Globale Prognosen einer Sturzdürre zeigen ein erhöhtes Risiko in einem sich erwärmenden Klima

Communications Earth & Environment Band 4, Artikelnummer: 165 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Kurzzeitige Trockenheit, die durch ungewöhnlich schnelles Austrocknen gekennzeichnet ist, kann erhebliche Auswirkungen auf viele sozioökonomische Sektoren, insbesondere die Landwirtschaft, haben. Allerdings sind mögliche Veränderungen des Risikos von Sturzdürren in einem sich erwärmenden Klima weiterhin unbekannt. In dieser Studie werden die prognostizierten Veränderungen der Häufigkeit von Sturzdürren und des Ackerlandrisikos durch Sturzdürren mithilfe globaler Klimamodellsimulationen quantifiziert. Wir stellen fest, dass das Auftreten von Sturzdürren in allen Szenarien weltweit voraussichtlich zunehmen wird, wobei der stärkste Anstieg in Szenarien mit höherem Strahlungsantrieb und größerem Verbrauch fossiler Brennstoffe zu verzeichnen ist. Es wird erwartet, dass das Risiko von Blitzdürren auf Ackerland weltweit zunimmt, wobei der stärkste Anstieg in Nordamerika (Änderung des jährlichen Risikos von 32 % im Jahr 2015 auf 49 % im Jahr 2100) und Europa (32 % auf 53 %) im extremsten Emissionsszenario prognostiziert wird . Die Befolgung von Low-End- und Medium-Szenarien im Vergleich zu High-End-Szenarien deutet auf eine deutliche Verringerung des jährlichen Risikos einer plötzlichen Dürre auf Ackerland hin.

Nach dem mittleren Szenario der Bevölkerungsabteilung der Vereinten Nationen wird die Weltbevölkerung voraussichtlich auf 9,7 Milliarden im Jahr 2050 und 10,4 Milliarden im Jahr 2100 ansteigen, ausgehend von der prognostizierten Weltbevölkerung von 8 Milliarden Ende 20221. Die damit verbundene Nachfrage nach Landwirtschaft wird sich voraussichtlich verdoppeln 2050, was eine Belastung für eine nachhaltige und gerechte Ernährungssicherheit weltweit darstellt2,3,4. Darüber hinaus wird sich die prognostizierte Zunahme der Klimavariabilität aufgrund des globalen Klimawandels auf die Erweiterung der Anbauflächen und die Intensivierung der Landwirtschaft auswirken, die zur Deckung der Nachfrage in den kommenden Jahrzehnten erforderlich sind5,6.

Von allen Wetter- und Klimaextremen wird die Dürre im nächsten Jahrhundert wahrscheinlich die komplexesten Herausforderungen für die Nahrungsmittelsysteme und die landwirtschaftliche Produktivität mit sich bringen7,8,9. Es wird prognostiziert, dass Dürren verschiedener Art (z. B. meteorologischer, landwirtschaftlicher oder hydrologischer Art) in vielen Regionen der Welt an Häufigkeit, Schwere und räumlicher Ausdehnung zunehmen10,11,12,13. Während Veränderungen in der Dürrehäufigkeit an einigen Standorten aufgrund von Unsicherheiten bei den Niederschlägen10,14,15 (z. B. in der Monsunregion in Südostasien) kompliziert sind, wird in Mittelamerika, Europa und im Amazonasgebiet am häufigsten mit einem erhöhten Dürrerisiko gerechnet10,11, 16.

Stürmische Dürre stellt im Bereich der Dürre eine einzigartige Herausforderung dar. Aufgrund ihrer schnellen Entwicklung ist die Umsetzung von Dürreminderungsstrategien bei plötzlicher Dürre eine Herausforderung, da sich diese Ereignisse häufig mit begrenzter Vorwarnung entwickeln und weitreichende Auswirkungen auf die gesamte Landoberfläche haben17. Ein bemerkenswertes Beispiel ist die plötzliche Dürre im Westen Russlands im Sommer 2010. Das Ereignis führte zu einer raschen Austrocknung der Landoberfläche, die die Entwicklung einer Hitzewelle begünstigte, die zu einer hohen Sterblichkeit und 11.000 zusätzlichen Todesfällen führte18. Darüber hinaus begünstigte die extreme Dürre die Entstehung von Waldbränden, die zu schwerer Luftverschmutzung und der Vertreibung Tausender Menschen führten19,20. Die Auswirkungen der Sturzdürre beschränkten sich jedoch nicht nur auf lokaler Ebene. Der Zeitpunkt der starken Dürre im Jahr 2010 fiel in eine sensible Wachstumsphase für Winter- und Sommerweizen und führte zu bis zu 70 % geringeren Weizenerträgen in den wichtigsten weizenproduzierenden Gebieten Russlands21. Infolgedessen verbot die russische Regierung im August 2010 den Export von Weizen und die Weizenpreise stiegen weltweit21,22.

Aufgrund der ständig steigenden Nachfrage nach landwirtschaftlichen Gütern und des zunehmenden Risikos für die globale Ernährungssicherheit im 21. Jahrhundert befasst sich diese Studie mit zwei kritischen Fragen, die sich auf Sturzdürren konzentrieren: Welche Trends werden bei der Häufigkeit von Sturzdürren auf der ganzen Welt in einem sich erwärmenden Klima prognostiziert? , und wie verändert sich das landwirtschaftliche Risiko durch plötzliche Dürre in der Zukunft? Diese Fragen werden durch die Identifizierung von Blitzdürren mithilfe von sechs Modellen aus dem Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP623) beantwortet. Historische Simulationen erfassen den Zeitraum von 1850 bis 2014, während drei Szenarien verwendet werden, um die Entwicklung von Blitzdürren unter verschiedenen sozioökonomischen Pfaden und Strahlungsantriebsniveaus für die Jahre 2015 bis 2100 zu projizieren. Die Ergebnisse identifizieren die Merkmale von Sturzdürren in einem sich erwärmenden Klima und Regionen, die am anfälligsten für die Auswirkungen dieser Ereignisse sind.

Um die Entwicklung von Blitzdürren zu quantifizieren, wurden Evapotranspiration (ET), potenzielle Evapotranspiration (PET) und Bodenfeuchtigkeit aus sechs CMIP6-Modellen (Ergänzungstabelle 1) auf täglichen Zeitskalen für die historischen Experimente SSP126, SSP245 und SSP585 verwendet. ET und PET wurden verwendet, um das standardisierte Verdunstungsstressverhältnis24 (SESR) abzuleiten und die Intensivierungsrate in Richtung Dürre (die „Flash“-Komponente der Flash-Dürre) zu quantifizieren. Die Bodenfeuchtigkeit wurde verwendet, um Feuchtigkeitsschwellenwerte für die Entwicklung einer plötzlichen Dürre (die „Dürre“-Komponente der plötzlichen Dürre) zu definieren. SESR und Bodenfeuchtigkeit reagieren empfindlich auf sich schnell ändernde Umweltbedingungen in Richtung plötzlicher Dürre18,24,25,26,27,28,warnen frühzeitig vor der Entwicklung einer Dürre24,26,29,entsprechen den Dürreauswirkungen, die über den United States Drought Monitor angezeigt werden24,25, 26,30 (USDM) und wurden verwendet, um die Entwicklung von Blitzdürren auf räumlichen Skalen von lokal bis global zu quantifizieren31,32,33,34,35,36.

