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| 內容簡介： |
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干旱是我国常见、影响的气候灾害之一，严重威胁我国粮食安全和社会稳定，成为制约社会经济可持续发展的重要挑战之一。针对干旱关键变量精度不一、指数适用性不明、干旱演化过程不清和未来干旱情景不定等关键科学问题，《基于多源数据融合的干旱综合监测与分析》提出构建“基于多源数据融合的干旱综合监测与分析”的创新策略，从干旱变量、干旱事件、干旱过程和干旱格局4个方面开展综合性的干旱监测与分析，支撑科学的干旱防灾减灾工作。《基于多源数据融合的干旱综合监测与分析》主要研究内容包括干旱监测分析进展、关键干旱变量的评估与融合、典型干旱事件的综合监测、复杂干旱演变过程的综合解析和未来干旱格局的综合预测。《基于多源数据融合的干旱综合监测与分析》对构建新一代干旱监测预测系统，实现科学的干旱防灾减灾具有一定的探索意义。
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| 目錄：
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目录第1章 干旱监测分析进展 11.1 干旱监测方法总体研究进展 11.2 干旱监测区域适应性研究进展 41.3 干旱演变过程解析研究进展 51.4 城市干旱研究进展 71.4.1 城市干旱特征 71.4.2 城市干旱驱动力 101.4.3 城市干旱对实现可持续发展目标的挑战 13第2章 关键干旱变量的评估与融合 202.1 表层土壤水分数据精度评估 202.1.1 表层土壤水分评估需求和方法 202.1.2 研究数据和实验区 212.1.3 基于密集站网的土壤水分验证 222.1.4 植被光学厚度对精度的影响 222.1.5 地表粗糙度对精度的影响 242.1.6 地表异质性对精度的影响 252.1.7 气候带对精度的影响 262.2 根区土壤水分数据精度评估 272.2.1 根区土壤水分评估需求 272.2.2 评估区域、数据和方法 292.2.3 根区土壤水分的时间规律 362.2.4 基于原位站点的土壤水分验证 382.2.5 基于三重组合分析的准确性评估 422.2.6 根区土壤水分数据获取的误差分析 462.3 基于光学和主动微波融合的高空间分辨率土壤水分数据获取与融合 492.3.1 高空间分辨率土壤水分数据获取 492.3.2 研究区域、数据和方法 502.3.3 高空间分辨率土壤水分融合结果 562.3.4 融合方法的性能、精度和对比 582.4 基于星地多源数据融合的高精度降水数据获取与融合 632.4.1 多源降水监测和产品验证 632.4.2 地面、卫星遥感和同化降水数据 652.4.3 高精度降水融合方法 692.4.4 单降水产品的不确定性与权重分析 712.4.5 基于三角帽方法加权融合的降水数据 732.4.6 年际降水融合数据 772.4.7 每日降水融合数据 802.4.8 与其他融合方法的对比 822.4.9 融合方法的质量评价 84第3章 典型干旱事件的综合监测 863.1 典型复合干旱指数的适用性对比 863.1.1 复合干旱指数监测 863.1.2 典型复合干旱指数适用性分析方法 863.1.3 研究区域和数据 883.1.4 多种典型复合干旱指数监测结果 893.1.5 多种典型复合干旱指数适用性讨论 953.2 美国中西部干旱灾害综合监测 973.2.1 美国中西部干旱监测现状 973.2.2 美国中西部干旱综合监测方法 983.2.3 研究区域和数据 993.2.4 美国中西部2012年干旱灾害监测分析 1013.3 印度北部干旱灾害综合监测 1083.3.1 印度北部干旱监测现状 1083.3.2 研究区域和数据 1093.3.3 印度北部干旱综合监测方法 1103.3.4 印度北部干旱回顾性统计分析 1143.3.5 印度北部干旱演变分析 1223.3.6 印度北部干旱趋势分析 1243.3.7 印度北部干旱与作物产量的关系 1283.4 长江中下游五省干旱灾害综合监测 1293.4.1 长江中下游干旱综合监测分析方法 1293.4.2 研究数据和实验区 1303.4.3 长江中下游五省干旱监测对比分析 1303.4.4 干旱指数监测适用性分析 1343.5 我国农业区域骤旱监测与时空分析 1353.5.1 骤旱研究现状 1353.5.2 研究区域和数据 1363.5.3 基于多源数据的骤旱监测方法 1373.5.4 我国骤旱年际次数和历时趋势 1383.5.5 我国骤旱次数和历时空间分布 1403.5.6 我国骤旱面积半月频次分布 1413.5.7 骤旱分析结果对比 142第4章 复杂干旱演变过程的综合解析 1444.1 基于多源数据融合的长江流域农业干旱过程解析 1444.1.1 长江流域农业干旱过程综合解析方法 1444.1.2 研究区域和数据 1454.1.3 长江流域农业干旱演化的时空过程 1464.2 基于多源数据融合的华北平原农业干旱过程解析 1514.2.1 华北平原农业干旱过程综合解析方法 1514.2.2 研究区域和数据 1534.2.3 华北平原农业干旱演化的时空过程 154第5章 未来干旱格局的综合预测 1595.1 融合机器学习和小波分析方法提升干旱预测精度 1595.1.1 多模型集合预报研究现状 1595.1.2 融合机器学习和小波分析的多模型集合预报方法 1605.1.3 多模型集合预测精度总体对比分析 1625.1.4 多模型集合预测精度的空间对比分析 1645.1.5 多模型集合预测精度的季节对比分析 1655.1.6 多模型集合预测的精度校正 1665.2 全球升温背景下降水可预测性分析 1685.2.1 全球升温背景下降水可预测性概述 1685.2.2 潜在降水可预测性评估方法和输入数据 1695.2.3 观测和模拟的降水可预测性 1705.2.4 未来变暖情景下的降水可预测性变化 1725.2.5 厄尔尼诺-南方涛动与降水可预测性的相关性 1745.3 在1.5℃和2℃升温背景下全球干旱格局分析 1765.3.1 全球升温背景下干旱趋势分析方法 1765.3.2 全球干旱时空分布格局 1785.3.3 全球潜在干旱风险格局 1815.3.4 全球干旱区和湿润区的格局和趋势对比 181参考文献 185附录中英文对照表 195编后记 203
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