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Factores climáticos a gran escala de desastres agrometeorológicos compuestos del maíz de primavera en Liaoning, noreste de China

Autores: Zhao, Siwen; Ji, Ruipeng; Wang, Saidi; Li, Xiaoou; Zhao, Siyu

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Factores climáticos a gran escala de desastres agrometeorológicos compuestos del maíz de primavera en Liaoning, noreste de China


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Calor extremo
Sequía
Eventos de humedad
Ecosistema
Seguridad alimentaria
Desastres agrometeorológicos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 7

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los eventos extremos de calor, sequía y humedad que ocurren simultáneamente están aumentando bajo el calentamiento global y representan serias amenazas para los ecosistemas y la seguridad alimentaria. Sin embargo, cómo vincular de manera efectiva los desastres agrometeorológicos compuestos (DAC) con el cambio climático no se ha evaluado adecuadamente. En este estudio, nos centramos en la influencia integral de los factores climáticos a gran escala sobre los DAC en lugar de los elementos meteorológicos extremos. Los resultados indican que hay dos DAC principales del maíz de primavera en Shenyang, noreste de China (NEC), que incluyen la sequía concurrente y el daño por frío (DC) y la sequía en múltiples períodos de crecimiento (MD). Las anomalías de circulación relacionadas en latitudes medias-altas se identifican como cuatro patrones, a saber, el patrón de Baja Asia del Noreste (NEAL) y el patrón de Alta Ural (UH) que afectan a DC, el patrón de Alta Baikal y Baja de Okhotsk (BHOL), y los patrones de Alta Asia del Noreste (NEAH) que conducen a MD. El perfil vertical y las anomalías del transporte de vapor de agua demuestran aún más el mecanismo de influencia de la circulación a gran escala sobre las tensiones compuestas de calor y humedad. Este estudio destaca el papel de la circulación atmosférica, que puede proporcionar predictores efectivos para estos desastres agrometeorológicos sinérgicos.

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