Wir untersuchten zunächst die historischen Experimente der CMIP6-Modelle, um festzustellen, wie genau die Modelle die klimatologischen Eigenschaften von Sturzdürren im Zeitraum 1980–2014 erfassten. Zur Bewertung der Leistung der CMIP6-Modelle wurden vier Reanalyse-Datensätze (MERRA, MERRA-2, ERA Interim und ERA5) verwendet. Die CMIP6-Häufigkeit von Sturzdürren liegt an den meisten Standorten weltweit innerhalb von \(\pm\)5 % des auf einer Neuanalyse basierenden Auftretens von Sturzfluten für den Zeitraum von 1980 bis 2014, während nur an wenigen Standorten die mittlere Häufigkeit von Sturzfluten in mehreren Modellen signifikant unterschiedlich ist (S < 0,1) als der Multi-Reanalyse-Mittelwert (z. B. im Südosten der Vereinigten Staaten und in Osteuropa; ergänzende Abbildung 1). Insgesamt wird die Häufigkeit von Sturzdürren in CMIP6-Modellen in niedrigen bis mittleren Breiten (0–40°) leicht unterschätzt und in hohen Breiten (polwärts von 40°N) auf der Nordhalbkugel im Vergleich zu den Ergebnissen der Reanalyse-Datensätze leicht überschätzt.

In globalen Hotspots des Auftretens von Sturzdürren (d. h. 15 Untersuchungsregionen, die zwischen 1980 und 2014 mit einer Häufigkeit von Sturzdürren von > 30 % ausgewählt wurden; ergänzende Abbildung 2) erfasst der CMIP6-Multimodell-Mittelwert den saisonalen Zyklus des Auftretens von Sturzdürren, der durch eine erneute Analyse dargestellt wird eine Vielzahl von Klimatypen (Ergänzende Abbildung 3). Statistisch signifikante Übereinstimmung (p < 0,1) besteht in den Untersuchungsregionen mit Ausnahmen auf der Iberischen Halbinsel, im östlichen Amazonasgebiet und auf der Indochinesischen Halbinsel. Insgesamt bietet der historische Vergleich, mit einigen regionalen Einschränkungen, die Gewissheit, dass die Zusammensetzung der CMIP6-Modelle in der Lage ist, die Entwicklung von Blitzdürren in zukünftigen Szenarien darzustellen.

Gegen Ende des 21. Jahrhunderts (2066–2100) wird das Auftreten von Sturzdürren in allen drei untersuchten Zukunftsszenarien voraussichtlich weltweit zunehmen (Abb. 1). Das SSP126-Szenario zeigt den geringsten Anstieg (6,0 %), gefolgt von SSP585 (8,2 %) und dann SSP245 (9,5 %). Regional ist die größte prognostizierte Zunahme von Sturzdürren in Europa und im Amazonasgebiet zu verzeichnen. Auch in Zentralafrika in der Nähe der Sahelzone, in Indien und Nordaustralien sind in den verschiedenen Szenarien unterschiedliche Veränderungen in der Häufigkeit von Sturzdürren erkennbar. Es wird erwartet, dass das Auftreten von Blitzdürren in diesen Regionen für SSP126 und SSP245 unverändert bleibt oder leicht zunimmt, in SSP585 jedoch abnimmt.

a–c Die Multi-Modell-mittlere Änderung der Häufigkeit von Sturzdürren zwischen zukünftigen Klimawandelszenarien (2066–2100) und dem historischen Zeitraum (1980–2014). Die zukünftigen Klimawandelszenarien umfassen a SSP126, b SSP245 und c SSP585. Die einhellige Zustimmung zum Vorzeichen des Wechsels unter den Modellen ist schwarz gepunktet. Grau schattierte Bereiche sind maskierte Gebiete, die entweder zu trocken oder zu kalt für die Entwicklung einer plötzlichen Dürre sind.

Regionale Hotspots beim Auftreten von Sturzdürren (siehe ergänzende Abbildung 2) zeigen einzigartige Muster des Risikos von Sturzdürren im Zeitverlauf (Abb. 2). Zwischen der Mitte des 19. Jahrhunderts und dem Beginn des 21. Jahrhunderts wiesen 11 der 15 untersuchten Regionen im Zeitverlauf einen neutralen Trend auf (d. h. <5 % Veränderung), wobei 7 Regionen weder einen statistisch signifikanten (p < 0,1) Anstieg noch Rückgang aufwiesen Trend zur Sturzdürre (ergänzende Abbildung 4). Zukünftige Prognosen zum Auftreten von Sturzdürren zeigen jedoch eine erhöhte Häufigkeit in den meisten Regionen und SSP-Szenarien (12 von 15 Regionen in SSP126, 13 in SSP245 und 10 in SSP585), mit statistisch signifikanten (p < 0,1) zunehmenden Trends bei Sturzdürren über 6 der Untersuchungsregionen in SSP126, 10 in SSP245 und 7 in SSP585. Insbesondere zeigen die SSP585- und SSP245-Szenarien im Vergleich zu SSP126 häufig eine erhöhte Häufigkeit von Sturzdürren in Regionen, in denen die Häufigkeit von Sturzdürren im Laufe des 21. Jahrhunderts zunimmt (z. B. auf der Iberischen Halbinsel, in Osteuropa, Westrussland, im östlichen Amazonasgebiet und in Kleinasien). Im Gegensatz dazu gibt es in den verschiedenen Szenarien im Nordosten Chinas, in Indien, im Great Rift Valley und im Norden Australiens unterschiedliche Trends. In diesen Regionen zeigt SSP585 einen abnehmenden Trend bei der Häufigkeit von Sturzdürren, während SSP126 einen Anstieg des Auftretens von Sturzdürren bis zum Ende des 21. Jahrhunderts zeigt. Darüber hinaus nimmt die Häufigkeit von Sturzdürren in der Sahelzone in den Szenarien SSP126 und SSP245 monoton zu, während der Trend im Szenario SSP585 zu Beginn des 21. Jahrhunderts abnimmt, bevor er sich Mitte des 21. Jahrhunderts umkehrt.

Der Multimodell-Mittelwert der jährlichen Blitzdürreabdeckung in jedem Untersuchungsbereich für historische (schwarz), SSP126 (blau), SSP245 (orange) und SSP585 (rot) Modelle. Auf jede Zeitreihe wird ein 30-jähriger zentrierter gleitender Durchschnitt angewendet. Die schattierten Bereiche zeigen die Variabilität (±1σ) zwischen den 30-jährigen zentrierten gleitenden Durchschnitten zwischen allen sechs Modellen für die entsprechenden historischen und zukünftigen Szenarien.

