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                                下載
                                    
                        
    
                    
    
                    
    
                    
    


                    
    
                        
      
                            
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    1961–2020年長(zhǎng)江中下游熱浪和干旱指標(biāo)數(shù)據(jù)集
    Data set of heat wave and drought indicators in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2020 
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    摘要&關(guān)鍵詞
    摘要：長(zhǎng)江中下游受季風(fēng)氣候和全球變暖影響強(qiáng)烈，高溫?zé)崂恕⒏珊怠⒑闈车葰庀鬄?zāi)害頻發(fā)，制作該地區(qū)熱浪和干旱指標(biāo)數(shù)據(jù)集對(duì)于開(kāi)展氣候變化下極端事件監(jiān)測(cè)和氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有重要的科學(xué)意義。本數(shù)據(jù)集基于長(zhǎng)江中下游地區(qū)1961–2020年逐日氣溫和降水觀測(cè)資料，經(jīng)數(shù)據(jù)篩選、質(zhì)量檢測(cè)和異常值剔除，采用熱浪指數(shù)和連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)作為判別標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算每個(gè)站點(diǎn)熱浪和干旱的日數(shù)、頻次及最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間三個(gè)指標(biāo)，并分時(shí)段、分省份對(duì)各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)值進(jìn)行整理統(tǒng)計(jì)，得到長(zhǎng)江中下游地區(qū)熱浪和干旱指標(biāo)數(shù)據(jù)集。經(jīng)時(shí)空一致性檢驗(yàn)以及與已有文獻(xiàn)資料對(duì)比驗(yàn)證，結(jié)果表明本數(shù)據(jù)集可信程度高，可為分析長(zhǎng)江中下游地區(qū)不同時(shí)空范圍的熱浪和干旱變化特征提供數(shù)據(jù)支撐，也可作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)一步研究熱浪和干旱事件對(duì)氣候變化的響應(yīng)及其對(duì)農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)和人類(lèi)生活的影響。
    關(guān)鍵詞：熱浪指標(biāo)；干旱指標(biāo)；多時(shí)空尺度；氣象站點(diǎn)；長(zhǎng)江中下游
    Abstract & Keywords
    Abstract:?The Yangtze River basin, particularly its middle and lower reaches, is significantly influenced by the monsoon climate and the pervasive effects of global warming. This region frequently endures meteorological calamities such as high temperatures, heatwaves, droughts, and floods. The compilation of heatwave and drought index datasets holds substantial scientific value for the monitoring of extreme weather events and the assessment of risks associated with meteorological disasters amidst climate change. Utilizing daily temperature and precipitation observation data from 1961 to 2020 across the Yangtze River, a meticulous process of data screening, quality assurance, and outlier removal was conducted. This rigorous methodology ensured the collection and establishment of a dataset that delineates the indices and durations of heatwaves and droughts in the region. The dataset was subsequently subjected to temporal and consistency tests and was corroborated against existing literature.The findings affirm the dataset's high reliability, providing robust support for the analysis of long-term heatwave and drought characteristics along the Yangtze River. Moreover, this dataset serves as foundational data for further investigation into the responses of heatwave and drought events to climate change, as well as their implications for agricultural productivity and human well-being. 
    Keywords:?heat wave index;?drought index;?multiple spatiotemporal scales;?meteorological station;? the middle and lower reaches of the Yangtze River
    數(shù)據(jù)庫(kù)（集）基本信息簡(jiǎn)介
    數(shù)據(jù)集名稱(chēng)1961–2020年長(zhǎng)江中下游熱浪和干旱指標(biāo)數(shù)據(jù)集
    數(shù)據(jù)通信作者賀山峰（heshanfeng@163.com）
    數(shù)據(jù)作者柏欽冕、賀山峰、馮愛(ài)青、李錚、陳超冰、閆軍輝
    數(shù)據(jù)時(shí)間范圍1961–2020年
    地理區(qū)域長(zhǎng)江中下游地區(qū)，地理范圍包括 105°30′E–122°30′E，23°45′N(xiāo)–34°15′N(xiāo)
    數(shù)據(jù)量8.3 MB
    數(shù)據(jù)格式*.xls, *.jpg
    數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)網(wǎng)址https://doi.org/10.57760/sciencedb.08151
    基金項(xiàng)目山東省泰山學(xué)者青年專(zhuān)家計(jì)劃(tsqn202103065)，中國(guó)氣象局氣候預(yù)測(cè)研究重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室青年開(kāi)放課題(CMA-LCPS-23-04)。
    數(shù)據(jù)庫(kù)（集）組成本數(shù)據(jù)集分別由熱浪事件與干旱事件的日數(shù)、頻次和最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間文件（.xls）組成，并配有相關(guān)圖件。其中，數(shù)據(jù)文件名以中文的“指標(biāo)名稱(chēng)”命名，每個(gè)數(shù)據(jù)文件均由各熱浪或干旱指標(biāo)在不同的時(shí)間（年份、時(shí)段）和空間（長(zhǎng)江中下游、省份、氣象站點(diǎn)）上的數(shù)值構(gòu)成。
    Dataset Profile
    TitleData set of heat wave and drought indicators in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2020
    Datacorresponding authorHE Shanfeng (heshanfeng@163.com)
    Data authorsBAI Qinmian, HE Shanfeng, FENG Aiqing, LI Zheng, CHEN Chaobing, YAN Junhui
    Time range1961–2020
    Geographical scopeThe geographical scope of the middle and lower reaches of the Yangtze River, covers the longitude range of 105°30′E to 122°30′E and the latitude range of 23°45′N(xiāo) to 34°15′N(xiāo).
    Data volume8.3 MB
    Data format*.xls, *.jpg
    Data service system<https://doi.org/10.57760/sciencedb.08151>
    Sources of fundingThe Shandong Taishan Scholars Program for Young Experts(tsqn202103065); Youth Open Research Fund of Key Laboratory of Climate Prediction, China Meteorological Administration(CMA-LCPS-23-04).
    Dataset compositionThis data set is composed of the number of days, frequency and maximum duration of heat wave events and drought events, respectively (. Composed of xls) and equipped with relevant drawings. The name of the data file is named after the Chinese "indicator name", and each data file is composed of the value of each heat wave or drought index at different times (years, time periods) and space (the middle and lower reaches of the Yangtze River, provinces, and meteorological stations).
    

