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World File Search System干旱的
多年干旱的区域驱动因素和特征
多年干旱（MYDS）是严重的自然危害，由于气候变化而变得更加普遍。鉴于与持续时间较短的干旱相比，它们的社会影响很大，因此至关重要的是更好地了解MyDs的驱动因素。使用重新分析数据，本研究提供了在加利福尼亚，西欧，印度，阿根廷，南非和澳大利亚东南部的MYDS的历史概述。对于每个地区，给予多年干旱的特征和驱动因素，并将其与正常干旱（NDS）进行比较。此外，我们研究了干旱长期记忆的潜力。我们的发现表明，MyD的发生和持续时间差异很大，在加利福尼亚，阿根廷和澳大利亚观察到的MyDS和NDS之间的持续时间相对较大。与气候上稳定的降水相比，降水气候中具有独特季节性的区域往往会经历更快的干旱发作。我们的分析表明，MYDS和NDS通常从相似的条件开始，但会随着时间的流逝而分歧，大多数地区的潜在蒸散量较大，阿根廷和印度的降水率较低。长期记忆存在于阿根廷，澳大利亚和南非，这可能为这些地区的MYDS的可预测性提供途径。受海洋和土地影响的远程连接预计在这里发挥重要作用，而在其他地区，MyD的发生可能会更受到机会。这些发现可以有助于对水管理，先前和干旱期间进行决策。
了解农民对干旱的适应行为
拟合评估标准的指标χ2 /df = 0.941 = 0.941≥0.05（Jöreskog和Sörbom，1993）Cmin /df = 1.43 <2（Hair等，1998）NFI（Δ1） RFI (ρ1)= 0.988 > 0.90 (Bentler, 1992) TLI (ρ2)= 1.000 ≥ 0.95 Or ≥0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) CFI= 0.979 ≥ 0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) RMSEA= 0.000 ≤ 0.5: Very good fit (Browne和Cudeck，1993年； Kline，2005年）拟合评估标准的指标χ2 /df = 0.941 = 0.941≥0.05（Jöreskog和Sörbom，1993）Cmin /df = 1.43 <2（Hair等，1998）NFI（Δ1） RFI (ρ1)= 0.988 > 0.90 (Bentler, 1992) TLI (ρ2)= 1.000 ≥ 0.95 Or ≥0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) CFI= 0.979 ≥ 0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) RMSEA= 0.000 ≤ 0.5: Very good fit (Browne和Cudeck，1993年； Kline，2005年）
确定导致印度可再生能源生产干旱的天气模式
全球能源系统正在不断发展，以实现《巴黎协定》设定的气候缓解目标。这一过程需要各国迅速减少对化石燃料的依赖，并大量使用可再生能源发电（如风能、太阳能和水力发电）。在电力部门脱碳的同时，热力和运输部门也在电气化，以降低碳强度。可再生能源依赖天气，导致生产在几分钟到几十年的时间尺度上变化。这种变化的结果是，可能会出现可再生能源产量较低的时期，这里称为“可再生能源干旱”。需要解决这一能源安全挑战，以提供稳定的电力供应并确保电网稳定。本文选择印度作为研究区域，因为该地区已经拥有大量可再生能源发电（截至 2022 年 10 月，已安装 42 吉瓦风能、61 吉瓦太阳能和 51 吉瓦水力发电），并且该地区在大规模模式下具有良好的亚季节可预测性。
干旱的比较亲水性代谢分析 -
