古尔班通古特沙漠南缘固定沙丘坡面土壤水分动态随机模拟

为揭示土壤水分动态对干旱沙区坡面尺度水文和生态过程的影响机理,基于Rodriguez-Iturbe土壤水分动态随机模型,通过修正模型输入项参数,获取干旱沙区坡面土壤水分动态随机模型,并利用2015—2016年古尔班通古特沙漠南缘固定沙丘坡面生长季根系层土壤水分观测数据及2000—2016年日降水资料,分析研究区生长季坡面土壤水分动态与土壤水分概率密度函数特征,探讨该坡面随机模型参数敏感性及应用可行性.结果表明: 研究区生长季降水分布极不规则,以<5 mm降水为主,降水量主要源于>10 mm降水,降水间隔期以<10 d为主,且东坡次降水量略大于西坡;东、西坡面生长季土壤水分年际变化与降雨分布基本一致,西坡根系层土壤含水率略低于东坡,且各坡面生长季根系层土壤水分均服从正态分布;该坡面随机模型模拟得到的不同坡面生长季根系层土壤水分概率密度函数的曲线特征(峰值及其位置、95%置信区间)与观测结果基本一致,一致性指数(CM)均大于0.5,说明该坡面随机模型能对研究区坡面土壤水分概率密度函数进行高效模拟,具有较好的适用性,可为干旱沙区植被生存或恢复研究及实施荒漠化防治生态建设工程提供理论基础和科学方法.     

江苏省典型干旱过程特征

为了研究江苏省重大干旱过程的生消和演变特征,选取2006年10-11月覆盖全省的一次严重秋旱事件作为典型个例,收集54个气象台站的逐日气象观测资料,计算逐日复合气象干旱指数CI值,以此为基础统计干旱发生的开始日期、结束日期、持续日数和逐日旱强,研究全省和各地区的旱情生消和演变特征;选用MODIS产品数据,利用植被供水指数法,反演干旱发展过程;利用实测土壤相对湿度数据,在ArcGIS9.3中采用反距离权重插值法,分析干旱事件中土壤湿度的空间变化特征.研究结果表明:(1)在这一典型秋旱事件中,由CI指数、VWSI指数和土壤相对湿度反映的大气、植被、土壤干旱的生消和演变过程基本一致.(2)干旱的发生是由西北到东南逐渐扩展蔓延,结束则由东南向西北逐渐收缩消失,持续天数从北向南递减.(3)旱情总体上北重南轻,但不同地区因大气背景和自然地理条件不同发展过程差异较大.(4)利用CI指数、VSWI指数和土壤湿度可以较全面而系统地监测干旱过程的生消、演变和强度变化.     

基于FY-3C和TRMM数据的西北干旱区干旱监测与评估

基于2015—2017年生长季(4—10月) FY-3C/MWRI(微波成像仪)的土壤水分(VSM)、陆表温度(LST)数据及TRMM3B43的降水数据,通过降尺度和归一化得到降雨量指数(PCI)、陆表温度指数(TCI)和土壤水分指数(SMCI)三指数,并将三指数融合,建立了微波综合干旱指数(MIDI),以此对西北干旱区的干旱状况进行了监测。结果表明:1)从时间变化看,2015—2017年西北干旱区每年均有干旱发生,其中特旱和重旱所占面积最大;从空间格局上看,干旱事件具有明显的地域分异规律,从东到西干旱程度逐渐加重,且变化趋势为先轻微加重后有所缓解。2)从时空演变来看,西北干旱区2015—2017年10.57%区域变湿,12.87%区域变旱,且旱情年内变化表现4—8月持续减轻,8—10月持续加重。3) MIDI指数对研究区短期干旱的检测效果较好,优于单一的干旱指数,与湿润指数存在的相关性最优且在空间上存在较高的实际一致率,为未来利用其他微波遥感数据进行干旱监测和相关研究奠定了基础。     