                                
    引 言
    極端天氣氣候事件（極端事件）是指天氣和氣候的狀態(tài)嚴(yán)重偏離其平均態(tài)，在統(tǒng)計(jì)意義上屬于不易發(fā)生的事件[1]。當(dāng)前全球正面臨著以變暖為主要特征的氣候變化，氣候風(fēng)險(xiǎn)日益加劇。特別是近幾十年來(lái)，暴雨洪澇、干旱熱浪等極端事件發(fā)生頻率增多、強(qiáng)度增大，給人類(lèi)生命健康、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)等造成了巨大影響[2-3]。《全球氣候風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)2021》指出，過(guò)去20年全球發(fā)生了約1.1萬(wàn)次極端氣象災(zāi)害事件，導(dǎo)致約47.5萬(wàn)人死亡，經(jīng)濟(jì)損失近2.56萬(wàn)億美元[4]。熱浪和干旱作為兩種典型的極端事件，對(duì)全球變暖的響應(yīng)尤為敏感。2003年歐洲的嚴(yán)重高溫?zé)崂藢?dǎo)致超過(guò)1.5萬(wàn)人死亡[5]，2011–2013年發(fā)生在美國(guó)的熱浪和干旱事件造成經(jīng)濟(jì)損失達(dá)600億美元[6]。近年來(lái)中國(guó)也發(fā)生了多次熱浪和干旱事件，如2006年夏季川渝部分地區(qū)持續(xù)性的高溫?zé)崂颂鞖庖l(fā)嚴(yán)重的伏旱，受災(zāi)人口超過(guò)2000萬(wàn)人，農(nóng)作物受災(zāi)面積達(dá)249.3萬(wàn)公頃，造成經(jīng)濟(jì)損失125.7億元[7]。2022年夏季長(zhǎng)江中下游發(fā)生歷史罕見(jiàn)的復(fù)合干熱事件，其中江西省受災(zāi)最為嚴(yán)重，全省545.6萬(wàn)人受災(zāi)，經(jīng)濟(jì)損失達(dá)71.4億元[8]。鑒于此，開(kāi)展熱浪與干旱事件的研究對(duì)氣候變化適應(yīng)和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理具有重要意義。
    目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者研發(fā)了多個(gè)熱浪和干旱數(shù)據(jù)集，并對(duì)其時(shí)空變化特征開(kāi)展了一系列研究。Raei等發(fā)布的全球熱浪和高溫記錄（GHWR）數(shù)據(jù)庫(kù)提供了1979–2017年間發(fā)生高溫?zé)崂说膹?qiáng)度、頻次及持續(xù)時(shí)間等信息[9]。殷聰?shù)壤肗OAA提供的2833個(gè)氣象站點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，綜合氣溫、濕度和風(fēng)速，基于體感溫度數(shù)據(jù)制作了1989–2018年“一帶一路”區(qū)域的高溫?zé)崂藬?shù)據(jù)集[10]。賈子康等基于3124個(gè)氣象站點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)研發(fā)了1983–2017年中國(guó)高溫日數(shù)及南方盛夏高溫分型數(shù)據(jù)集[11]。相關(guān)研究表明，近幾十年全球及我國(guó)高溫?zé)崂耸录瘦^為顯著的增加趨勢(shì)[12-14]，同時(shí)熱浪與干旱事件會(huì)相互影響，干旱氣候?qū)崂说陌l(fā)生具有促進(jìn)作用，高溫?zé)崂艘矔?huì)顯著增加干旱的嚴(yán)重程度[15]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了50余種干旱指數(shù)，常用的有標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（SPI）、帕默爾干旱指數(shù)（PDSI）、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（SPEI）等。方澤華等基于降水和氣溫柵格數(shù)據(jù)制作了1961–2015年中巴經(jīng)濟(jì)走廊SPEI干旱指數(shù)數(shù)據(jù)集，較好地反映了中巴經(jīng)濟(jì)走廊真實(shí)的干旱時(shí)空分布特征[16]。胡光成等則利用格點(diǎn)化的scPDSI數(shù)據(jù)和ESA CCI主動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)，研發(fā)出中國(guó)西南地區(qū)月度干旱指數(shù)和土壤濕度數(shù)據(jù)集[17]。Chiang等使用9個(gè)CMIP6模式集合生成了SPI和SPEI指數(shù)，發(fā)現(xiàn)19世紀(jì)末至20世紀(jì)美洲、非洲和亞洲大部分地區(qū)的干旱頻率、強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間顯著增加[18]。陶然和張珂通過(guò)構(gòu)建月尺度PDSI度量氣象干旱，結(jié)果表明中國(guó)的干旱頻次、歷時(shí)和烈度呈上升趨勢(shì)，其中半濕潤(rùn)、半干旱區(qū)的干旱形勢(shì)尤為嚴(yán)峻[19]。
    長(zhǎng)江中下游是我國(guó)人口最集中、經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)、城市化水平最高的區(qū)域之一，在國(guó)家現(xiàn)代化建設(shè)大局和全方位開(kāi)放格局中具有舉足輕重的戰(zhàn)略地位。但是由于該區(qū)域?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)氣候區(qū)，對(duì)流活動(dòng)和西太平洋副熱帶高壓系統(tǒng)盛行，頻繁發(fā)生不同程度的高溫?zé)岷秃禎碁?zāi)害。進(jìn)入21世紀(jì)，長(zhǎng)江中下游地區(qū)遭受熱浪和干旱襲擊的頻率越來(lái)越高、持續(xù)時(shí)間越來(lái)越長(zhǎng)，2006、2013、2019以及2022年都發(fā)生了嚴(yán)重的高溫?zé)崂撕透珊凳录瑢?duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)系統(tǒng)造成了嚴(yán)重?fù)p害[20]。梳理相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，目前干旱指數(shù)大多是在月、季及以上尺度監(jiān)測(cè)干旱，而已有的熱浪和干旱數(shù)據(jù)集的空間范圍和時(shí)間尺度都較大，且缺乏對(duì)于干熱災(zāi)害較為嚴(yán)重的長(zhǎng)江中下游地區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)集的研發(fā)。本研究基于氣象要素的日值觀測(cè)資料，從不同時(shí)空尺度制作了長(zhǎng)江中下游熱浪和干旱事件數(shù)據(jù)集，可為分析長(zhǎng)江中下游地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列熱浪和干旱事件時(shí)空變化特征以及相關(guān)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)與評(píng)估提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。
    1
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                    數(shù)據(jù)采集和處理方法
    1.1
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                    數(shù)據(jù)介紹
    本研究使用的地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0）來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/），本數(shù)據(jù)集經(jīng)過(guò)了嚴(yán)格的質(zhì)量控制和均一化訂正處理。長(zhǎng)江中下游地區(qū)氣象觀測(cè)站點(diǎn)共137個(gè)，主要覆蓋了湖北、湖南、江西、安徽、江蘇、浙江和上海六省一市，以及河南、陜西和貴州的部分地區(qū)，高程范圍在210–3424 m之間。考慮到氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間序列的完整性和延續(xù)性，將遷站、新站和日最高氣溫、日降水量累計(jì)缺測(cè)超過(guò)60 d的站點(diǎn)剔除，最終選取出66個(gè)地面氣象觀測(cè)站較為均勻地分布在研究區(qū)內(nèi)，如圖1所示。