Eine geringere landwirtschaftliche Produktion ist eine der Hauptauswirkungen der Sturzdürre21,29,37,38. Daher ist es wichtig zu verstehen, wie sich das Risiko einer Sturzdürre für Ackerland unter verschiedenen Klimaszenarien entwickelt. Weltweit deuten die Modelle darauf hin, dass der Anteil der Ackerflächen, die im historischen Zeitraum (1850–2014) von plötzlicher Dürre betroffen waren, entweder abnahm (Afrika und Asien) oder im Laufe der Zeit relativ konstant blieb (Australien, Nordamerika, Südamerika und Europa; Abb. 3). Im Gegensatz dazu zeigen Zukunftsprognosen eine Zunahme der von Sturzdürre betroffenen Ackerflächen auf allen Kontinenten und in allen Szenarien (Abb. 3). Die größten Zuwächse zwischen 2015 und 2100 (Werte stammen aus dem gleitenden 30-Jahres-Mittel) werden im SSP585-Szenario für Nordamerika (32–49 %) und Europa (32–53 %) prognostiziert, wobei auch in Afrika (35) bemerkenswerte Zuwächse zu verzeichnen sind –47 %, Asien (28–38 %) und Südamerika (37–50 %).

Der Multimodell-Mittelwert des jährlichen Prozentsatzes der Ackerflächen, die auf ganzen Kontinenten von plötzlicher Dürre betroffen sind, für die historischen (schwarz), SSP126 (blau), SSP245 (orange) und SSP585 (rot) Szenarien. Auf jede Zeitreihe wird ein 30-jähriger zentrierter gleitender Durchschnitt angewendet. Die schattierten Bereiche zeigen die Variabilität (±1σ) zwischen den 30-jährigen zentrierten gleitenden Durchschnitten zwischen allen sechs Modellen für die entsprechenden historischen und zukünftigen Szenarien.

Es gibt auch komplexere Veränderungen beim Auftreten von Sturzdürren auf Ackerland, wobei SSP126 das höchste Risiko für Ackerland über Australien zeigt und SSP245 das niedrigste (und minimale Veränderung) Risiko für Ackerland prognostiziert. Auf einigen Kontinenten gibt es auch Hinweise auf einen „Wendepunkt“ für das Risiko einer plötzlichen Dürre (d. h. einen starken Anstieg des Risikos einer plötzlichen Dürre für Ackerland zwischen den Szenarien). Beispiele hierfür sind Afrika und Nordamerika, wo die Szenarien SSP126 und SSP245 im Allgemeinen das gleiche Risiko für Ackerland bis 2100 prognostizieren, SSP585 jedoch einen deutlichen Anstieg des Risikos von Sturzdürren für Ackerland zeigt.

Dürreperioden stellen aufgrund der raschen Verschärfung der Dürrebedingungen komplexe Herausforderungen für die Eindämmung und Frühwarnung von Dürren dar. Aufgrund der raschen Intensivierung der Dürre ist die Vorlaufzeit bis zu Auswirkungen (z. B. Ernteverluste in der Landwirtschaft, Waldbrände, Hitzewellen) im Vergleich zu sich langsamer entwickelnden konventionellen Dürren deutlich kürzer17. Das zunehmende Risiko von Sturzdürren in einem sich erwärmenden Klima erhöht die Häufigkeit dieser Auswirkungen weiter und ist besonders schädlich in Gebieten, in denen schnelle landwirtschaftliche Ertragsverluste zu einer Destabilisierung der regionalen Wirtschaft führen können21.

Angesichts des begrenzten Wissens über das Risiko von Blitzdürren in einem sich erwärmenden Klima beleuchtet diese Studie globale Prognosen zum Auftreten von Blitzdürren unter verschiedenen Klimawandelszenarien in sechs CMIP6-Modellen. Insbesondere quantifiziert diese Studie Trends bei Dürreperioden in globalen Hotspot-Regionen, in denen Dürreperioden auftreten, sowie Veränderungen im landwirtschaftlichen Risiko durch Dürreperioden. Wir veranschaulichen einen allgemeinen Anstieg des Auftretens von Sturzdürren weltweit im 21. Jahrhundert, unabhängig vom Zukunftsszenario, wobei die globale Häufigkeit von Sturzdürren bei Szenarien, die einen höheren Verbrauch fossiler Brennstoffe und einen höheren Strahlungsantrieb kombinieren, stärker zunimmt (Abb. 1). Darüber hinaus zeigten 11 der 15 Hotspot-Regionen weltweit einen Anstieg des Risikos von Sturzdürren in allen drei Klimaprojektionsszenarien zwischen 2014 und 2100 (Abb. 2). Schließlich wird prognostiziert, dass auf allen sechs Kontinenten in allen Szenarien ein erhöhtes Risiko für plötzliche Dürren auf Ackerland besteht (Abb. 3). Frühere Studien, die Prognosen zu Sturzdürren in Klimamodellen in bestimmten Regionen untersuchten, stimmen mit unseren Ergebnissen überein. Beispielsweise zeigte eine Studie28, dass im Südosten Chinas im späten 21. Jahrhundert ein erhöhtes Risiko für Sturzdürren zu beobachten ist, ähnlich wie in Abb. 1 dargestellt. Darüber hinaus ergab eine andere Studie39, dass sich die Häufigkeit von Sturzdürren in einem sich erwärmenden Klima in ganz Indien ändert kompliziert aufgrund von Veränderungen in der intrasaisonalen Variabilität der Monsunniederschläge (Abb. 1). Prognosen zu den Merkmalen von Sturzdürren haben auch gezeigt, dass Dauer und Schwere (Ausmaß der Dürre) voraussichtlich zunehmen40.

Blitzdürren entstehen aufgrund der Kombination aus Niederschlagsdefiziten und erhöhtem Verdunstungsbedarf41. Wie sich diese beiden grundlegenden Variablen (Niederschlag und PET) in einem zukünftigen Klima entwickeln, kann Aufschluss über die Veränderung der Häufigkeit von Sturzdürren im Zusammenhang mit verschiedenen Klimawandelszenarien geben. Weltweit wird erwartet, dass die jährlichen mittleren Niederschlagsmengen bis zum Ende des 21. Jahrhunderts in vielen Regionen zunehmen (ergänzende Abbildung 5). Hotspots von Sturzdürren mit dem größten Niederschlagsanstieg weisen minimale Veränderungen in der Häufigkeit von Sturzdürren auf (z. B. Nordostchina) oder sogar einen Rückgang der Häufigkeit von Sturzdürren (z. B. in der Sahelzone und in Indien, am deutlichsten in SSP585; Abb. 1 und ergänzende Abb. 5). ). Einige Hotspots wie das Amazonasgebiet, die Iberische Halbinsel und Kleinasien weisen jedoch einen deutlichen Rückgang der Niederschläge auf, insbesondere in den Szenarien SSP245 und SSP585, und einen damit verbundenen Anstieg des Auftretens von Sturzdürren.

