中降水产品的精准选择以及多源降水产品的融合发展具有重要意义。
　　在全球各类高时空分辨率的降水产品中，卫星降水产品是目前种类*多且*有发展前景的（Maggioni et al.，2016），自1997年热带降雨测量任务（Tropical Rainfall Measuring Mission，TRMM）卫星成功发射起，卫星遥感降水迎来了黄金时期，多种反演算法、降水产品层出不穷，其中 TMPA系列是精度*高且*为稳健的一类降水产品，然而2015年 TRMM卫星坠入大气层， TRMM时代遗憾退场，但 TMPA系列产品一直更新到2019年（Kirschbaum et al.，2017）。TRMM的继承者全球降水观测（Global Precipitation Measurement，GPM）卫星于2014年成功发射，它是众多卫星降水观测计划中*有希望的一个，它的到来使卫星降水观测的发展进入了新纪元，在它的众多产品中， GPM的多卫星联合反演（Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM，IMERG）产品*受瞩目，随着算法的不断更新，目前 IMERG系列产品已更新到第六版，这一版本与以往有很大的不同，它结合了 TRMM和 GPM两个时代的降水观测资料，具有更长的降水时间序列，这将使其具有更大的研究和使用价值（Ma et al.，2021），因此它的综合精度评价及其与 TMPA系列降水数据集的比较具有重要意义。
　　干旱是在一定时间尺度上水分收支不平衡造成的水分持续短缺现象（李明等，2019；Mishra and Singh，2010）。干旱在全球范围内普遍存在，它不仅发生在干旱和半干旱地区，还发生在湿润地区（West et al.，2019；Azarakhshi et al.，2011）。近年来，全球气候变化显著导致气象灾害频发，据统计，自然灾害造成的经济损失约有70%来源于气象灾害，而在这些气象灾害中，旱灾造成的经济损失已过半
　　（王劲松等，2012）。作为一种频繁发生的自然灾害，干旱对人类的生存发展、自然的生态平衡构成了严重威胁，对社会和经济安全的影响仅次于洪水（陈少丹等，2018；沈彦军等，2013）。根据水文循环过程，干旱通常被分为气象、农业、水文、社会经济干旱四大类（李毅等，2021）。其中，气象干旱是指某时段内蒸发量和降水量的收支不平衡（水分蒸发大于水分收入）而造成的异常水分短缺现象（Esfahanian et al.，2016；Mishra and Singh，2010）；农业干旱是指在作物生长关键时期，外界环境因素造成土壤水分持续不足、严重亏缺，作物无法正常生长，从而减产或失收的农业气象灾害（Sheffield and Wood，2012）；水文干旱是指降水与地表水、地下水收支不平衡造成的异常水分短缺现象（Whitmore，2000）；社会经济干旱是指自然与人类社会经济系统中水资源供需不平衡造成的水分异常短缺现象。因而，从本质上讲，无论哪种干旱类型都是气象干旱影响的结果，它们的发生都晚于气象干旱，可以通过对气象干旱监测来做到预警。因此，气象干旱在时空上的准确监测具有重要意义。
　　气象干旱受多种因素影响，其中主导因素有降水和温度，降水以降雨和降雪的形式提供水分的补给，而温度通过影响蒸散来控制水分耗散（蔡鸿昆等，2020），因而气象干旱监测的关键在于对降水和温度（或蒸散）时空变化的准确捕捉，尤其是降水。由于计算气象干旱指数所需的数据一般来源于地面气象观测站点（王兆礼等，2017），而地面气象观测站点空间分布不均，部分地区站点稀疏，甚至不设立气象观测站点，有大量缺测值（Cai et al.，2016），因而基于点尺度计算的气象干旱指数难以评估大尺度的区域干旱状况，在这种情况下，基于格网的高分辨率降水、温度（或蒸散）产品被考虑用来计算气象干旱指数，然而这些高分辨率格网产品在气象干旱监测中的效用仍然未知。因此，评价不同类型降水产品在气象干旱监测中的效用具有重要意义。
　　1.1.2 旱灾和极端事件对社会经济系统的影响
　　干旱不是由单一因素引起的，而是气候变化和人类活动等包含的多种因素综合作用的结果。干旱的形成因素十分复杂，其发生机理和发展过程复杂多样。从全球各自然灾害来看，干旱发生频率高、持续时间长和波及范围广的特点使得旱灾的影响面*广，可能在世界上的任何区域发生（Schubert et al.，2016；Chen and Sun，2015），造成的经济损失大，因此旱灾被认为是破坏性极强、极具灾难性的自然灾害之一（郑远长，2000；Huang et al.，2019；Mishra and Singh，2010）。据统计，近年来，干旱这一种自然灾害所造成的总经济损失每年高达60亿～80亿美元（Wilhite，2000），如2002年的美国干旱（Cook et al.，2007）、2010～2011年的东非干旱（Dutra et al.，2013）、2005年的亚马孙极端干旱事件（Sena et al.，2012）和发生在伊朗的极端干旱事件（Modarres et al.，2016）等。干旱给各个国家的农业、社会和生态系统造成巨大损失的同时对农作物的生产和供水造成的影响也不容小觑。
　　我国位于东亚、太平洋西岸，地域广阔，地形复杂，气候多样，人类活动较为复杂，极易受自然灾害的影响（Rim，2013）。根据农业灾区1978～2016年的统计数据，我国平均每年旱灾、水灾、风灾和低温冰冻灾害的覆盖面积分别约为2.27×107 hm2、1.09×107 hm2、4.48×106 hm2和3.19×106 hm2（王丹丹等，2018）。此外，我国的旱灾未来有增加的趋势（Wang Q et al.，2018）。根据水利部的统计数据，2017年我国共有26个省（自治区、直辖市）遭受干旱灾害，粮食损失和经济作物损失分别约为1.34×1010kg和1168.4亿元，因此以我国为研究区，研究多源降水产品的性能及其在干旱监测中的应用具有重要意义。
　　在全球变暖的背景下，干旱灾害是我国*主要的自然灾害之一。在干旱灾害的影响下，我国农作物受旱面积为0.2亿～0.27亿 hm2/a，造成了250亿～300亿 kg/a的粮食损失量，每年受灾人口不计其数（姚玉璧等，2007）。干旱的频发和程度的日益加剧，对我国的粮食安全生产和社会稳定产生巨大威胁，同时也严重制约了我国经济的发展。据以往的数据统计，从公元前206年到中华人民共和国成立的1949年，我国发生旱灾的总次数为1056次，几乎是两年必发生一次。此外，我国干旱并不是短期的，而是持续且日益严重的，并且时至今日在我国所有的省份都有发生。例如，2004年的四川大旱、2006年的川渝高温大旱和2007年的湖南大旱；2009～2010年在我国西南地区发生的极端干旱事件的影响范围包括云贵川三省，造成了2100万人口缺少饮用水；2011年长江中下游发生了自1954年以来*为严重的旱灾，对当地的农业系统和水产养鱼业造成了不可估量的损失。
　　目前，我国应对干旱还处于“被动抗旱”的局面，未能进入“主动抗旱”的时代，其主要原因是对干旱的驱动机制认识不深，难以为干旱的监测、预报等提供科学的理论支撑。因此，对干旱的驱动因子进行研究在干旱的应对策略上具有

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