干旱是影响全球水资源安全、生态系统稳定和粮食生产的重要气候灾害。在全球持续变暖背景下，近年来有研究提出陆地干旱不仅正在加剧，而且可能呈现进一步“加速”的趋势。然而，全球干旱变化通常依赖标准化降水蒸散指数（SPEI）等气象干旱指标进行评估，而这类指标对潜在蒸散发（PET）的计算方法高度敏感。不同PET方法如何影响全球干旱趋势及其加速特征，仍缺乏系统评估。

针对这一问题，清华大学深圳国际研究生院副教授范远超团队及其合作者利用1981—2024年间多套全球气象与降水数据，结合6种广泛应用的PET计算方法，构建了11套独立的全球SPEI干旱指数数据集。基于此数据集，系统比较基于Penman类和能量约束类PET计算的SPEI变化，从干旱强度、影响面积、发生频率和持续时间等维度评估全球干旱趋势，并通过滑动时间窗口和考虑时间自相关的统计检验分析其是否存在显著加速。

研究进一步扩展至1950年以来和1901年以来的长期气候记录。该研究系统揭示了潜在蒸散发物理假设与统计分析框架对全球干旱趋势及其加速判定的关键影响，为构建更具物理一致性的全球干旱评估框架、提升气候风险识别与适应决策的可靠性提供了科学依据。

图1.基于不同潜在蒸散发方法计算的1981—2024年全球SPEI及干旱面积变化趋势

研究发现，1981—2024年能量约束类方法估算的全球平均SPEI干旱化趋势（?0.0014?yr?1）较Penman类方法（?0.0084?yr?1）低约83%，即Penman类方法得到的干旱化幅度约为前者的6倍；Penman类方法估算的干旱面积扩张速度也约为能量约束类方法的8倍（图1）。空间上，按Penman类方法计算，约44.4%的准全球陆地（南北纬50度范围内）呈现显著干旱化趋势，而改用能量约束类方法后该比例降至约26.8%，说明此前研究报道的相当一部分“全球变干”信号实际源于PET计算方法的选择。

图2.1981—2024年全球干旱年代际趋势及其加速或减速特征

图3.基于不同潜在蒸散发方法计算的全球干旱加速与减速的空间分布

研究进一步通过连续10年滑动窗口检验，结果表明，无论采用Penman类还是能量约束类PET方法，1981—2024年全球平均干旱强度和干旱影响面积均未出现统计显著的持续加速（图2）。空间分析进一步表明两类PET方法下，约99%的准全球陆地区域均未检测到显著的干旱加速或减速信号（图3）。利用1950—2024年和1901—2024年的长期记录验证后，仍未检测到显著的干旱加速或减速信号。

图4.不同潜在蒸散发方法下干旱面积、持续时间和发生频率的变化差异

PET方法造成的差异还广泛体现在普通干旱（SPEI?<??1）、严重干旱（SPEI?<??1.4）和极端干旱（SPEI?<??1.8）三个等级，以及干旱持续时间和发生频率等指标中（图4）。Penman类方法总体给出更强的干旱面积扩张、持续时间和频率增加趋势，而能量约束类方法得到的变化明显较弱。

进一步分析表明，两类方法对陆气相互作用的不同处理，是造成上述差异的关键原因。Penman类方法将近地面温度、空气湿度和水汽压亏缺等作为蒸发需求的重要驱动因素，但这些变量本身也会受到土壤干燥和实际蒸散发变化的影响。若忽略这种陆气反馈，可能将干旱导致的大气干燥再次作为PET增加的外部驱动力，从而放大长期干旱趋势。相比之下，能量约束类方法更多受到地表可用能量和陆气耦合过程的限制。归因结果显示，在能量约束框架下，降水变化贡献了约75%的长期干旱趋势。

该研究重新审视了全球变暖背景下全球干旱变化及其“加速”问题，强调在气候变化影响评估中不仅需要关注数据不确定性，还应充分考虑干旱指标自身的物理假设和统计框架。研究表明，部分地区的干旱加剧仍是真实存在的重要气候风险，但需要区分“干旱长期增强”与“干旱增强速度持续加快”两个问题，启示研究者未来应进一步结合直接生态水文观测和耦合地球系统模型，提高干旱监测和风险评估的物理一致性，为水资源管理、农业生产和气候适应提供更加可靠的科学依据。

相关研究成果以“气候变暖背景下全球干旱未表现出可检测的近期加速”（Global drought shows no detectable recent acceleration under climate warming）为题，于9月11日发表于《通讯·地球与环境》（Communications Earth & Environment）。

论文第一作者为清华大学深圳国际研究生院博士后徐袈檬和张潇，通讯作者为范远超副教授。论文合作者还包括哈佛大学副教授凯金·麦科尔（Kaighin A. McColl）、蒙特利尔大学助理教授亚历克西斯·伯格（Alexis Berg）、北京师范大学研究员周沙、肯塔基大学副教授杨健，以及清华大学深圳国际研究生院2024级博士生董钊煜和2025级博士生罗媛元。

研究得到广东省基础与应用基础研究基金、深圳市科技计划项目、清华大学深圳国际研究生院科研启动经费、流域水安全湖北省重点实验室开放基金、美国国家科学基金、斯隆研究学者奖、加拿大自然科学与工程研究委员会发现基金以及中国国家自然科学基金等支持。