Zusätzlich zu den Niederschlägen kann auch eine erhöhte PET zu einer höheren Häufigkeit von Sturzdürren beitragen. Selbst wenn die Niederschläge in einer Region im Laufe der Zeit relativ konstant bleiben, führt ein konstant höherer Verdunstungsbedarf zu einem schnelleren Abbau der Bodenfeuchtigkeit und erhöht die Wahrscheinlichkeit einer Sturzdürre durch erhöhte ET. Die Temperatur, ein entscheidender Treiber des Verdunstungsbedarfs42, wird bis zum Ende des 21. Jahrhunderts weltweit ansteigen, wobei größere Veränderungen mit einem größeren Nettostrahlungsantrieb verbunden sind (ergänzende Abbildung 6). Es wird erwartet, dass die Temperaturen in höheren Breiten stärker ansteigen (ergänzende Abbildung 6). Ein ähnliches Muster ist für PET zu beobachten, wobei die meisten Regionen äquatorwärts von 30° bis zum Ende des 21. Jahrhunderts einen relativ geringeren Anstieg der PET verzeichnen (<5 %, <10 % bzw. <20 % in SSP126, SSP245, SSP585). im Vergleich zu Regionen polwärts von 30° mit relativ starkem Anstieg des Verdunstungsbedarfs (10–30 % – SSP126, 15–40 % – SSP245, 25–50 % – SSP585; ergänzende Abbildung 7). Insgesamt überlappen höhere PET-Anomalien in zukünftigen Klimawandelszenarien Regionen mit erwarteter Zunahme der Häufigkeit von Sturzdürren (Abb. 1 und ergänzende Abb. 7). Dieser Zusammenhang ist in ganz Europa und in den höheren Breiten Nordamerikas am deutlichsten zu erkennen, wo ein meridionaler Gradient zunehmender PET mit einem Gradienten zunehmender Sturzdürreperioden einhergeht. Darüber hinaus kommt es in Regionen mit minimalem PET-Anstieg entweder zu einer vernachlässigbaren Veränderung oder zu einem geringfügigen Rückgang der Häufigkeit von Sturzdürren im Vergleich zum historischen Zeitraum (z. B. in der Sahelzone und in Indien).

Unter den Hauptursachen für Sturzdürren (ein Mangel an Niederschlägen und ein erhöhter Verdunstungsbedarf) ist es wichtig, ihren relativen Beitrag zu Änderungen der Häufigkeit von Sturzdürren in zukünftigen Klimaszenarien zu quantifizieren. In den 14 Hotspot-Regionen, in denen alle drei Szenarien (SSP126, SSP245 und SSP585) zwischen dem historischen Zeitraum (1980–2014) und dem Ende des 21. Jahrhunderts (2066–2100) eine zunehmende Häufigkeit von Sturzdürren zeigen; alle Untersuchungsregionen außer Indien ), wird in 13 Regionen eine größere positive prozentuale Änderung des PET als eine negative Änderung des Niederschlags prognostiziert, während eine Region eine größere negative prozentuale Änderung des Niederschlags als eine positive Änderung des PET aufweist (östliches Amazonasgebiet; Abb. 4). Im Kontext historischer Modelle und Reanalyse-Datensätze während der Entwicklungsperiode von Sturzdürren wurde allgemein festgestellt, dass Niederschläge der Hauptgrund für Sturzdürren sind, während der Verdunstungsbedarf einen wichtigen sekundären Beitrag leistet31,43. Vor dem Hintergrund des Klimawandels wird jedoch davon ausgegangen, dass der Anstieg des Verdunstungsbedarfs im Laufe des nächsten Jahrhunderts größer ausfallen wird und daher wahrscheinlich wichtiger für ein erhöhtes Risiko der Entwicklung von Sturzdürren ist als ein Rückgang der Niederschläge. Während die Änderungen der Bodenfeuchtigkeit in den Projektionen im Vergleich zu Änderungen des Niederschlags und des Verdunstungsbedarfs minimal sind, kommt es in 9 der 15 untersuchten Regionen bis zum Ende des 20. Jahrhunderts zu einer leichten Austrocknung (Mittelwert der Szenarien zwischen –0,2 und –6,5 %). erstes Jahrhundert (Abb. 4). Das Bestimmtheitsmaß zeigt auch, dass die erklärte Varianz der Veränderungen der Häufigkeit von Sturzfluten aufgrund von Veränderungen des PET (67,4 %) höher ist als die erklärte Varianz der Veränderungen der Häufigkeit von Sturzfluten aufgrund von Veränderungen des Niederschlags (52,9 %; Abb. 4). Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der stärkste Zusammenhang und die höchste erklärte Varianz der Veränderungen in der Häufigkeit von Sturzdürren mit der kombinierten Gesamtveränderung von Niederschlag und PET besteht (Abb. 4), was den entscheidenden Punkt unterstreicht, dass das Risiko einer Sturzdürre am größten ist mit der Kombination aus reduziertem Niederschlag und erhöhtem PET24,41.

a Die Änderung des Multimodell-Medians zwischen Zukunftsszenarien (SSP126 – blau, SSP245 – orange und SSP585 – rot für die Jahre 2066–2100) und dem historischen Zeitraum (1980–2014) für Häufigkeit von Sturzdürren (FD), Niederschlag ( P), potenzielle Evapotranspiration (PET) und Wurzelzonen-Bodenfeuchtigkeit (RZSM) in jedem Untersuchungsbereich. b Vergleich der gesamten Änderung des Niederschlags und des PET (-P + PET), c Änderung des Niederschlags und d Änderung der potenziellen Evapotranspiration im Vergleich zur Änderung der Häufigkeit von Sturzdürren zwischen dem Mittelwert der Zukunftsszenarien (2066–2100) und dem historischen Zeitraum ( 1980–2014).

Ein kritischer Aspekt der Dürreperiode ist die Geschwindigkeit der Dürreverstärkung. Dieses charakteristische Merkmal von Sturzdürren (im Vergleich zur langsameren, konventionellen Dürreentwicklung) verkürzt die Entwicklungszeit für weitreichende Auswirkungen, darunter landwirtschaftliche Verluste, Ökosystemstress, die Entstehung von Waldbränden und die Verringerung der Wasserressourcen, drastisch37,41,44,45. Diese Auswirkungen könnten sich in Zukunft noch verschlimmern, wenn die Intensivierungsraten von Sturzdürren im Laufe der Zeit zunehmen. Über alle Klimawandelszenarien hinweg wird erwartet, dass die Intensivierungsrate von Sturzdürren weltweit zunimmt, wobei der stärkste Anstieg in SSP585 (32,1 %; ergänzende Abbildung 8) und insbesondere im Norden Südamerikas, in der Sahelzone und in Teilen Indiens (>70 %) zu verzeichnen ist. ).