图4。（a）从43个基因改性（GM）大米的代谢物（填充圆圈），其等源性对应物（空圆圈）和商业品种（三角形）在Suwon（黑色符号）和Gunwi（灰色符号）生长的43个代谢物（GM）和商业品种（灰色符号）的数据。（b）HCA结果是从43个基因修饰（GM）大米（填充符号）的43个代谢物及其在2012年（diamond）（钻石）（diamgle），2013年（triangle）和2014年（circle）生长的遗传修饰（GM）（填充符号）的代谢物及其同源物（空符号）。
2022年夏季干旱跨越欧洲的森林干旱的影响
摘要。欧洲的森林在2022年夏季经历了破纪录的干旱条件。各种森林类型在生长季节中对极端气候的反应的方向取决于一系列内部和外部因素。这些因素包括极端条件的范围和严重性以及适合环境线索的树生态生理特征，这些特征表现出显着的区域变化。在这项研究中，我们的目的是（1）量化2022年典型土壤和大气干燥的程度和严重性，与过去的两个最极端的年份（2003年和2018年）相比，（2）量化不同森林类型对大气和土壤干燥性的响应，以罐装褐色和照片的形式相关，以及森林的效果，以及森林的效果，以及森林的特征，以及森林的特征，以及森林的特征，以相关的特征，以相关的特征，以下特征是构成范围的特征。冠层水平。为此，我们在2000年至2022年之间使用了空间气象数据集来识别具有极端土壤和大气干性的条件。我们使用了植被（NIR V）的近红外反射，该反射来自中等分辨率成像光谱仪（MODIS）和全球OCO-2太阳能诱导的荧光（GOSIF）作为生态系统的观察性代理，以量化可在Cansy Prodiphy Leaster casepy层的森林响应。在2022年夏季，欧洲南部地区经验丰富的大气和土壤干燥。与2018年的干旱相比，这些极端条件导致森林中GOSIF的普遍下降30％，并且与2003年干旱相比的普遍下降60％。尽管大气和土壤干旱得分更为广泛，并且在2018年com-
了解当前和将来的气候中对干旱的集水回应
科学研究和分析基于环境机构所做的一切。它有助于我们有效理解和管理环境。我们自己的专家与领先的科学组织，大学和Defra集团的其他部分合作，将最佳知识带入我们现在和将来面临的环境问题。我们的科学工作作为摘要和报告发表，所有人都可以免费获得。本报告是环境局首席科学家小组和HR Wallingford委托合作研究的结果。您可以在https://www.gov.uk/government/organisation/environment-agency/about/research上找到有关我们当前的科学计划的更多信息，如果您对本报告或环境局的其他科学工作有任何评论或疑问，请联系research@envorirnment-agencenty-agencency.gov.uk.gov.uk。
暴露于干旱的温带土壤 - 键过程...
摘要：2022年英国（英国）的夏季干旱对其终止可能如何影响和与土壤资源相互作用产生了重大猜测。在科学文献中存在有关土壤和干旱的知识，但尚未汇编过对温带土壤的对土壤特性和功能的更广泛影响的连贯理解。在这里，我们从英国和其他温带国家的研究中汇集了知识，以了解土壤对干旱的反应，重要的是我们的知识差距是什么。首先，我们在英国定义了不同类型的干旱及其频率，并简要概述了干旱在土壤和相关生态系统上所面临的社会影响。我们的重点是“农业和生态系统干旱”，因为这是土壤经历影响农作物和生态系统功能的干燥时期，然后再润湿的时候。研究了水分在土壤中的行为以及有助于其存储和运输的关键过程。讨论了由干旱和重新吹干（即，dr Outch终止）产生的土壤的物理，化学和生物学特性的主要变化，并证明了它们的广泛相互作用。涉及土壤重新润湿的过程，以进行土壤和集水区的土壤反应。最后，考虑了干旱后的土壤恢复，确定了知识差距，并突出了改善理解的领域。
微生物社区对干旱的反应取决于作物