    圖1
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                氣象觀測(cè)站點(diǎn)分布圖
    Figure 1 Distribution of meteorological observation stations
    1.2
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                    數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程
    數(shù)據(jù)集生產(chǎn)流程共分為5個(gè)環(huán)節(jié)：氣象要素提取、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、熱浪事件和干旱事件指標(biāo)計(jì)算、指標(biāo)結(jié)果質(zhì)量評(píng)估以及數(shù)據(jù)產(chǎn)品整理匯總，如圖2所示：


    圖2
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                數(shù)據(jù)集研發(fā)技術(shù)路線圖
    Figure 2 Data set research and development technology roadmap
    1.2.1
                        ?
                    數(shù)據(jù)預(yù)處理
    提取研究區(qū)氣象站點(diǎn)1961–2020年期間每年3月1日至11月30日逐日最高氣溫和日降水量的全部記錄，并按年月日依次排序；處理原始資料中的特征值，如“32700”視為無(wú)降水，“30xxx”、“31xxx”和“32xxx”（除32744、32766外）提取后三位為當(dāng)日降水量數(shù)據(jù)；將氣溫單位轉(zhuǎn)化為℃，降水量單位轉(zhuǎn)化為mm，分別輸出以“逐日高溫”和“逐日降水”命名的xlsx格式文件，便于滿(mǎn)足后續(xù)計(jì)算熱浪和干旱指數(shù)的數(shù)據(jù)需求。
    1.2.2
                        ?
                    熱浪事件與干旱事件的界定
    本研究參考中國(guó)氣象局規(guī)定，將日最高氣溫≥35℃且持續(xù)3d以上的高溫天氣過(guò)程定義為熱浪事件。此外，考慮到流行病學(xué)意義，如果多個(gè)熱浪事件僅間隔1天則會(huì)被聚合為單個(gè)事件，因?yàn)闊崂嗽陂g隔1天后繼續(xù)發(fā)生會(huì)對(duì)人類(lèi)健康產(chǎn)生更大威脅[21]。
    長(zhǎng)江中下游地區(qū)是我國(guó)重要的商品糧生產(chǎn)基地，季節(jié)性干旱是限制該區(qū)糧食生產(chǎn)的主要因子之一。降水是決定干旱發(fā)生、持續(xù)時(shí)間、強(qiáng)度和結(jié)束的主要變量，只有達(dá)到一定量級(jí)才能被作物利用。因此，本研究依據(jù)中華人民共和國(guó)水利部發(fā)布的旱情等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[22]，采用連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)表征干旱。春季和秋季日雨量小于3 mm的降雨視為無(wú)有效降水，夏季日雨量小于5 mm的降水視為無(wú)有效降水，無(wú)有效降水日數(shù)與不同季節(jié)的調(diào)節(jié)系數(shù)（春季為1，夏季為1.4，秋季為0.8）乘積的和為連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)。連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)不僅綜合考慮了降水量和降水日數(shù)雙重因素，從逐日尺度動(dòng)態(tài)量化干旱，使干旱監(jiān)測(cè)評(píng)估在時(shí)間尺度上更加精細(xì)化，而且因其資料易獲取，計(jì)算簡(jiǎn)便，已被證實(shí)特別適用于以種植水稻為主的南方地區(qū)的干旱監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)[23]。進(jìn)一步對(duì)連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)進(jìn)行干旱等級(jí)劃分，由于長(zhǎng)江中下游地區(qū)水資源較為豐富，輕旱造成的影響相對(duì)較小，因此干旱指標(biāo)按中度干旱及以上等級(jí)統(tǒng)計(jì)。
    1.2.3
                        ?
                    指標(biāo)計(jì)算結(jié)果整理
    分別整理匯總熱浪事件和干旱事件的日數(shù)、頻次、最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間三個(gè)指標(biāo)在不同時(shí)間序列和空間尺度上的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，指標(biāo)界定如表1所示。根據(jù)國(guó)際氣象組織（WMO）對(duì)標(biāo)準(zhǔn)氣候平均值統(tǒng)計(jì)周期的規(guī)定，將1961–2020年進(jìn)一步劃分為1961–1990年（下文稱(chēng)“前期”）和1991–2020年（下文稱(chēng)“后期”）兩個(gè)時(shí)段進(jìn)行分類(lèi)統(tǒng)計(jì)，可以精細(xì)化對(duì)比分析不同氣候態(tài)下極端事件的變化趨勢(shì)和變化速率。因此，數(shù)據(jù)集在時(shí)間上分為年份、前期時(shí)段、后期時(shí)段和全時(shí)段進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，在空間上分為各氣象站點(diǎn)、不同省份和整個(gè)研究區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
    表1
                    ?
                指標(biāo)界定說(shuō)明
    序號(hào)數(shù)據(jù)名稱(chēng)英文縮寫(xiě)定義量綱
    1熱浪日數(shù)HWF年內(nèi)熱浪日數(shù)的總和天
    2熱浪頻次HWN年內(nèi)熱浪事件的次數(shù)次
