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在气候变化和人类活动影响下，传统干旱评估因假设平稳性而存在误差。研究人员开展 “Anthropogenic influences on the water cycle amplify uncertainty in drought assessments” 主题研究，利用偏差 - 方差分解框架，分析全球陆地水储量（TWS）数据，发现假设平稳性会低估中度干旱、高估极端干旱，为改进干旱评估提供依据。
在全球气候持续变化以及人类活动频繁干扰的当下，水资源的稳定供应面临着前所未有的挑战。干旱，作为一种严重影响人类生产生活的自然灾害，其准确评估对于水资源的合理规划与利用至关重要。以往，传统的干旱评估方法大多基于平稳性假设，认为相关数据的统计特性不随时间变化。然而，现实却并非如此。随着气候的变迁，极端气候事件频发，降水模式变得愈发不稳定；同时，人类对水资源的过度开采、大规模的农业灌溉以及城市化进程的加速，都深刻地改变了地球的水文循环系统。在这种情况下，继续依赖传统的平稳性假设进行干旱评估，无疑会导致评估结果与实际情况出现偏差，无法为水资源管理提供准确有效的信息。
为了深入探究这一问题，来自美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心（NASA Goddard Space Flight Center）水文科学实验室等机构的研究人员 Wanshu Nie、Sujay V. Kumar 和 Long Zhao 开展了一项研究，相关成果发表在《One Earth》杂志上。
研究人员主要运用了以下几种关键技术方法：首先，通过将多源遥感观测数据（如 GRACE TWS 异常数据、MODIS 的叶面积指数数据、ESA CCI 土壤湿度数据）同化到 Noah - MP 陆面模型中，生成 2003 - 2021 年的全球每日 TWS 数据；其次，利用稳健的季节性趋势分解算法（RobustSTL）对数据进行处理，得到长期趋势、季节性变化和残差等不同成分，并据此构建非平稳性参数空间；然后，运用蒙特卡罗模拟方法，生成大量不同非平稳条件下的合成时间序列；最后，采用偏差 - 方差分解框架，量化干旱评估中的误差。
研究结果如下：
- 干旱评估忽略非平稳性的影响：研究人员通过蒙特卡罗模拟生成不同非平稳条件下的合成每日 TWS 时间序列，如添加线性趋势、线性移动季节性周期和指数增加方差等情况。结果显示，在这些非平稳情况下，如果采用传统的基于百分位数的方法（类似美国干旱监测系统（USDM）使用的方法），且不考虑非平稳性，会导致干旱频率和强度的量化结果与实际情况产生很大差异。例如，在有下降趋势的情况下，干旱天数会随着时间增加，且更多天数会被归为极端干旱类别（D4）；在季节性移动的情况下，干旱模式会呈现出以时间中点为中心的近对称分布；方差变化也会影响干旱事件的检测，方差增加会使干旱事件增多，反之则减少。
- 偏差 - 方差分解框架的应用：研究人员利用偏差 - 方差分解框架，分析了不同情景下干旱评估的误差。在平稳条件下，偏差项变化较小，方差随着气候学长度的增加而有效下降，但样本密度的选择会影响偏差 - 方差的权衡。在非平稳条件下，如存在长期干燥趋势或季节性移动时，随着气候学长度的延长，偏差增加，方差减少，存在一个最优的气候学长度使总误差最小，增加样本密度可以进一步降低总误差。在方差增强的非平稳条件下，也存在一个使误差最小的气候学长度，增加样本密度能减少误差并缩短最优气候学长度。这表明该框架可用于指导选择最优的气候学参考期和采样密度，但最优选择取决于非平稳性的类型和程度。
- 干旱评估误差对非平稳性的响应：研究人员通过多组模拟，考察了不同程度非平稳性下干旱评估的误差模式。在有长期趋势的非平稳模拟中，误差随着趋势变异性比绝对值的增大而增加，对于低级别干旱，选择不同的气候学长度会导致更大的不确定性，而对于极端干旱（D4），误差虽变化较小，但估计值存在较大偏差。在季节性移动的情况下，当线性单调移动超过一定阈值（如 0.25 天 / 年，以 4 月 1 日为例），不同气候学长度选择导致的误差差异变得不可忽视，且对于 D4 干旱，当季节性移动超过一定程度时，较长气候学参考期的优势会消失。方差增加会导致所有干旱级别误差增加且不确定性增大，但对于 D4 干旱，当极端值放大更显著时，不同气候学长度的误差会增加并趋于收敛。
- 非平稳性对全球干旱评估的影响：研究人员利用 2003 - 2021 年的全球再分析 TWS 数据，绘制了全球水循环的非平稳性地图，确定了 20 个热点区域。在这些区域中，长期趋势对 TWS 非平稳性的贡献最大，其次是季节性移动和极端频率比。通过计算不同参考期下的干旱分类，研究发现，在全球范围内，假设平稳性会导致对 D0 - D3 干旱事件的低估，对 D4 干旱事件的高估。同时，干旱不确定性的热点区域与干旱偏差的分布并不一致，且干旱估计的不确定性随着负偏差的减小和正偏差的增大而增加。
研究结论和讨论部分指出，全球淡水可用性正经历非平稳变化，依赖陆地水储量等指标的干旱评估应重新审视平稳性假设。由于非平稳性的存在，传统方法会降低干旱信息的可靠性。而且，不同类型的非平稳性对干旱评估误差的影响复杂，不存在统一的标准方法来处理。虽然研究提出的理论框架可应用于干旱量化和评估误差分析，但实际世界中的 TWS 变化包含多种非平稳形式，需要综合考虑物理驱动因素、历史气候变异性以及人类管理策略的影响。此外，该框架更适用于基于非参数方法的干旱指数，对于基于参数方法（如 SPI）的干旱指数不太适用。总体而言，这项研究强调了在非平稳背景下认识和考虑区域差异的重要性，为改进干旱评估方法提供了新的思路和方向，有助于更准确地评估干旱风险，为水资源管理和应对气候变化提供科学依据。