生长季节干旱可能是毁灭性作物产量的破坏性。土壤微生物群落有可能在干旱下通过增加植物的耐受性和保留土壤水的水平来缓冲产量损失。微生物接种农业领域可以增加植物的生长，但是很少有研究检查了微生物接种对植物和土壤微生物干旱耐受性的影响。我们进行了一次Rainout Shelter实验和随后的温室实验，以探索3个目标。首先，我们评估了用于在农业领域研究干旱的大型雨地庇护所设计的表现。第二，我们测试了农作物（玉米与大豆）和微生物接种如何改变土壤微生物组成，多样性和生物量对干旱的反应。第三，我们测试了现场接种治疗和干旱暴露是否改变了微生物群落，以促进植物干旱的耐受性的方式。在我们的现场实验中，干旱对土壤细菌组成的影响取决于作物类型，而干旱降低了玉米地块的细菌多样性，而干旱降低了大豆地块的微生物生物量碳。微生物接种并未改变整体微生物群落组成，植物的生长或干旱耐受性。仍然，接种历史影响了温室中未来工厂的生长。我们的研究表明，植物物种在塑造微生物群落对干旱的反应以及微生物接种遗产影响的重要性中的重要性。
蒸发需求，土壤水分和闪光干旱的下午预测技能从连续美国的两个动态模型
摘要：闪存干旱正在迅速发展中季气候极端事件，这些事件突然降低了土壤水分，这是由于蒸发需求增加和/或持续的降水所驱动的。在连续美国的每个气候区域（conus）中，我们评估了每周根区域土壤水分（RZSM）的预测技能，蒸发需求（et o）和相关的泛烟（FD）索引（FD）索引（FD）索引（FD）索引，源自两个动态模型[GODDARD EARKENT SYSTEM MODEL SYSTEM V2P1（GEOS-VP1）foref and Geos-V2P1（Geos-V2p1（Geos-V2p1）（Geos-V2p1（Geos-V2p1））在2000年至2019年之间针对三个参考数据集之间的亚季节实验（SUBX）项目中：现代时代的研究和应用版本2版（MERRA-2），北美土地数据同化系统，第2阶段（NLDAS-2）和GEFSV12重新分析。ET O及其在第1周的强迫变量具有中度至高度的异常相关系数（ACC）技能（; 0.70 - 0.95）（;除了下降短波辐射以外），到第3-4周，所有强制变量（ACC，0.5）的预性能较低。RZSM（0 - 100 cm）在高平原，西，西部，中西部和南方区域的领先第1周（; 0.7 - 0.85 ACC）中表现出高技能。当针对GEFSV12重新分析时，对MERRA-2和NLDAS-2和ACC的技能较低时，与MERRA-2和ACC的技能相比，第3-4周至0.5的技能仍然较低。gefsv12分析尚未针对原位观察结果进行评估，并且与NLDAS-2相比，RZSM隔离差异很大，我们的分析识别GEFSV12重新质量预测极限，这可以最大程度地实现ACC； RZSM第3和第4周之间的RZSM预测为0.6。对主要FD事件的分析表明，GEFSV12的重新记录不一致地捕获了有助于FD发作的大气和RZSM异常的正确位置，这表明需要改善动态模型的同化和初始化程序以提高亚季节性FD可预测性。
加深的地下水位增加了泥炭苔藓与周期性干旱的脆弱性
fi g u r e 2（a）建模最大光合作用（p max），（b）所有原点的呼吸（r）peatland Type×地下水位（WT）历史组合，以及（C和D）在实验过程中的温室环境。p max（a）和r（b）值估算，然后平均。每条线代表每个测量运动中两个物种的CO 2通量值（n = 4）。在周期性干旱（虚线）进行的中co症测量了五次：干旱前，峰值干旱，然后在树周的恢复期间每周一次。对照中的中焦点没有周期性干旱（实线）进行了三次：干旱前，峰值干旱和恢复3周后。每个源subsite（原点泥炭型×WT历史组合）均以不同的颜色表示。线类型将控制与干旱处理的中孔分开。（c）用两个DHT22传感器在中心水平上测量空气湿度，其值平均。使用两个Pino-Tech土壤观察到10个传感器测量土壤水分，每个传感器中有一个经过干旱和对照中的中验。土壤水分传感器未校准泥炭土壤，而是描述时间变化。（d）用两个DHT22传感器在中孔水平上记录空气温度，其值平均。土壤温度是使用两个中心中的DS18B20传感器测量的，并且还将这两个传感器的记录值进行平均。室内测量活动（表2）标有灰色阴影，干旱时期的启动和结束是用灰色虚线标记的。