    3熱浪最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間HWD年內(nèi)最長(zhǎng)的熱浪事件持續(xù)日數(shù)天
    4干旱日數(shù)DF年內(nèi)干旱日數(shù)的總和天
    5干旱頻次DN年內(nèi)干旱事件的次數(shù)次
    6干旱最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間DD年內(nèi)最長(zhǎng)的干旱事件持續(xù)日數(shù)天
    2
                        ?
                    數(shù)據(jù)樣本描述
    本數(shù)據(jù)集包含1961–2020年長(zhǎng)江中下游地區(qū)66個(gè)氣象站點(diǎn)的熱浪指標(biāo)數(shù)據(jù)和干旱指標(biāo)數(shù)據(jù)，共由6個(gè)文件組成。為了方便進(jìn)一步處理和應(yīng)用，將數(shù)據(jù)結(jié)果存儲(chǔ)為xls格式文件，文件均以數(shù)據(jù)類(lèi)別命名。熱浪和干旱事件指標(biāo)數(shù)據(jù)文件均為64行74列，每一行為逐個(gè)年份、前后時(shí)段和整個(gè)研究期的指標(biāo)數(shù)值，每一列為逐個(gè)氣象站、省份和整個(gè)研究區(qū)的指標(biāo)數(shù)值。
    以熱浪日數(shù)為例（表2），可以發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)江中下游地區(qū)年際間熱浪日數(shù)均值存在著較大差異，最大值和最小值分別為2013年的31.80天和1993年的4.36天，兩者相差7倍多。整個(gè)研究區(qū)在全時(shí)段的熱浪日數(shù)均值為15.14天，后期時(shí)段相比前一時(shí)段的熱浪日數(shù)平均增加了1.94天。
    表2
                    ?
                熱浪日數(shù)數(shù)據(jù)文件示例（單位：天）
    時(shí)間長(zhǎng)江中下游湖北湖南江西安徽（其他省份）
    1961年24.3327.1530.1733.0717.2……
    1962年16.6511.5419.7831.078……
    1963年19.247.5428.3938.935.4……
    1964年21.8516.9226.2835.5317.6……
    1965年10.524.3116.6717.673.6……
    ……………………………………
    2018年22.8924.3123.2236.4718.2……
    2019年24.8226.6927.784112.8……
    2020年15.179.8516.3929.27.8……
    前期時(shí)段14.1711.1216.6423.8910.13……
    后期時(shí)段16.1114.2917.2926.3511.52……
    全時(shí)段15.1412.716.9725.1210.83……
    注：研究區(qū)各指標(biāo)值均取66個(gè)站點(diǎn)的平均值。
    Table 2 Continued
                    ?
                續(xù)表2
    時(shí)間佛坪（57134）商縣（57143）西峽（57156）南陽(yáng)（57178）（其他氣象站點(diǎn)）
    1961年052032……
    1962年0101318……
    1963年0088……
    1964年00510……
    1965年001411……
    ………………………………
    2018年001913……
    2019年001712……
    2020年0384……
    前期時(shí)段0.472.59.239.6……
    后期時(shí)段0.72.439.57.77……
    全時(shí)段0.582.479.378.68……
    3
                        ?
                    數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評(píng)估
    3.1
                        ?
                    數(shù)據(jù)初步質(zhì)量控制
    為了保證數(shù)據(jù)結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性，需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證。首先對(duì)元數(shù)據(jù)整理過(guò)程中出現(xiàn)的異常值和特殊值進(jìn)行處理，校檢各氣象站點(diǎn)觀測(cè)的元數(shù)據(jù)文件，檢測(cè)數(shù)據(jù)資料是否存在不符合邏輯的異常值，如降雨量不能小于0 mm；其次，剔除累計(jì)缺測(cè)超過(guò)60天的站點(diǎn)，插補(bǔ)缺測(cè)日數(shù)少于60天的站點(diǎn)。經(jīng)過(guò)檢查整理，原始資料中的特征值已全部進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，未發(fā)現(xiàn)異常值；因遷站、缺測(cè)等原因剔除71個(gè)站點(diǎn)，保留了66個(gè)站點(diǎn)，所保留的氣象站點(diǎn)中并無(wú)缺測(cè)站點(diǎn)，因此可省略數(shù)據(jù)插補(bǔ)環(huán)節(jié)。
    3.2
                        ?
                    熱浪指標(biāo)和干旱指標(biāo)產(chǎn)品評(píng)估
    在長(zhǎng)時(shí)間序列上，若熱浪（干旱）的持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)，發(fā)生頻次的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可能更低[24]，因此本研究選取熱浪和干旱事件的發(fā)生日數(shù)和最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間指標(biāo)，對(duì)比分析這兩個(gè)指標(biāo)的時(shí)間序列變化及相關(guān)性（圖3）和空間格局分布及各站點(diǎn)的變化斜率（圖4），進(jìn)一步驗(yàn)證本數(shù)據(jù)集的可靠性。