Mehrere Faktoren fördern eine schnellere Intensivierung der Dürre, beispielsweise ein höherer Verdunstungsbedarf und Unterschiede in der Landbedeckungsart18,44,46,47. Es wird prognostiziert, dass PET im Laufe des 21. Jahrhunderts weltweit zunehmen wird und wahrscheinlich der wichtigste Treiber für den insgesamt globalen Anstieg der Intensivierungsraten von Sturzdürren ist (ergänzende Abbildungen 7 und 8). Lokale Unterschiede in den Intensivierungsraten sind jedoch auf andere Faktoren zurückzuführen. Beispielsweise sind die globalen Maxima der Intensivierungsrate im nördlichen Südamerika, insbesondere im Amazonasgebiet, auch räumlich mit einem starken Rückgang der Primärwaldbedeckung verbunden (ergänzende Abbildung 9). Die Umwandlung bewaldeter Flächen im Amazonasgebiet von Wäldern in Ackerland und Weiden verändert das Klima durch die Verlängerung von Trockenperioden48,49. Die Entwaldung führt zu einem Rückgang der ET, da weniger Vegetation für die Photosynthese vorhanden ist, und zu einem Rückgang der Niederschläge in entwaldeten Regionen, da Änderungen im Energie- und Wasserhaushalt insgesamt zu trockeneren Bedingungen führen50,51. Da Wälder im Vergleich zu Grasland und landwirtschaftlichen Flächen widerstandsfähiger gegenüber der Entwicklung von Sturzdürren sind18,44,47, verschärft die beschleunigte Entwaldung auf aggressiveren sozioökonomischen Wegen den Anstieg der Intensivierungsrate von Sturzdürren.

Durch den künftigen Klimawandel werden Ackerflächen nicht nur einem größeren Dürrerisiko ausgesetzt sein52, sondern Ackerflächen werden auch anfälliger für eine höhere Häufigkeit von Sturzdürren sein (Abb. 3). Im 21. Jahrhundert wird unabhängig vom sozioökonomischen Verlauf eine erhebliche Ausweitung und Intensivierung der Ackerflächen erwartet, insbesondere in Afrika und Südamerika (ergänzende Abbildung 10). Daher wird auch die gesamte Ackerfläche, die voraussichtlich von einer Sturzdürre betroffen sein wird, in der Zukunft ansteigen. Allerdings steigt auch der relative Prozentsatz der landwirtschaftlichen Flächen, die von einer raschen Intensivierung der Dürre betroffen sind, aufgrund der Prognosen für eine höhere Häufigkeit von Sturzdürren (Abb. 2 und 3). Aus diesem Grund werden sich die Herausforderungen bei der Deckung des weltweiten Nahrungsmittelbedarfs durch das zunehmende Risiko einer plötzlichen Dürre auf den Ackerflächen weiter verschärfen, selbst wenn in den kommenden Jahrzehnten die Ausweitung der Ackerflächen fortgesetzt wird, um der steigenden Nachfrage in der Landwirtschaft gerecht zu werden.

Die Prognosen zum landwirtschaftlichen Risiko unterstreichen auch die Bedeutung selbst sogenannter moderater Szenarien (wie SSP245) im Vergleich zu aggressiveren Szenarien (wie SSP585) des zukünftigen Klimawandels. Im SSP585-Szenario verzeichnen alle Kontinente mit Ausnahme Australiens im Vergleich zu den SSP126- und SSP245-Szenarien den größten Anstieg des landwirtschaftlichen Risikos einer Sturzdürre (Abb. 3). Allerdings verzeichnen Nordamerika, Afrika und bis zu einem gewissen Grad auch Südamerika einen dramatischen Anstieg der Ackerflächen, die jährlich von plötzlicher Dürre betroffen sind, wenn das SSP585-Szenario befolgt wird, während SSP126 und SSP245 relativ ähnlich bleiben und das Risiko von plötzlicher Dürre deutlich verringert wird.

Da die Weltbevölkerung wächst und die Nachfrage nach Landwirtschaft steigt, werden Veränderungen in der Häufigkeit von Sturzdürren die Ernährungssicherheit in Zukunft weiter belasten. Tatsächlich schafft eine plötzliche Dürre zusätzliche Herausforderungen, da sie den Zugang zu unseren Grundbedürfnissen nach Nahrung und Wasser viel schneller einschränkt als eine sich langsamer entwickelnde, herkömmliche Dürre. Diese Studie zeigt landwirtschaftliche Regionen auf der ganzen Welt auf, die in einem sich ändernden Klima möglicherweise am anfälligsten für häufigere und intensivere Dürreperioden sind und daher am stärksten von den Auswirkungen von Dürreperioden auf die landwirtschaftliche Produktion betroffen sind. Zukünftige Forschung ist erforderlich, um die regionalen atmosphärischen und ozeanischen Treiber für die Entwicklung von Blitzdürren in einem zukünftigen Klima zu untersuchen (Fernverbindungen, atmosphärische Wellenmuster in der oberen Ebene usw.). Darüber hinaus erfordern lokale Auswirkungen und Minderungsstrategien für Sturzdürren zusätzliche Untersuchungen auf der Grundlage der prognostizierten Veränderungen beim Auftreten von Sturzdürren im Zusammenhang mit der globalen Erwärmung.

Die Landnutzungsdaten stammen aus dem Landnutzungsharmonisierungsprojekt (LUH2 v2f)53. LUH2 liefert Landnutzungszustände für den historischen (1850–2014) und zukünftigen (2015–2100) Zeitraum in den CMIP6-Modellen auf Jahresskalen mit einer räumlichen Auflösung von 0,25°. Für die Analyse wurden die historischen und zukünftigen SSP-Landnutzungsszenarien54 (SSP126, SSP245 und SSP585) in Verbindung mit den entsprechenden CMIP6-Experimenten verwendet. Es ist wichtig zu beachten, dass CMIP6-Modelle zwar denselben Landnutzungs- und Landbedeckungsdatensatz (LULC) (LUH2 v2f) verwenden, es jedoch zu Unsicherheiten bei der Klassifizierung verschiedener LULC-Kategorien kommen kann. Diese Unsicherheiten können sich auf die CO2-Emissionen und den globalen Kohlenstoffkreislauf55 auswirken, und Erdsystemmodelle können empfindlich auf Änderungen der LULC reagieren56,57. Bestimmte LULC-Typen sind möglicherweise anfälliger oder widerstandsfähiger gegenüber der Entwicklung von Sturzdürren (z. B. Wälder vs. Grasland vs. Ackerland)18,44. Es wird jedoch prognostiziert, dass es in den meisten Gebieten weltweit zu einer Zunahme von Sturzdürren über ein breites Spektrum von LULC-Typen kommen wird (Abb. 1). Daher können etwaige Unsicherheiten in Bezug auf LULC im Rahmen zukünftiger Prognosen Auswirkungen auf das Ausmaß der Änderungen bei der Häufigkeit von Sturzdürren haben, der Gesamttrend beim Auftreten von Sturzdürren wird jedoch derselbe bleiben.

