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克里米亚-刚果出血热蜱虫媒介 - Hal Inrae
图 2 气候数据的主成分分析，主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性，而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应于月份（1 表示一月至 12 表示十二月）
克里米亚-刚果出血热蜱媒介Hyalomma
图 2 气候数据的主成分分析，在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性，而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应于月份（1 表示一月至 12 表示十二月）
用修改后的Budyko框架
用于评估Luanhe River（URLR）对流量的植被变化的影响，我们首先计算了基础表面参数（ω）与归一化差异植被指数（NDVI）之间的方程。然后，我们将植被信息引入了Budyko方程，并建立了修改的Budyko方程。最后，使用改良的Budyko方程估算了植被变化对URLR流量的影响。结果表明：（1）URLR中的NDVI从1982年到2016年的趋势越来越大，这与径流深度相反。NDVI的突然变化发生在1998年，并且获得了ω和NDVI之间的简单线性模型（p <0.01）。（2）在变化期（1999- 2016年）中，降水，潜在蒸散量，NDVI和人为因素的贡献率分别为44.99、11.26、29.45和17.30％。尽管降水仍然是ULRB径流撞击的主要驱动力，而ULRB的植被的增加，但植被已成为径流撞击的第二个驱动力，随后是人类活动和潜在的蒸发量。需要进一步研究植被变化对水周期的影响的机制。这项研究的结果可以为URLR中的用水和保护提供理论基础。
水电潜力和发展机会
水文水平衡模型旨在计算流入鲁韦鲁湖子系统的所有水量以及湖泊与 RRFHP 之间的水量。所应用的降水径流模型（COSERO 模型）是在学术领域开发的，AFRY 的主要专家参与了开发过程 [2]。该模型已广泛应用于世界许多气候区，其中包括尼日尔和赞比西河流域 [3, 4]。COSERO 的概念结构类似于著名的 HBV 模型，并通过详细的河流路由和湖泊模块进行了扩展。该模型的输入是降水和气温数据。潜在蒸散量是根据经验关系从气温计算出来的。该模型通过使用一系列线性水库组件来考虑截留损失、土壤过程和径流生成。在径流计算中考虑了快速和慢速成分，反映了地表流、中间流和基流的不同响应时间。通过模拟路径、洪泛区洪水衰减和湖泊过程，沿河流网络聚集径流。模型结构示意图如下所示。
未来水资源：水文建模
simulations Grid-to-Grid (G2G) A grid-based hydrological model Hands-Off-Flow (HoF) Flow condition (m 3 /s) to protect surface water and groundwater resources MaRIUS The Managing the risks, impacts and uncertainties of droughts and water scarcity project MeanAI Temporal mean of Observed Artificial Influences NALD National Abstraction Licensing Database NATURAL Refers to river flows in catchments with no artificial influences NRFA国家河流流档案观察到人工影响潜在的蒸发（PE），也称为潜在蒸散量（PET）Q70/Q90/Q95/Q95流（m 3/s），该流量相等或超过70％，90％，或95％的指定时间（即指定的时间段）低流量参数）RCM区域气候模型RCP代表性浓度途径，IPCC SIMOBS观察驱动的水文模拟SIMRCM RCM RCM-RCM驱动水文模拟可持续性可持续性（SUS）AI SEEMCP18 UKCP18 UK CLISTION INCORASS SYSTION WARG SAMENT SYSTICS WATER COMPURATION WREZ WATER COMPURATION WREZ WREZ WRZ WREZ WRZ WREZ WREZ WREZ WREZ WREZ WREZ WRZ WIDE SYSRAIME SIMRCM RCM驱动水文模拟可持续性（SUSRCM）采用的温室气体浓度轨迹
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。
估计植物生产和农业水管理的作物系数，在亚人类热带地区的气候变化下
了解当前和未来的作物需求对于提高农业生产力和管理长期水资源在不断变化的气候下至关重要。这项研究旨在估计在不同的水管理实践和气候变化方案下，作物用水需求将如何变化。使用灌溉决策工具的现场实验是在2016年和2017年在埃塞俄比亚Lemo进行的。农作物和水管理数据是在白菜和胡萝卜生产上收集的。现场数据用于估计作物系数（KC），并将结果与模拟的KC与农业政策环境扩展器（APEX）模型进行了比较。在顶点中使用了预测的未来气候数据来评估气候变化对未来作物水需求和KC的影响。现场数据分析表明，平均而言，农民传统实践（FTP）治疗比润湿前探测器（WFD）处理更多的水。使用土壤水平衡法，卷心菜的初始，中和晚期两种处理的KC值的平均值分别为0.71、1.21和0.8，胡萝卜分别为0.69、1.27和0.86。顶端模拟的KC捕获了FAO KC模式，其测定系数（R-square）在0.5到0.74之间。最高模拟和土壤水平估计的KC还表明，卷心菜的R平方与R平方的关系很强，而胡萝卜的含量在0.5到0.75之间，0.66和0.96。预计的气候变化分析表明，由于温度升高，预计将来的作物水需求将在未来增加。在气候变化方案下，与基线期相比，2025年，2055年和2085年的生长季节潜在蒸散量将在2025年，2055年和2085年增加2.5％，5.1和6.0％。模拟的KC表示2085年的变化系数较高，卷心菜为19％，胡萝卜为24％，而2025个时期模拟的KC表示变异系数最小（分别为16％和21％的卷心菜和胡萝卜）。该研究表明，当前使用可用水资源的灌溉计划应考虑到该地区较高的农作物水需求，以减少缺水的风险。