    圖3
                    ?
                熱浪指標(biāo)時(shí)間變化趨勢(shì)及其相關(guān)性（a）、熱浪日數(shù)與最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間散點(diǎn)圖（b）、干旱指標(biāo)時(shí)間變化趨勢(shì)及其相關(guān)性（c）、干旱日數(shù)與最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間散點(diǎn)圖（d）
    Figure 3 Time change trend and correlation of heat wave index (a), scatter chart of days and longest duration of heat wave (b), time change trend and correlation of drought index (c), scatter chart of drought day and longest duration (d)


    圖4
                    ?
                長(zhǎng)江中下游熱浪日數(shù)（a）、熱浪最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間（b）、干旱日數(shù)（c）和干旱最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間（d）的空間分布及各站點(diǎn)變化傾向率圖
    Figure 4 Spatial distribution of days of heat wave (a) and plots of longest duration of heat wave (b) and drought days (c) of longest duration of drought (d) in the middle and lower reaches of the Yangtze River
    由圖3a可以發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)熱浪日數(shù)和最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間在整個(gè)研究時(shí)段內(nèi)均呈上升趨勢(shì)，并且兩者存在顯著的正相關(guān)關(guān)系（p<0.01），散點(diǎn)密度由低值向高值逐漸降低，密度中心落在擬合線上（圖3b）。從年代際來(lái)看，熱浪事件呈現(xiàn)出先下降后上升的變化趨勢(shì)，1960年代至1980年代熱浪日數(shù)和最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間都呈現(xiàn)顯著減少趨勢(shì)（p<0.05），自1990年起熱浪事件呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，熱浪日數(shù)和最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間的增加趨勢(shì)分別通過(guò)了0.01和0.05水平的顯著性檢驗(yàn)。這與前人對(duì)長(zhǎng)江中下游熱浪事件時(shí)間變化特征的研究結(jié)論一致，即1990年后進(jìn)入熱浪事件多發(fā)重發(fā)時(shí)期[25]。對(duì)比圖4a、圖4b可以看出，熱浪日數(shù)和最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間都呈現(xiàn)由西北向東南逐漸增加的空間分布格局，長(zhǎng)江中下游地區(qū)的東部和西南部增加趨勢(shì)顯著，這與以往對(duì)該地區(qū)熱浪空間分布特征的分析結(jié)果相一致[26]。
    干旱日數(shù)和最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間在研究時(shí)段內(nèi)都呈現(xiàn)微弱減少趨勢(shì)（圖3c），兩者正相關(guān)關(guān)系顯著（p<0.01），散點(diǎn)密度從中部向兩端減小（圖3d）。從五年滑動(dòng)平均來(lái)看，1960—1970年、2000—2010年長(zhǎng)江中下游干旱較強(qiáng)，20世紀(jì)90年代較弱，干旱指標(biāo)的最低值都出現(xiàn)在1990—2000年之間，這與王文、袁燕萍等基于PDSI和多源遙感數(shù)據(jù)對(duì)該地區(qū)干旱特征的分析一致[27-28]。結(jié)合熱浪指標(biāo)可以看出，長(zhǎng)江中下游在前期時(shí)段中熱浪和干旱事件由多—少轉(zhuǎn)變?yōu)樯佟啵笃跁r(shí)段中兩類(lèi)事件則由少—多向多—少變化，但是進(jìn)一步相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)熱浪事件和干旱事件在整個(gè)研究時(shí)段的相關(guān)性較高，且后一時(shí)段相關(guān)性高于前一時(shí)段，表明氣候變化背景下，熱浪和干旱事件之間的關(guān)系為復(fù)雜的非線性關(guān)系。從空間分布特征上來(lái)看（圖4c、d），長(zhǎng)江中下游地區(qū)的干旱大致呈北干南濕，平原干、山地丘陵濕的分布格局，研究區(qū)西部的陜西、河南、湖北和貴州以及東部的江蘇、安徽和江西的干旱事件呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，這與張強(qiáng)、商建東等基于MCI和SPEI對(duì)長(zhǎng)江流域的干旱空間分布特征的描述一致[29-30]。
    總體來(lái)看，熱浪的兩個(gè)指標(biāo)值和干旱的兩個(gè)指標(biāo)值在時(shí)空變化上的一致性及相關(guān)性方面都非常高，說(shuō)明本研究制作的熱浪與干旱指標(biāo)數(shù)據(jù)集具有很好的時(shí)空一致性，而且與已有研究結(jié)果基本一致，但本數(shù)據(jù)集在時(shí)間和空間統(tǒng)計(jì)方面更加精細(xì)化，在表征長(zhǎng)江中下游流域的熱浪與干旱的時(shí)空變化特征方面更具優(yōu)勢(shì)。
    4
                        ?
                    數(shù)據(jù)使用方法及建議
    本數(shù)據(jù)集提供了長(zhǎng)江中下游1961–2020年熱浪事件和干旱事件的發(fā)生日數(shù)、頻次和最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間等指標(biāo)數(shù)據(jù)，為分析該地區(qū)熱浪與干旱的時(shí)空演變及災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)提供了數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)文件按事件名稱(chēng)和指標(biāo)名稱(chēng)分別存儲(chǔ)，文件格式為xls，便于后續(xù)處理與應(yīng)用，用戶(hù)可根據(jù)實(shí)際情況選擇性下載數(shù)據(jù)。本數(shù)據(jù)集可以和大氣環(huán)流因子、土壤濕度、植被覆蓋、水文徑流等數(shù)據(jù)配合使用，分析長(zhǎng)江中下游地區(qū)熱浪和干旱事件的驅(qū)動(dòng)因素，也可以用來(lái)與研究區(qū)農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積、災(zāi)害損失、耗電量、心腦血管疾病發(fā)病率等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)做關(guān)聯(lián)分析，進(jìn)一步揭示極端天氣氣候事件對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和人類(lèi)健康的影響。
    [1]
    秦大河. 中國(guó)極端天氣氣候事件和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理與適應(yīng)國(guó)家評(píng)估報(bào)告[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2015. QIN D H. National assessment report on risk management and adaptation of extreme weather and climate events and disasters in China[M]. Beijing: Science Press, 2015.
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [2]
    《第四次氣候變化國(guó)家評(píng)估報(bào)告》編寫(xiě)委員會(huì). 第四次氣候變化國(guó)家評(píng)估報(bào)告[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2022. [Committee for the Preparation of the Fourth National Assessment Report on Climate Change. The fourth national assessment report on climate change [M]. Beijing: Science Press, 2022.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [3]
    郝成元, 馮宏豪. 氣候作用下的中國(guó)南北區(qū)域分異: 生態(tài)、生產(chǎn)、生活[J]. 信陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2023, 36(3): 356–361. DOI: 10.3969/j.issn.1003-0972.2023.03.002. [HAO C Y, FENG H H. China’s north-south regional differentiation of ecological environment, production activities and individual living under the influence of climate factors[J]. Journal of Xinyang Normal University (Natural Science Edition), 2023, 36(3): 356–361. DOI: 10.3969/j.issn.1003-0972.2023.03.002.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [4]
    ECKSTEIN D, KUNZEL V, SCHAFER L. The global climate risk index 2021[M]. Bonn: Germanwatch, 2021.