南方红壤丘陵区油桐人工林土壤水分动态

利用时域反射仪(TDR)定位监测方法,研究了南方红壤丘陵区油桐人工林土壤水分动态规律.结果表明:不同月份间土壤蓄水量差异达极显著水平,研究时段内土壤水分动态变化可划分为土壤水分积累期、土壤水分消耗期和土壤水分稳定期3个时期;油桐人工林土壤水分垂直变化显著,且不同季节的变化规律各异;土壤蓄水量与大气相对湿度(RH)、大气温度(t)、饱和水汽压差(VPD)、降雨量(R)等气象因子显著相关(P<0.05); 次降雨后,土壤水分损失率与干旱天数呈显著的双曲函数关系,土壤蓄水量与雨后干旱天数呈显著的线性负相关(P<0.05);在次降雨后的持续干旱条件下,土壤水分损失随着土层深度的增加逐渐趋于平缓.     

基于SPEI的北京低频干旱与气候指数关系

干旱是北京地区发生最频繁、波及面积最大、持续时间最长的一种自然灾害。基于1868—2010年每月的降水和平均气温数据,应用综合了降水和气温变化共同效应的新的干旱指标标准化降水蒸散指数(SPEI)定量描述北京地区的干湿状况,并利用历史旱灾记录对其进行验证;采用连续小波转换(CWT)分析近150 a来的干旱振荡特征,并利用交叉小波变换(XWT)探论了干旱与大尺度气候因子之间的关系。结果表明:1)SPEI揭示的干旱与历史记录比较吻合,证明该指数可以在多时间尺度上有效地反映北京地区旱涝程度及其持续时间;2)北京地区干旱具有80—120个月年际尺度和250个月、480个月年代际尺度的周期振荡,呈现了同大尺度气候因子相似的变化特征;3)北京干旱变化与四大气候因子存在着多时间尺度的显著相关性,SPEI和北大西洋涛动(NAO)、北极涛动(AO)、太平洋涛动(PDO)都具有100—120个月和250个月的年代际主共振周期,而SPEI和厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)在整个研究期内都表现出极显著的32—64个月年际主共振周期,同时SPEI与4个气候因子在共振周期上均体现出比较明确的时滞特征(2—6月不等)。因此,可以基于大尺度气象因子结合SPEI预测北京地区未来的干旱变化。     

SPEI指数在中国东北地区干旱研究中的适用性分析

干旱指数的区域适用性是准确表征区域干旱的重要前提,本文以中国东北地区为典型研究区,探讨标准化降水蒸散指数(SPEI)在该地区应用的有效性。基于研究区90个气象台站的逐日气象资料,计算1961—2014年多时间尺度的SPEI指数。从Kolmogorov-Smirnov(K-S)拟合优度检验、SPEI与典型干旱事件核准、SPEI与农作物受旱灾面积及与土壤湿度相关性分析等方面,验证SPEI指数在东北地区的适用性。分析结果表明:1)东北地区多时间尺度的累积水分亏缺量符合Log-logistic分布,SPEI指数在东北地区的应用具备数学统计理论基础;2)生长季平均SPEI值与黑龙江省、吉林省和辽宁省农作物受旱灾面积比例均呈极显著负相关(P0.01);3)在1、3、6和12个月尺度下,SPEI与土壤湿度呈显著正相关(P0.05)的站点比例分别为90.2%、92.16%、90.2%和88.24%。综上所述,SPEI指数不仅满足数学理论统计的要求,而且与干旱灾情数据和土壤水分监测值均具有极度的关联性,说明其在东北地区干旱预测和定量化研究中具有较好的适用性。     

