近日，我院测绘学科博士生汤苗在国际著名期刊Journal of Hydrology（影响因子6.708，中科院一区）上发表了题为“Characterization of hydrological droughts in Brazil using a novel multiscale index from GNSS”的学术论文，我院袁林果教授为通讯作者，合作者包括中山大学测绘学院姜中山副教授。该项研究成果得到国家自然科学基金（42074021, 41904015）的资助。

干旱作为全球分布的自然灾害，发生时可能对水资源供应、粮食安全和能源生产等领域造成严重破坏。干旱表征通常与发生、结束、持续时间以及强度和烈度等有关，鉴于其显著复杂性，亟需创建稳健的量化指标以应对未来风险。由于缺乏长期实地数据记录，加之指标建立的依赖数据难以表征完整的水文分量，传统干旱指标难以准确稳健地量化干旱。GNSS台站网络的连续观测资料能反映所有水文分量的总体变化情况，逐步成为水文监测领域的一种新兴工具。汤苗所在的科研小组率先将GNSS数据反演得到的陆地水储量产品开发成为一种全新的干旱监测工具GNSS-DSI（Jiang et al., 2021）。然而，GNSS-DSI通常在月尺度上对水文干旱进行表征，这制约了GNSS在调查水文事件与长期气候异常遥相关系方面的应用。在此基础上，汤苗将这种干旱监测工具在时间尺度上进行扩展，并成功利用提出的新指数调查巴西水文干旱与厄尔尼洛事件的联系。

这项最新研究成果中，作者以多尺度拓展为导向，发展了一种基于GNSS的多尺度水文干旱指数Multiscale GNSS-based Drought Index (MGDI)。这种新的干旱监测指标基于全新的干旱调查框架，即“全水文要素”+“多时间尺度”，能够应对更加复杂的极端事件。该研究从多个时间尺度描述2010–2021年巴西的水文干旱特征出发，聚焦于MGDI多尺度应用，利用月尺度至年尺度 MGDI调查干旱的时空演变和干旱传播，并在月尺度到年际尺度上探索了水文干旱与厄尔尼洛（ENSO）的关系。研究结果显示，在1.5–3年的时间尺度上水文干旱与 ENSO 之间存在强相关，相关系数达0.6以上。结果表明，MGDI 能够克服GNSS-DSI单一尺度的缺陷，量化效果优于依赖几种气象水文分量的干旱指数，可以更稳健地表征水文干旱。这项工作进一步拓展了GNSS在水文学中的应用，同时促进了新兴跨学科水文大地测量的发展。

图1 四个流域水文干旱事件跟踪结果

图2 (a) MGDI和Niño3.4指数随尺度变化的相关性；(b) 时变MGDI-27与Nino3.4指数的比较

论文详细信息：

Tang, M., Yuan, L.*, Jiang, Z., Yang, X., Li, C., Liu, W., 2023. Characterization of hydrological droughts in Brazil using a novel multiscale index from GNSS. Journal of Hydrology. doi:https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128934

前期GNSS-DSI成果：

Jiang, Z.*, Hsu, Y.J., Yuan, L., Yang, X., Ding, Y., Tang, M., Chen, C., 2021. Characterizing Spatiotemporal Patterns of Terrestrial Water Storage Variations Using GNSS Vertical Data in Sichuan, China. Journal of Geophysical Research: Solid Earth 126. doi:10.1029/2021jb022398

Jiang, Z., Hsu, Y.J., Yuan, L.*, Cheng, S., Feng, W., Tang, M., Yang, X., 2021. Insights into hydrological drought characteristics using GNSS-inferred large-scale terrestrial water storage deficits. Earth and Planetary Science Letters. doi:10.1016/j.epsl.2021.117294