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [5]
    FINK A H, BRüCHER T, KRüGER A, et al. The 2003 European summer heatwaves and drought–synoptic diagnosis and impacts[J]. Weather, 2004, 59(8): 209–216. DOI: 10.1256/wea.73.04.
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [6]
    ALIZADEH M R, ADAMOWSKI J, NIKOO M R, et al. A century of observations reveals increasing likelihood of continental-scale compound dry-hot extremes[J]. Science Advances, 2020, 6(39): eaaz4571. DOI:10.1126/sciadv.aaz4571.
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [7]
    鄒旭愷, 高輝. 2006年夏季川渝高溫干旱分析[J]. 氣候變化研究進(jìn)展, 2007, 3(3): 149–153. DOI: 10.3969/j.issn.1673-1719.2007.03.005. [ZOU X K, GAO H. Analysis of severe drought and heat wave over the Sichuan Basin in the summer of 2006[J]. Climate Change Research, 2007, 3(3): 149–153. DOI: 10.3969/j.issn.1673-1719.2007.03.005.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [8]
    張強(qiáng). 科學(xué)解讀 “2022年長(zhǎng)江流域重大干旱”[J]. 干旱氣象, 2022, 40(4): 545–548. DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-04-0545. [ZHANG Q. Scientific interpretation of severe drought in the Yangtze River Basin[J]. Journal of Arid Meteorology, 2022, 40(4): 545–548. DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-04-0545.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [9]
    RAEI E, NIKOO M R, AGHAKOUCHAK A, et al. GHWR, a multi-method global heatwave and warm-spell record and toolbox[J]. Scientific Data, 2018, 5: 180206. DOI: 10.1038/sdata.2018.206.
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [10]
    殷聰, 楊飛. 一帶一路區(qū)域1989—2018年高溫?zé)崂藬?shù)據(jù)集的研發(fā)[J]. 全球變化數(shù)據(jù)學(xué)報(bào)(中英文), 2021, 5(2): 120-129. DOI:https://doi.org/10.3974/geodp.2021.02.02. [YIN C, YANG F. Development of a dataset of heatwaves in the belt and road region from 1989 to 2018[J]. Journal of Global Change Data & Discovery (Chinese and English), 2021, 5(2): 120-129. DOI:https://doi.org/10.3974/geodp.2021.02.02.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [11]
    賈子康, 鄭志海, 封國(guó)林. 中國(guó)高溫日數(shù)及南方盛夏高溫分型數(shù)據(jù)集(1983—2017)[J]. 全球變化數(shù)據(jù)學(xué)報(bào)(中英文), 2021, 5(2): 130-134. DOI: 10.3974/geodp.2021.02.03. [JIA Z K, ZHENG Z H, FENG G L. Dataset of high-temperature days and classification of high-temperature in midsummer in southern China (1983-2017)[J]. Journal of Global Change Data & Discovery (Chinese and English), 2021, 5(2): 130-134. DOI: 10.3974/geodp.2021.02.03.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [12]
    RUSSO E, DOMEISEN D I V. Increasing intensity of extreme heatwaves: the crucial role of metrics[J]. Geophysical Research Letters, 2023, 50(14): e2023GL103540. DOI: 10.1029/2023GL103540.
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [13]
    葉殿秀, 尹繼福, 陳正洪, 等. 1961—2010年我國(guó)夏季高溫?zé)崂说臅r(shí)空變化特征[J]. 氣候變化研究進(jìn)展, 2013, 9(1):15–20. DOI:10.3969/j.issn.1673-1719.2013.01.003. [YE D X, YIN J F, CHEN Z H, et al. Spatiotemporal change characteristics of summer heatwaves in China in 1961-2010[J]. Progressus Inquisitiones DE Mutatione Climatis, 2013, 9(1):15–20. DOI:10.3969/j.issn.1673-1719.2013.01.003.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [14]
    閆軍輝, 周曉, 劉明華, 等. 1951—2015年信陽(yáng)極端溫度事件變化及其對(duì)全球變暖的響應(yīng)[J]. 信陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2017, 30(1): 82–86. DOI: 10.3969/j.issn.1003-0972.2017.01.018. [YAN J H, ZHOU X, LIU M H, et al. Study on extreme temperature events in Xinyang during 1 9 5 1-2 0 1 5 and their response to climate change[J]. Journal of Xinyang Normal University (Natural Science Edition), 2017, 30(1): 82–86. DOI: 10.3969/j.issn.1003-0972.2017.01.018.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [15]
    HU Y H, JIA G S, GAO H, et al. Spatial characterization of global heat waves using satellite-based land surface temperature[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2023, 125: 103604. DOI: 10.1016/j.jag.2023.103604.
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [16]
    方澤華, 陶輝, 陳金雨. 1961–2015年中巴經(jīng)濟(jì)走廊SPEI干旱指數(shù)數(shù)據(jù)集[J]. 中國(guó)科學(xué)數(shù)據(jù), 2021, 6(4): 52–62. [FANG Z H, TAO H, CHEN J Y. A dataset of SPEI in the China-Pakistan economic corridor from 1961 to 2015[J]. China Scientific Data, 2021, 6(4): 52–62.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [17]
    胡光成, 周杰, 盧靜, 等. 中國(guó)西南地區(qū)歷年月度干旱指數(shù)(1951—2016)和8天頻率土壤濕度(2007—2016)數(shù)據(jù)集[J]. 全球變化數(shù)據(jù)學(xué)報(bào)(中英文), 2020, 4(3): 248-256. DOI:https://doi.org/10.3974/geodp.2020.03.05. [HU G C, ZHOU J, LU J, et al. Dataset of monthly drought indices (1951-2016) and 8-day frequency soil moisture (2007-2016) in southwestern China[J]. Journal of Global Change Data & Discovery (Chinese and English), 2020, 4(3): 248-256. DOI:https://doi.org/10.3974/geodp.2020.03.05.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [18]
    CHIANG F, MAZDIYASNI O, AGHAKOUCHAK A. Evidence of anthropogenic impacts on global drought frequency, duration, and intensity[J]. Nature Communications. 2021,1 2(1): 2754. DOI:10.1038/s41467-021-22314-w.
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [19]