半干旱区垄沟集雨系统点尺度土壤水分动态随机模拟

为揭示土壤水分动态对半干旱区垄沟集雨系统水文和生态过程的影响机理,基于Laio土壤水分动态随机模型(Laio模型),利用中国气象局定西干旱气象与生态环境试验基地2012—2013年垄沟集雨燕麦生长季根系层土壤水分观测数据及2000—2015年日降水资料,分析不同覆盖材料(生物可降解膜、普通塑料膜和土壤结皮)和不同沟垄比(30∶60,45∶60和60∶60cm)对生长季燕麦根系层土壤水分动态的影响,研究点尺度土壤水分概率密度函数特征,并对模型涉及参数进行敏感性分析。结果表明:研究区年降水的季节分配极不均匀,主要集中在5—10月份,占总降雨次数的66.6%;年降雨量的85.32%来源于10 mm的降雨,以暴雨为主;近16年研究区降水量呈缓慢增长趋势。生物可降解膜垄(BMR)、普通地膜垄(CMR)和土垄(SR)临界产流降雨量分别为1.35、0.95 mm和5.31 mm,平均集水效率分别为87.892%、94.203%和27.488%;在燕麦生长季,BMR和CMR的土壤含水量显著大于SR,SR的土壤含水量显著大于传统平作,各处理土壤含水量均服从正态分布;通过Laio模型模拟得到的各处理土壤水分概率密度函数的曲线特征(峰值及其位置、90%置信区间)及数字特征(期望、方差)与观测结果基本一致,CM指数均大于0.5,且可将集雨垄径流量作为单次降水的随机事件处理,说明该模型可应用于垄沟集雨系统土壤水分概率密度函数的模拟,为半干旱区农田水分高效利用管理提供理论依据。     

半干旱区垄沟集雨系统点尺度土壤水分动态随机模拟

为揭示土壤水分动态对半干旱区垄沟集雨系统水文和生态过程的影响机理,基于Laio土壤水分动态随机模型(Laio模型),利用中国气象局定西干旱气象与生态环境试验基地2012—2013年垄沟集雨燕麦生长季根系层土壤水分观测数据及2000—2015年日降水资料,分析不同覆盖材料(生物可降解膜、普通塑料膜和土壤结皮)和不同沟垄比(30∶60,45∶60和60∶60cm)对生长季燕麦根系层土壤水分动态的影响,研究点尺度土壤水分概率密度函数特征,并对模型涉及参数进行敏感性分析。结果表明:研究区年降水的季节分配极不均匀,主要集中在5—10月份,占总降雨次数的66.6%;年降雨量的85.32%来源于10 mm的降雨,以暴雨为主;近16 a研究区降水量呈缓慢增长趋势。生物可降解膜垄(BMR)、普通地膜垄(CMR)和土垄(SR)临界产流降雨量分别为1.35、0.95 mm和5.31 mm,平均集水效率分别为87.892%、94.203%和27.488%;在燕麦生长季,BMR和CMR的土壤含水量显著大于SR,SR的土壤含水量显著大于传统平作,各处理土壤含水量均服从正态分布;通过Laio模型模拟得到的各处理土壤水分概率密度函数的曲线特征(峰值及其位置、90%置信区间)及数字特征(期望、方差)与观测结果基本一致,CM指数均大于0.5,且可将集雨垄径流量作为单次降水的随机事件处理,说明该模型可应用于垄沟集雨系统土壤水分概率密度函数的模拟,为半干旱区农田水分高效利用管理提供理论依据。     

近50年华南气象干旱时空特征及其变化趋势

采用标准化前期降水指数(SAPI)和常年平均相对湿润度指数(M)构建的逐日气象干旱指数(DI),根据华南(广东、广西)174个气象站资料分析了近50年(1961—2010年)气象干旱时空特征及其气候变化趋势。结果表明:(1)华南近30年(1981—2010年)总旱日频率平均为26.0%,其中轻旱、中旱、重旱和特旱日分别为12.3%、8.1%、4.2%和1.4%。(2)各等级旱日频率具有非汛期(10月至次年3月)高于汛期(4月至9月)、广西高于广东的特征。(3)近50年华南最旱的5a依次为:1963、1991、2004、2009、1977。(4)气候变化趋势分析表明,1至9月降水和月干旱指数(MI)以增加趋势为主,各等级旱日数以减少趋势为主,其中7月份MI增加趋势及各等级旱日减少趋势均达到0.1显著水平;而10至12月降水和MI以减小趋势为主,各等级旱日数以增加趋势为主,其中11月份MI减小趋势及中旱、重旱、总旱日增加趋势均达到0.05显著水平。(5)年总旱日趋于增加、减少的站点数各占60%、40%,有11%的站点达到0.1以上显著水平。各等级旱日显著增加的站点大多集中在广西,而旱日显著减少的站点主要集中在广东,表明广西干旱总体上重于广东的格局可能进一步加剧。目的为进一步开展华南气候变化影响评估、水资源利用及应对气候变化提供基础。     