Die historische Sturzdürre wurde anhand von vier globalen Reanalyse-Datensätzen quantifiziert: MERRA58, MERRA-259, ERA-Interim60 und ERA561. Mehrere Studien haben gezeigt, dass diese Reanalyse-Datensätze Sturzdürren aus klimatologischer Sicht und Fallstudienanalyse effektiv erfassen können18,24,25,31,33,46,62,63,64. CMIP6-Modelle23 wurden in dieser Studie für die historische Modellierung und zukünftige Prognose von Sturzdürren verwendet. Einzelheiten zu jedem Modell finden Sie in der Ergänzungstabelle 1. Die Modelle wurden aus dem CMIP6-Experiment basierend auf der Verfügbarkeit von Variablen ausgewählt, die für die Analyse von Sturzdürren erforderlich sind (ET, PET und Bodenfeuchtigkeit) auf täglichen Zeitskalen und in der Analyse verwendeten Szenarien (historisch, SSP126, SSP245, SSP585). Angesichts dieser Anforderungen lieferten sechs Modelle die notwendigen Daten für diese Studie (IPSL-CM6A-LR, MPI-ESM1-2-HR, MPI-ESM1-2-LR, MRI-ESM2-0, NorESM2-LM und NorESM2-MM). ; Ergänzungstabelle 1).

Tägliche ET-, PET- und oberflächennahe Bodenfeuchtigkeit wurden aus den vier globalen Reanalyse-Datensätzen zwischen 1980 und 2014, zwischen 1850 und 2014 für die historischen Modelle und zwischen 2015 und 2100 für die Zukunftsszenarien ermittelt. Die tägliche PET wurde aus jedem Datensatz mithilfe der Penman-Monteith-Gleichung der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation65 abgeleitet. Es ist wichtig zu beachten, dass PET, das über die Penman-Monteith-Gleichung (und andere gängige PET-Formulierungen) berechnet wird, die Rolle einer erhöhten CO2-Konzentration bei der Klimaerwärmung nicht berücksichtigt und zu einer Überschätzung der Trocknung bei Variablen führen kann, die PET einbeziehen66. Trotz dieser Einschränkung konzentriert sich diese Studie auf plötzliche Dürreperioden und die Geschwindigkeit der Dürreverstärkung und nicht auf das Gesamtausmaß der Trocknung. Bei den CMIP6-Modellen wird die Windgeschwindigkeit bei 10 m angegeben. Allerdings wurde die 2-m-Windgeschwindigkeit aus der 10-m-Windgeschwindigkeit mit der Methode in Lit. angenähert. 67 zur Einbeziehung in die Gleichung für PET. Tageswerte des Verdunstungsstressverhältnisses (ESR) wurden anhand des Verhältnisses zwischen täglichem ET und PET berechnet. Die mittleren Pentadenwerte von ESR und Bodenfeuchtigkeit wurden berechnet und der ESR an jedem Gitterpunkt standardisiert, um den standardisierten ESR (SESR) zu berechnen. SESR wird wie folgt angegeben:

wobei \({{{{{{{\rm{SESR}}}}}}}}_{{ijp}}\) (bezeichnet als SESR) der z-Score von ESR an einem bestimmten Gitterpunkt (i, j) für eine bestimmte Pentade p ist \(\overline{{{{{{\rm{ESR}}}}}}}}\) der mittlere ESR an einem bestimmten Gitterpunkt (i, j) für eine bestimmte Pentad p für die Jahre zwischen 1980 und 2014, und \({\sigma }_{{{{{{{\rm{ESR}}}}}}}}\) ist die Standardabweichung des ESR an einem bestimmten Gitterpunkt (i, j) für eine bestimmte Pentade p für die Jahre zwischen 1980 und 2014.

Um die Variabilität von Pentade zu Pentade im SESR zu berücksichtigen, wurde der Savitzky-Golay-Filter68 verwendet, um die Zeitreihe des SESR an jedem Gitterpunkt zu glätten und gleichzeitig höhere Momente in den Daten beizubehalten32. In Anlehnung an Anwendungen für Fernerkundungsbeobachtungen69 wurde d = 4 für den Grad des Polynoms und m = 10 als Halbwertsbreite des Glättungsfensters (volle Fensterlänge von 21 Pentaden) verwendet. Der Savitzky-Golay-Filter mit dem gleichen Polynomgrad und der gleichen Fensterlänge wurde auch auf die Bodenfeuchtigkeit an jedem Gitterpunkt angewendet.

Nach der Berechnung des SESR und des Savitzky-Golay-Filters wurde die zeitliche Änderung des SESR wie folgt berechnet und standardisiert:

wobei \({({\Delta {{{{{{\rm{SESR}}}}}}}}_{{ijp}})}_{z}\) (bezeichnet als ΔSESR) die z- Bewertung der Änderung des SESR von einer Pentade zu einer anderen Pentade an einem bestimmten Gitterpunkt (i, j) für eine bestimmte Pentade p, \(\overline{\Delta {{{{{{\rm{SESR}}}}} }}}\) ist die mittlere Änderung der SESR-Werte an einem bestimmten Gitterpunkt (i, j) für eine bestimmte Pentade p für die Jahre zwischen 1980 und 2014 und \({\sigma }_{\Delta {{{{ {{\rm{SESR}}}}}}}}\) ist die Standardabweichung der SESR-Änderungen an einem bestimmten Gitterpunkt (i, j) für eine bestimmte Pentade p für die Jahre zwischen 1980 und 2014.

Kurzzeitdürre zeichnet sich durch eine rasche Verschärfung der Dürrebedingungen aus24,41. In dieser Studie wurden Blitzdürreereignisse mithilfe eines modifizierten Rahmens einer zuvor etablierten Identifizierungsmethode24 identifiziert. Die in dieser Studie verwendete Methodik verwendet drei Kriterien, wobei sich zwei auf die Auswirkungen der Dürre konzentrieren und eines die schnelle Intensivierung der Dürre hervorhebt32. Diese Kriterien sind:

ΔSESR muss bei oder unter dem 25. Perzentil der ΔSESR-Werte liegen.

Eine Mindestlänge von fünf Pentadenwechseln im SESR, was einer Länge von sechs Pentaden (30 Tagen) entspricht.

Ein endgültiger Bodenfeuchtigkeitswert unter dem 20. Perzentil der Bodenfeuchtigkeitswerte.

