JH｜人为加剧长江中下游夏秋季复合干热严重性的研究｜水文气象前沿
单位：中国地质大学（武汉）
作者：Shuyun Feng
长江中下游地区（MLRYR）是中国人口最密集、经济发展水平最高的地区之一，近几十年来在夏秋季节遭受了几次严重的复合干热事件（CDHEs）。本研究计算了标准化复合事件指标（SCEI），以量化夏秋季节（8月至11月）的CDHEs严重程度。在更温暖的未来，预计在全球变暖达到比工业化前水平高3.5℃之前，SCEI将急剧下降。超过3.5℃后，MLRYR的CDHEs严重程度预计将保持在新的严重水平，超过了过去一个世纪中最严重的CDHEs（如2019年和2022年）。如果全球变暖水平限制在大约2℃，这一新的严重水平本可以避免。因此，早日采取行动实现1.5℃或2℃的温度目标，可以显著降低MLRYR面临破纪录的CDHEs及其相关影响的可能性。
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Nat. Food｜改进的交替干湿灌溉可以提高全球水生产力｜农业遥感与作物模型
单位：北京大学
作者：Yan Bo
水稻是世界一半人口的主食，但在谷物作物中，它的水足迹最大。交替干湿灌溉（AWD）是一种有前景的灌溉策略，可以提高水稻的水生产力——即水稻产量与灌溉水使用量的比率。然而，由于对潜在产量损失的担忧以及水生产力改善的不可预测性，AWD的全球应用一直受到限制。在本研究中，通过1,187对比的田间观察数据（AWD与持续淹水下的水稻产量数据），本研究发现AWD对产量的影响（ΔY）变化主要受干旱期间最低土壤水势的影响。本研究估计，实施基于土壤水势的AWD方案能够提高全球37%灌溉水稻区的水生产力，特别是在印度、孟加拉国和中国中部。研究结果突显了AWD在推动更可持续的水稻生产系统方面的潜力，并为全球水稻种植的可持续集约化提供了路径。
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ISPRS｜1991–2023年青藏高原九千座湖泊全尺度演变｜GEE遥感训练营
单位：中国科学院地理科学与资源研究所
作者：Yan Zhou
在本研究中，我们利用所有Landsat影像、多种光谱指数的稳健水体检测算法，以及Google Earth Engine，每年制图青藏高原湖泊的水体面积。结果揭示了湖泊的快速扩张及其显著的空间异质性，新增加6,590个湖泊，消失2,851个湖泊。湖泊总面积（554.1 km²/年）和数量（77.9个/年）在整个研究期内持续显著增加。湖泊数量的增长主要由小型湖泊主导，集中于2005年以前；而湖泊面积的增长由大型湖泊主导，始于1995年后并贯穿整个研究期。本研究生成的数据集有助于深化对湖泊完整演变过程及冰冻圈对气候变化动态响应的理解。所提出的方法同样适用于其他高山区域湖泊动态的持续高精度监测。
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PNAS｜基于水文大数据和深度学习的面源污染研究｜长江保护与绿色发展研究院
单位：河海大学
作者：直伟
研究发现，尽管城市人口持续增长，城市河流的总磷浓度却显著下降，充分体现了点源污染治理的成效；然而，农业地区的总磷浓度呈普遍上升趋势，反映了非点源污染控制相对不足。总体而言，虽然60%的流域总磷浓度呈下降趋势，但在气候变化导致的河流径流增加的影响下，河流总磷通量以每十年6.5%的速度持续增长，这一发现凸显了气候变化背景下面源污染治理的复杂性与长期挑战。该研究是在前期工作基础上，运用了气象水文和流域大数据以及多任务深度学习模型，突破了总磷数据稀缺、分辨率不足的限制，实现了国家尺度上对总磷浓度和通量的逐日、长时序模拟；研究揭示了不同类型河流总磷的长期演变趋势和季节性变化，为评估污染治理效果和优化流域管理提供了更全面的视角。此外，通过模型可解释方法，揭示了气候变化导致的径流增加，是驱动了总磷通量持续上升的主要因素，凸显了气候变化对面源污染的放大效应，以及加强流域面源治理的紧迫性和重要性。
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RSE｜用于干旱监测的领域知识驱动的变分循环网络｜生态水文与遥感大数据
单位：Universitat de València
作者：Mengxue Zhang
在本文中，提出了一种新颖的框架 DK-VRN，DK-VRN 在概率框架中实现了深度学习模型与气候指数先验领域知识的协同作用，整个架构是端到端可学习的。在几个具有代表性的区域干旱和整个欧洲干旱上的实验结果验证了 DK-VRN 相对于 SPEI-6 和数据驱动的深度学习方法MLP、RNN、LSTM、VMLP、VRNN 和 VLSM 的优势。DK-VRN 实现了最佳 ROC-AUC（%）结果：阿富汗（79.7 ± 0.5）、意大利（84.3 ± 0.6）、俄罗斯（89.4 ± 0.2）、欧洲-0（84.3 ± 0.1）、欧洲-1（82.8 ± 0.4），有效地捕捉了干旱事件的开始和结束时间，精度更高，不确定性更低，并且对未见过的位置具有更好的推广性。
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编辑：柳园杭 | 校稿：Hydro90编委团
