水文干旱监测和预测的挑战

水文干旱是复杂的反复出现的危害会导致水资源短缺在溪流或存储,如水库、湖泊、地下水和积雪,导致自然和社会经济系统的负面影响。显著的进步水文干旱重建、监控、预测和影响缓解记录近年来改进的文档和水管理决策提供依据。然而,挑战仍然存在的量化干旱信号的所有组件的水文循环。此外,水文干旱都是受气候变化和人类活动影响,可以加强干旱信号。因此,这些事件的建模和预测需要考虑自然和人为因素。

水文建模和遥感定量至关重要的可用水资源和干旱信号的传播。尽管原位测量大多可以在主要的盆地,可能缺乏足够的时间和空间采样测量地下水的水平,水库卷,湿地,积雪深度。这些工具需要区分人类和自然的组件执行可靠的水文干旱和旱灾预测sub-seasonal多动物时标类,这是至关重要的建立策略减少易受干旱和提高干旱响应。不足sub-seasonal年代际预测可以熟练的预测水文干旱的影响,呼吁改善远程远程并置对比知识之间的关系,当地气候变量和水文条件,以及最初的陆地表面状态和land-atmosphere交互。

为了实现这一目标,提高监测和改进统计和动态模型包括偏差修正和降尺度技术是非常重要的。区域气候变化对水资源和提高人工干预有助于增加水文干旱的频率和严重程度,因素挑战干旱预测由于non-stationarity hydroclimatic交互。
本研究课题旨在提供新的视角对水文干旱重建、监测和预测,突显现有挑战和机遇的生成有用的信息来帮助决策的水资源管理和政策。

我们欢迎贡献的最先进的水文干旱研究的重建、监测和预测,考虑区域和全球尺度上。案例研究分析鼓励极端干旱事件的物理过程。手稿关注但不限于下列主题尤其欢迎:

——水文干旱监测snow-dominated地区;
——重建过去的水文干旱使用创新使用的建模和观测数据集。
——预测水文干旱从sub-seasonal到数十年时间尺度;
——水文干旱环境影响的量化;
基于卫星数据——水文干旱监测,re-analyses和模型输出;
预测未来的水文干旱;
——物理过程基础水文干旱。

手稿关注社会经济干旱的影响应该指向我们的研究主题极端水文和社会