Perzentile für Kriterium 1 wurden aus der Verteilung von ΔSESR und Perzentile für Kriterium 3 aus der Verteilung der Bodenfeuchtigkeit an jedem Gitterpunkt und spezifischen Pentaden für die Jahre zwischen 1980 und 2014 im Datensatz entnommen. Perzentile wurden aus der Verteilung von ΔSESR und der Bodenfeuchtigkeit zwischen 1980–2014 gezogen, um das gleiche zeitliche Analysefenster zwischen den Reanalyse-Datensätzen und historischen Modellen zu haben und einen konsistenten Referenzrahmen für die gesamte Länge der Klimamodelle (1850–2014) aufrechtzuerhalten. 2100). Die Kriterien 2 und 3 werden verwendet, um die Auswirkungen der Landoberfläche im Zusammenhang mit der Entwicklung von Sturzdürren zu erfassen. Das zweite Kriterium dient der Abgrenzung zwischen kurzfristigen Trockenperioden und Ereignissen, bei denen eine schnelle Intensivierung der Dürre zu Dürreauswirkungen führt. Der mit dem dritten Kriterium verbundene Schwellenwert des 20. Perzentils erfüllt die Dürrekomponente der Sturzdürre41.

Blitzdürren wurden zwischen März und Oktober in den Breitengraden der nördlichen Hemisphäre über 30°N und zwischen September und April in den Breitengraden der südlichen Hemisphäre polwärts von 30°S festgestellt. Dies ist auf die Begrenzung des Verdunstungsbedarfs während der kühlen Jahreszeit zurückzuführen, sodass eine schnelle Intensivierung der Dürre stark eingeschränkt ist24. In äquatorialen Breiten (zwischen 30° S und 30° N) wurden das ganze Jahr über Blitzdürren festgestellt, da das ganze Jahr über ein hoher Verdunstungsbedarf besteht.

In früheren Studien unter Verwendung der ursprünglichen SESR-Flash-Dürre-Methodik18,24,25,27,31,62,63,70,71,72,73,74 wurden zwei separate, aber komplementäre Kriterien verwendet, um die schnelle Intensivierungsrate in Richtung Dürre zu ermitteln ( d. h. die „Flash“-Komponente einer Sturzdürre). Die beiden Kriterien wurden verwendet, um die Variabilität der Dürreintensivierungsrate während einer Sturzdürre von Pentade zu Pentade zu berücksichtigen. Die Anwendung des Savitzky-Golay-Filters auf die SESR-Zeitreihe ermöglicht jedoch eine Vereinfachung dieser Kriterien, sodass ein individuelles Kriterium (ΔSESR kleiner oder gleich dem 25. Perzentil) verwendet werden kann, um eine schnelle Intensivierung der Dürre zu identifizieren32.

Darüber hinaus wurde die Bodenfeuchtigkeit verwendet, um festzustellen, ob während der Sturzdürre ein Dürrezustand eintrat. Im ursprünglichen Rahmen der SESR-Flash-Dürre wurden SESR-Werte unter dem 20. Perzentil verwendet, um zu überprüfen, ob während einer Flash-Dürre Dürrebedingungen erreicht wurden24. Angesichts der in dieser Studie untersuchten Zeitskalen von mehreren Jahrhunderten und der komplexen Änderungen des SESR über große Zeiträume aufgrund von Änderungen der Temperatur, des Niederschlags, des Dampfdruckdefizits und mehrerer anderer thermischer, feuchtigkeitsbezogener und Strahlungsflussvariablen wurde jedoch die Bodenfeuchtigkeit verwendet anstelle von SESR in Kriterium 3.

Zuverlässige und belastbare Ergebnisse für Klimaprojektionen von Dürreereignissen können eine besondere Herausforderung darstellen, da die Identifizierung von Dürreereignissen von den in der Analyse verwendeten Datensätzen, Variablen und Identifizierungsmethoden abhängt27,63. Diese Studie nutzte mehrere Ansätze, um die Zuverlässigkeit und Robustheit der hier präsentierten Ergebnisse zu erhöhen. Erstens verwendet diese Studie einen Ensemble-Ansatz mit mehreren Datensätzen und mehreren Modellen zur Identifizierung von Blitzdürren. Während die Ergebnisse eines einzelnen Datensatzes zwar von denen anderer Datensätze abweichen können, können aus dem Mittelwert mehrerer Datensätze robustere Signale erfasst werden31,43. In dieser Studie wurden sechs CMIP6-Modelle verwendet, um zum Multimodell-Mittelwert beizutragen, und es wurde festgestellt, dass die klimatologischen Eigenschaften der Sturzdürre aus dem historischen Modellmittel den Durchschnittsergebnissen aus vier Reanalyse-Datensätzen ähnlich sind (Ergänzende Abbildungen 1 und 3). ).

Zweitens wurde ein multivariater Ansatz zur Identifizierung von Dürreperioden17,32,63 verwendet, um die Robustheit der Ergebnisse zu erhöhen und die Variabilität zu minimieren, die durch die Verwendung von Einzelvariablenansätzen zur Erkennung von Dürreperioden entsteht. ET-basierte Metriken und Bodenfeuchtigkeit sind die beiden am häufigsten verwendeten Indikatoren zur Definition von Blitzdürren75. Während die meisten Studien einen dieser Metriken zur Identifizierung von Blitzdürren verwenden, kombiniert diese Studie den Nutzen von Verdunstungsstress und Bodenfeuchtigkeit, um die „Flash“-Komponente zu identifizieren (über Verdunstungsstress) und die „Dürre“-Komponente (über Bodenfeuchtigkeit) der schnellen Intensivierung der Dürre. Darüber hinaus ist der Verdunstungsstress an sich multivariat, da er das Verhältnis zwischen der verfügbaren Feuchtigkeit an der Landoberfläche und dem atmosphärischen Bedarf darstellt24,76,77,78.

Schließlich sollte die Identifizierung von Dürreereignissen zuvor bekannte und auffällige Dürreereignisse identifizieren und mit den Dürreauswirkungen korrespondieren, die durch andere Dürremetriken angezeigt werden. Diese Studie verwendete eine modifizierte Version von Christian et al. (2019, 2022)24,32 Identifizierungsansatz, der in Verbindung mit SESR die räumliche und zeitliche Entwicklung großer Dürreereignisse erfasst hat (z. B. in den zentralen Vereinigten Staaten im Jahr 2012 und im Südwesten Russlands im Jahr 201018,25) schneidet im Vergleich zu den Vereinigten Staaten gut ab States Drought Monitor24,25 (USDM) und entspricht der Austrocknung der Landoberfläche, die per Satellitenfernerkundung festgestellt wurde.18,24,32. Ein Beispiel für das große Dürreereignis in den zentralen Vereinigten Staaten im Jahr 201225,29,44 unter Verwendung des hierin enthaltenen Identifizierungsrahmens Die Studie ist in der ergänzenden Abbildung 11 dargestellt.