    陶然, 張珂. 基于PDSI的1982—2015年我國(guó)氣象干旱特征及時(shí)空變化分析[J]. 水資源保護(hù), 2020, 36(5): 50-56. DOI:10.3880/j.issn.1004-6933.2020.05.008. [TAO R, ZHANG K. PDSI-based analysis of characteristics and spatiotemporal changes of meteorological drought in China from 1982 to 2015[J]. Water Resources Protection, 2020, 36(5): 50-56. DOI:10.3880/j.issn.1004-6933.2020.05.008.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [20]
    姜雨彤, 侯?lèi)?ài)中, 郝增超, 等. 長(zhǎng)江流域2022年高溫干旱事件演變及歷史對(duì)比[J]. 水力發(fā)電學(xué)報(bào), 2023, 42(8): 1-9. DOI:10.11660/slfdxb.20230801. [JIANG Y T, HOU A Z, HAO Z C, et al. Evolution and historical comparison of hot droughts in Yangtze River Basin in 2022[J]. Journal of Hydroelectric Engineering, 2023, 42(8): 1-9. DOI:10.11660/slfdxb.20230801.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [21]
    YIN J B, GENTINE P, SLATER L, et al. Future socio-ecosystem productivity threatened by compound drought-heatwave events[J]. Nature Sustainability, 2023, 6(3): 259-272. DOI:10.1038/s41893-022-01024-1.
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [22]
    中華人民共和國(guó)水利部. 旱情等級(jí)標(biāo)準(zhǔn): SL424-2008[S]. 北京: 中國(guó)水利水電出版社, 2008: 4-5. [Ministry of Water Resources of the People's Republic of China. Drought grade standard: SL424-2008[S]. Beijing: China Water Resources and Hydropower Press, 2008: 4-5.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [23]
    黃晚華, 隋月, 楊曉光, 等. 基于連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)指標(biāo)的中國(guó)南方作物干旱時(shí)空特征[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014, 30(4): 125–135. DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.04.016.[HUANG W H, SUI Y, YANG X G, et al. Spatio-temporal characteristics of crop drought in Southern China based on drought index of continuous days without available precipitation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2014, 30(4): 125–135. DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.04.016. ]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [24]
    VICENTE-SERRANO S M, BEGUERíA S, LóPEZ-MORENO J I. A multiscalar drought index sensitive to global warming: the standardized precipitation evapotranspiration index[J]. Journal of Climate, 2010, 23(7): 1696–1718. DOI: 10.1175/2009jcli2909.1.
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [25]
    吳錦成, 朱燁, 劉懿, 等. 中國(guó)熱浪時(shí)空變化特征分析[J]. 水文, 2022, 42(3): 72–77. DOI: 10.19797/j.cnki.1000-0852.20210402. [WU J C, ZHU Y, LIU Y, et al. Spatial-temporal characteristics of heat waves in China[J]. Journal of China Hydrology, 2022, 42(3): 72–77. DOI: 10.19797/j.cnki.1000-0852.20210402.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [26]
    王喜元, 閆業(yè)超, 岳書(shū)平, 等. 1961—2010年長(zhǎng)江流域高溫?zé)崂藭r(shí)空變化特征[J]. 云南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2016, 38(4): 602–609. DOI: 10.7540/j.ynu.20150821. [WANG X Y, YAN Y C, YUE S P, et al. On spatiotemporal variations of heat waves in the Yangtze River Basin from 1961 to 2010[J]. Journal of Yunnan University (Natural Sciences Edition), 2016, 38(4): 602–609. DOI: 10.7540/j.ynu.20150821.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [27]
    王文, 許志麗, 蔡曉軍, 等. 基于PDSI的長(zhǎng)江中下游地區(qū)干旱分布特征[J]. 高原氣象, 2016, 35(3): 693–707. DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00011. [WANG W, XU Z L, CAI X J, et al. Aridity characteristic in middle and lower reaches of Yangtze River Area based on palmer drought severity index analysis[J]. Plateau Meteorology, 2016, 35(3): 693–707. DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00011.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [28]
    袁燕萍, 葉許春, 劉婷婷, 等. 基于多源遙感數(shù)據(jù)的鄱陽(yáng)湖流域綜合干旱時(shí)空變化特征研究[J]. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境, 2024, 33(1): 214–227. [YUAN Y P, YE X C, LIU T T, et al. Spatio-temporal characteristics of integrated drought in Poyang Lake basin based on multi-source remote sensing data[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2024, 33(1): 214–227.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [29]
    張強(qiáng), 謝五三, 陳鮮艷, 等. 1961—2019年長(zhǎng)江中下游區(qū)域性干旱過(guò)程及其變化[J]. 氣象學(xué)報(bào), 2021, 79(4): 570–581. DOI: 10.11676/qxxb2021.035. [ZHANG Q, XIE W S, CHEN X Y, et al. Regional drought process and its variation characteristics in the middle-lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2019[J]. Acta Meteorologica Sinica, 2021, 79(4): 570–581. DOI: 10.11676/qxxb2021.035.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    [30]
    商建東, 王芷曉, 魏潔茹, 等. 基于SPEI的長(zhǎng)江流域干旱特征及其驅(qū)動(dòng)因素分析[J]. 華北水利水電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2023, 44(6): 36–48. DOI: 10.19760/j.ncwu.zk.2023066. [SHANG J D, WANG Z X, WEI J R, et al. Analysis of drought characteristics and driving factors in the Yangtze River Basin based on SPEI[J]. Journal of North China University of Water Resources and Electric Power (Natural Science Edition), 2023, 44(6): 36–48. DOI: 10.19760/j.ncwu.zk.2023066.]
    +?CSCD?·?Baidu Scholar
    數(shù)據(jù)引用格式
    柏欽冕, 賀山峰, 馮愛(ài)青, 等. 1961–2020年長(zhǎng)江中下游熱浪和干旱指標(biāo)數(shù)據(jù)集[DS/OL]. V1. Science Data Bank, 2024. (2024-09-06). DOI:10.57760/sciencedb.08151.
    