1982—2020年内蒙古地区极端气候变化及其对植被的影响

内蒙古地处生态环境脆弱区,对气候变化尤为敏感。在全球气候变暖背景下,探究极端气候变化及其影响显得尤为重要。基于内蒙古地区115个气象站点1982—2020年的逐日气象数据,从强度、持续时间、频率3个维度出发计算了18个极端气候指数,在综合分析极端气候的时空变化特征的基础上,运用地理探测器和皮尔逊相关分析方法,定量评估极端气候对该区植被的影响。结果表明：(1)极端暖指数均呈增加趋势,说明1982—2020年期间内蒙古地区极端偏暖现象增多。(2)持续干旱日数与持续湿润日数呈减少趋势,说明39年来内蒙古地区连续性无降水天数和降水天数均减少。(3)极端气候指数与归一化植被指数(NDVI)的相关关系表现出明显的空间异质性,表明内蒙古不同区域NDVI对各极端气候指数的响应程度不同。(4)因子探测器结果表明极端降水指数相对于极端气温指数来说,对内蒙古植被生长变化的影响较大。研究结果可为内蒙古地区防灾减灾与生态修复工程提供一定的科学依据。     

5种干旱指数在吉林省农业干旱评估中的适用性

干旱是对吉林省农业生产影响最大的气象灾害,干旱指数能够表征农业旱情,但不存在普遍适用的干旱指数,开展干旱指数在吉林省农业干旱评估中的适用性研究具有重要的现实意义.基于1961-2014年吉林省的逐日气象数据、土壤水分资料和历史旱情统计信息,选取典型干旱年和典型干旱区,评估了降水量距平百分率(PA)、相对湿润度指数(MI)、作物水分亏缺距平指数(CWDIa)、帕默尔干旱指数(PDSI)和气象干旱综合指数(MCI)共5种干旱指数在吉林省农业干旱评估中的适用性.结果表明:对于1997和2007年两个典型旱年,MI对农业旱情的评价结果与旱情记录较一致,PA和MCI次之.对于吉林省典型旱区(西部通榆、中部梨树、东部和龙),MI和PDSI对农业旱情的评估较好.在农作物生长季,PA较适用于评价4、7和8月的旱情,MI较适用于评价4、5和9月的旱情,CWDIa只适用于评价5月的旱情,PDSI对6-9月的旱情均有一定的指示作用,MCI适用于5-8月的农业干旱过程评估.从农业干旱发生范围来看,MI、PDSI和MCI较适用于评估吉林省西部旱情,PDSI较适用于评价吉林省中部旱情,PA、PDSI和MCI较适用于评估吉林省东部旱情.     

基于标准化土壤湿度指数的滦河流域农业干旱评价

干旱是造成农业生产损失的主要灾害之一,及时、准确地监测农业干旱对于降低作物生产损失具有重要意义.本研究基于土壤含水量历史时间序列数据构建了标准化土壤湿度指数,分析了滦河流域2002-2019年干旱时空分布变化规律,并对农业干旱进行定量评价.结果表明:研究期间,滦河流域内大部分栅格单元土壤含水量在时间上以正态分布为主,少...     

