新加坡国立大学博士生《ScienceAdvances》发

新加坡国立大学博士生《Science Advances》发文！揭示水文气候因子对复合蝗灾风险的综合影响 沙漠蝗虫威胁着农作物生产和粮食安全。空间同步的蝗虫爆发进一步加剧了这些危机。在大陆范围内理解这类复合蝗虫风险及其潜在的气候驱动因素对于设计协调和预测性的控制策略至关重要，但目前仍然难以捉摸。在这里，我们开发了一个数据驱动的框架来评估中东和北非（MENA）地区的蝗虫爆发复合风险，并阐明气候在蝗虫动态中的作用。我们发现，从1985年到2020年，超过五分之一的高风险国家对面临空间上同步的蝗虫风险，主要是由同时发生的风或洪水引起的。个别蝗虫更倾向于在遭受极端降雨的干旱地区繁殖。蝗虫的空间分布受到诸如厄尔尼诺-南方涛动等气候变异的强烈调节。气候变暖将导致蝗虫爆发在中亚西部等新出现的热点地区广泛增加，给全球蝗虫控制协调带来额外挑战。 本文开发了一个多尺度、数据驱动的工作流程来探索影响蝗虫动态的气候线索。我们应用动态模式分解（DMD）和多分辨率DMD（mrDMD），使我们能够在没有高计算负担的情况下，从大量数据流中恢复出连贯且主导的时空特征。与传统的多变量方法（如主成分分析或经验正交函数分析）不同，这些方法基于空间相关性和能量含量识别正交模式，同时忽略了内在的时间特征，DMD假设蝗虫的时空动态可以通过线性动态系统来建模，并分解为连贯的时空模式。这些模式使我们能够识别趋势、精确定位热点区域，并量化蝗虫入侵的复合风险。这些分析允许对大规模蝗虫流行的 entomological 和 climatological 解释，以及复合蝗虫风险的时空量化。同时，我们检查了过去三十年（1985-2020）气候-蝗虫关系的变化，以及影响蝗虫动态的潜在非气候驱动因素（例如，控制措施）。