                            
                            
    
                                    
                                    
    
                                        稿件與作者信息
                                        
                                            
                                        
                                        
                                            
                                        
                                    
    
                                    
    
                                        
                                            
    論文引用格式
    柏欽冕, 賀山峰, 馮愛(ài)青, 等. 1961–2020年長(zhǎng)江中下游熱浪和干旱指標(biāo)數(shù)據(jù)集[J/OL]. 中國(guó)科學(xué)數(shù)據(jù), 2024. (2024-09-06). DOI:10.11922/11-6035.csd.2024.0139.zh.
    柏欽冕
    BAI Qinmian
    主要承擔(dān)的工作：數(shù)據(jù)處理、制作和論文撰寫(xiě)。 
    （1999—），女，山東泰安市人，碩士研究生，研究方向?yàn)閺?fù)合干熱災(zāi)害。 
    賀山峰
    HE Shanfeng
    主要承擔(dān)的工作：數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和論文修改。 
    heshanfeng@163.com
    （1980—），男，山東日照市人，博士，教授，研究方向?yàn)榄h(huán)境演變與災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。 
    馮愛(ài)青
    FENG Aiqing
    主要承擔(dān)的工作：技術(shù)思路完善和論文修改。 
    （1988―），女，山東聊城市人，博士，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)闅夂蜃兓L(fēng)險(xiǎn)與適應(yīng)。 
    李錚
    LI Zheng
    主要承擔(dān)的工作：數(shù)據(jù)整理和分析。 
    （1997―），男，河南商丘市人，碩士研究生，研究方向?yàn)榕_(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。 
    陳超冰
    CHEN Chaobing
    主要承擔(dān)工作：數(shù)據(jù)檢驗(yàn)和質(zhì)量控制。 
    （1997―），女，廣西玉林市人，碩士研究生，研究方向?yàn)闃O端降水與洪澇災(zāi)害。 
    閆軍輝
    YAN Junhui
    主要承擔(dān)的工作：論文修改。 
    （1983―）男，河北定州人，博士，副教授，研究方向?yàn)槿蜃兓c自然災(zāi)害。 
    山東省泰山學(xué)者青年專(zhuān)家計(jì)劃(tsqn202103065)，中國(guó)氣象局氣候預(yù)測(cè)研究重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室青年開(kāi)放課題(CMA-LCPS-23-04)。 
    The Shandong Taishan Scholars Program for Young Experts(tsqn202103065); Youth Open Research Fund of Key Laboratory of Climate Prediction, China Meteorological Administration(CMA-LCPS-23-04). 
    

                                        


                                        
    

    
    
    出版歷史
    
    
    

        
           
     I區(qū)發(fā)布時(shí)間：2024年9月6日
            （
            版本ZH2）
    
        

        

        

    
        

        

        


        
        

        

        

        

        

    
    

    



                                        
                                    
    


                                
    


                        
    

                    
                
    

            
    
            
        
    
    
    


    
    
    
    
    
        
    
        
        
    參考文獻(xiàn)列表中查看
    
    
    
    
    
    
        
    
    
    

    
    
    
    
    
    
        
    
            
    
                
    
                    
                    
    中國(guó)科學(xué)數(shù)據(jù)
    
                    
    csdata
    
                    
                
    
                
    
                    
    
                        


                    
    
                    
      
                        

                        
      
                        
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