阿克苏河流域土壤湿度反演与监测研究

以新疆阿克苏河流域为研究区,以GF-1 WFV和Landsat8 OLI两种高分辨率遥感影像为数据源,结合102个不同深度层的土壤湿度实测数据,选择垂直干旱指数(PDI)、改进型垂直干旱指数(MPDI)和植被调整垂直干旱指数(VAPDI),对土壤湿度指数反演的效果进行比较和验证。结果表明,两种数据源下的PDI、MPDI、VAPDI与土壤湿度实测含水量的决定系数较高,尤其是0—10 cm的相关性最强,平均决定系数达到0.68,说明基于光学遥感影像近红外和红光波段反射率构建的反演指数对近地表层土壤湿度信息更敏感,但对地下较深层次的土壤湿度反演精度略低;MPDI和VAPDI能够在一定程度上克服混合像元对土壤湿度光谱信息的影响,反演的精度要比PDI高,尤其是高植被覆盖度区,采用垂直植被指数(PVI)修正的VAPDI反演精度最佳;基于两种遥感数据源的土壤湿度空间异质性基本一致,但空间分辨率较高的GF-1 WFV模拟的土壤湿度空间分异更加精细和明显。研究结果可为"一带一路"背景下干旱半干旱地区大范围和动态监测土壤湿度、开展定量节水灌溉等提供理论基础和实践参考。     

基于地面遥感信息与气温的夏玉米土壤水分估算方法

土壤水分是土壤-植被-大气连续体的一个重要组分,是决定陆地生态系统水分状况的关键因子,也是作物的水分供应库.为了估算站点尺度不同深度的土壤水分,基于下垫面能量平衡方程和水分亏缺指数,提出了基于地面遥感信息(归一化植被指数和下垫面温度)和气温估算土壤相对湿度方法.利用2014年中国气象局固城生态与农业气象试验站夏玉米水分控制试验资料验证的结果表明: 该方法可以有效估算不同深度的土壤相对湿度,陆地生态系统的潜在干旱程度即实际蒸散与潜在蒸散之比与不同深度土壤湿度呈显著的线性关系.其中,0～10 cm土层的土壤水分估算精度最高,决定系数达0.90;0～20 cm到0～50 cm土层土壤水分估算的平均相对误差均在15%以内,相对均方根误差均在20%以内.研究结果可为作物的干旱监测与灌溉管理提供参考.     

三种干旱指数在干旱区沼泽湿地土壤水分遥感反演中的应用

湿地水文条件对湿地生态系统结构和功能起着关键作用。借助卫星遥感技术,以干旱区疏勒河中下游沼泽湿地为研究对象,基于Landsat8 OLI遥感影像的温度植被干旱指数(TVDI)、垂直干旱指数(PDI)和归一化干旱监测指数(NPDI)3种干旱监测方法,结合野外湿地实测土壤水分数据进行比较和验证。结果表明:(1)TVDI、PDI和NPDI3种干旱指数在不同土层中均与土壤实测水分呈显著负相关(P0.01),且NPDI指数与表层土壤水分的拟合效果最好。不同土层中,3种干旱指数与土壤水分的拟合优度大小均为NPDITVDIPDI;(2)研究区同一湿地类型不同土层的土壤水分存在显著差异(P0.05),且不同湿地类型的土壤水分总体上表现为随着土壤深度的增加呈递增态势;(3)研究区同一土层不同湿地类型的土壤水分差异显著(P0.05),且不同土层中土壤水分的大小均为:沼泽化草甸草本沼泽季节性咸水沼泽内陆盐沼。     

Response of stem sap flow and leaf photosynthesis in <Emphasis Type="Italic">Tamarix chinensis</Emphasis> to soil moisture in the Yellow River Delta,China