In jedem Reanalyse-Datensatz und Modell wurden Blitzdürreereignisse identifiziert. Ein bestimmtes Jahr wurde als „Jahr der Sturzdürre“ bezeichnet, wenn mindestens eine Sturzdürre auftrat. Anschließend wurden die Datensätze für jedes Segment der Analyse gemittelt, sodass historische Beobachtungen über die vier Reanalyse-Datensätze gemeinsam gemittelt wurden, die sechs historischen CMIP6-Modelle gemeinsam gemittelt wurden und zukünftige Prognosen aus den sechs CMIP6-Modellen für jedes Szenario gemittelt wurden (SSP126, SSP245 und SSP585). Da die Reanalyse- und CMIP6-Datensätze unterschiedliche räumliche Auflösungen haben, wurden zusammengesetzte räumliche Karten erstellt, indem (1) jeder Datensatz bilinear in ein neues Gitter mit einer räumlichen Auflösung von 0,5° × 0,5° interpoliert wurde und (2) der Mittelwert zwischen den neuen berechnet wurde interpolierte gerasterte Datensätze.

Für Zeitreihen wurden alle Gitterpunkte, die in einem bestimmten Jahr einer Dürreperiode ausgesetzt waren, akkumuliert und dann in einen Prozentsatz umgerechnet, der die räumliche Abdeckung der Dürreperiode in Bezug auf das gesamte Gebiet darstellt. Dieser jährliche Prozentsatz wurde dann zwischen den entsprechenden Datensätzen gemittelt, um jede Zeitreihe zu erstellen.

Auf jeder räumlichen Karte wurden Gitterpunkte für Standorte maskiert, die zu trocken oder zu kalt sind. Trockene Standorte wurden durch Berechnung des Trockenheitsindex wie folgt bestimmt:

Dabei ist P der durchschnittliche jährliche Niederschlag und PET der durchschnittliche jährliche potenzielle ET aus dem MERRA-2-Datensatz zwischen den Jahren 1980 und 2014. Insbesondere wurden Gitterpunkte maskiert, bei denen der durchschnittliche jährliche Trockenheitsindex unter 0,2 lag (aride und hyperaride Standorte). ) oder wo der durchschnittliche tägliche PET während der Vegetationsperiode für die nördliche Hemisphäre (März bis Oktober) und die südliche Hemisphäre (September bis April) <1 mm/Tag betrug. Der Trockenheitsschwellenwert wurde verwendet, um den Schwerpunkt auf die schnelle Entwicklung von Dürren in Regionen zu legen, die von feuchteren zu trockeneren Umweltbedingungen übergehen können und bei denen die Wahrscheinlichkeit größer ist, dass sie vegetativen, landwirtschaftlichen oder umweltbedingten Auswirkungen einer plötzlichen Dürre ausgesetzt sind. Darüber hinaus erfordert der PET-Schwellenwert, dass die Regionen während der gesamten Vegetationsperiode über einen ausreichenden Verdunstungsbedarf verfügen, um höhere ET-Raten, eine ausreichende Erschöpfung der Bodenfeuchtigkeit und einen erhöhten Verdunstungsstress zu ermöglichen, der zu einer raschen Entwicklung einer Dürre führt.

In dieser Studie wurde ein Ensemble-Averaging-Ansatz mit den CMIP6-Modellen anstelle einer individuellen Bias-Korrektur jedes Modells verwendet. Bias-Korrekturmethoden können klimatologische Mittelwerte für eine bestimmte Variable verbessern, können aber auch zusätzliche Bias erzeugen, beispielsweise eine erhöhte Variabilitätsabweichung79. Darüber hinaus sind Bias-Korrekturtechniken nicht in der Lage, zukünftige Klimatrends zu korrigieren80,81 und können auch zu unphysischen Trends in zukünftigen Prognosen führen82. Aufgrund dieser Einschränkungen wurden räumliche und zeitliche Vergleiche von Multimodell-Mittelwerten zwischen den CMIP6-Modellen und Reanalyse-Datensätzen analysiert (ergänzende Abbildungen 1 und 3). Insgesamt wurde festgestellt, dass der Ensemble-Mittelungsansatz für die CMIP6-Modelle die Merkmale von Blitzdürren im Vergleich zum Mittelwert der Reanalyse-Datensätze für die meisten Regionen auf der ganzen Welt darstellen konnte (ergänzende Abbildungen 1 und 3).

In dieser Studie verwendete Variablen und abgeleitete Variablen von MERRA und MERRA-2 sind unter https://disc.gsfc.nasa.gov verfügbar, von ERA-Interim unter https://apps.ecmwf.int/datasets/ und von ERA5 sind unter https://cds.climate.copernicus.eu verfügbar. CMIP6-Daten sind unter https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/ verfügbar.

Der für diese Studie verwendete Code ist unter https://doi.org/10.5281/zenodo.7796371 verfügbar.

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Diese Arbeit wurde durch das Stipendium der National Science Foundation OIA-1946093 finanziert.

School of Meteorology, University of Oklahoma, Norman, OK, USA

Jordan I. Christian, Elinor R. Martin, Jeffrey B. Basara und Jason C. Furtado

Fakultät für Bauingenieurwesen und Umweltwissenschaften, University of Oklahoma, Norman, OK, USA

Jeffrey B. Basara

Kooperatives Institut für meteorologische Satellitenstudien, Space Science and Engineering Center, University of Wisconsin–Madison, Madison, WI, USA

Jason A. Otkin

Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Wake Forest University, Winston-Salem, NC, USA

Lauren EL Lowman

School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, USA

Eric D. Hunt

Bauingenieurwesen, Indian Institute of Technology (IIT), Gandhinagar, Indien

Vimal Mishra

Geowissenschaften, Indian Institute of Technology (IIT), Gandhinagar, Indien

Vimal Mishra

Abteilung für Mikrobiologie und Pflanzenbiologie, Zentrum für Raumanalyse, University of Oklahoma, Norman, OK, USA

Xiangming Xiao

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JIC konzipierte die vorgestellte Idee. JIC, ERM, JBB und JCF organisierten die Gliederung und entwickelten die Methodik. JAO hat die Methodik entwickelt. JIC übernahm die Federführung bei der Erstellung des Manuskripts und lieferte Zahlen. JIC, ERM, JBB, JCF, JAO, LELL, EDH, VM und XX haben zum Verfassen des Artikels beigetragen.

Korrespondenz mit Jordan I. Christian.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Communications Earth & Environment dankt den anonymen Gutachtern für ihren Beitrag zum Peer-Review dieser Arbeit. Hauptverantwortliche Redakteure: Leiyi Chen, Heike Langenberg. Peer-Reviewer-Berichte sind verfügbar.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Christian, JI, Martin, ER, Basara, JB et al. Globale Prognosen einer Sturzdürre zeigen ein erhöhtes Risiko in einem sich erwärmenden Klima. Commun Earth Environ 4, 165 (2023). https://doi.org/10.1038/s43247-023-00826-1

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Eingegangen: 10. November 2022

Angenommen: 26. April 2023

Veröffentlicht: 25. Mai 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s43247-023-00826-1

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