Soil moisture is the main limiting factor for vegetation growth at shell ridges in the Yellow River Delta of China. The objective of this study was to explore the soil moisture response of photosynthetic parameters and transpiration in Tamarix chinensis Lour., a dominant species of shell ridges. Leaf photosynthetic light-response parameters and sap flow were measured across a gradient of relative soil water content (RWC), from drought (23%) to waterlogging (92%) conditions. Leaf photosynthetic efficiency and stem sap flow of T. chinensis showed a clear threshold response to soil moisture changes. Leaf net photosynthetic rate, water-use efficiency (WUE), light-saturation point, apparent quantum yield, maximum net photosynthetic rate, and dark respiration rate peaked at moderately high RWC, decreasing towards high and low values of RWC. However, peak or bottom RWC values substantially differed for various parameters. Excessively high or low RWC caused a significant reduction in the leaf photosynthetic capacity and WUE, while the high photosynthetic capacity and high WUE was obtained at RWC of 73%. With increasing waterlogging or drought stress, T. chinensis delayed the starting time for stem sap flow in the early morning and ended sap flow activity earlier during the day time in order to shorten a daily transpiration period and reduce the daily water consumption. The leaf photosynthetic capacity and WUE of T. chinensis were higher under drought stress than under waterlogging stress. Nevertheless, drought stress caused a larger reduction of daily water consumption compared to waterlogging, which was consistent with a higher drought tolerance and a poor tolerance to waterlogging in this species. This species was characterized by the low photosynthetic capacity and low WUE in the range of RWC between 44 and 92%. The RWC of 49–63% was the appropriate range of soil moisture for plant growth and efficient physiological water use of T. chinensis seedlings.     

Predicting live herbaceous moisture content from a seasonal drought index

In order to provide a relatively simple means of predicting live herbaceous plant moisture content from a readily available meteorological index with an accuracy adequate for fire hazard assessment, the moisture content fluctuations of certain species were correlated with the values of a seasonal drought index based on soil moisture deficiency. The simple linear regression models provided the best fit of the relationship between plant moisture content and the Keetch-Byram drought index (KBDI) values. KBDI predicted with accuracy, for two growing seasons, the moisture content of three annual herbaceous plants ( Piptatherum miliaceum, Parietaria diffusa, Avena sterillis) with shallow rooting systems, typical of the understory vegetation of Pinus brutia forests in the Mediterranean region of Crete, Greece. The greatest aberrations between measured and predicted values of plant moisture content were observed early (May) and late (September) in the growing season, when plant phenology (flushing and withering stages respectively) appears to become the dominant factor in determining plant moisture content regardless of the soil moisture conditions. The KBDI was poorly correlated with the live-needle moisture content of deeply rooted P. brutia trees and modestly with the soil water content of the upper layers. This indicates that the index adequately reflects the moisture condition of the surface soil layers but not the water content deeper in the soil.     

基于同化数据的标准化土壤湿度指数监测农业干旱的适宜性研究

农业干旱是导致作物减产的主要灾害之一,及时、准确地监测农业干旱状况有助于制定区域减灾策略,降低灾害损失。标准化土壤湿度指数(SSMI)是基于历史土壤湿度时间序列构建的一种农业干旱指数,目前分析该指数监测农业干旱的适宜性研究十分缺乏。本文以黄淮海平原为研究区,利用数据同化的根区土壤湿度数据构建SSMI,并通过与标准化降水蒸散指数(SPEI)、农业干旱灾害记录数据的对比以及与冬小麦产量的关系分析,综合评价SSMI监测农业干旱的适宜性。结果表明,SSMI与SPEI具有良好的一致性,二者之间具有极显著相关关系(P0.001);利用SSMI识别的农业干旱与农气站点干旱灾害记录是基本一致的,SSMI能够有效反映干旱发生、发展直至减轻的演变过程;冬小麦生长季SSMI与减产率显著相关,利用SSMI识别的农业干旱发生区域与基于统计数据计算的减产区域基本相符,SSMI能够对农业干旱引起的冬小麦减产起到一定的指示作用。综上所述,基于同化数据构建的SSMI能够反映黄淮海平原的农业干旱状况,利用SSMI监测区域农业干旱状况是适宜的。研究可为基于土壤湿度的农业干旱监测业务化运行提供依据,为黄淮海平原的抗旱减灾提供科学参考。     

基于MODIS与Landsat 8的艾比湖湿地旱情时空变化及其影响因素分析

对干旱区艾比湖湿地旱情进行多源遥感监测,分析干旱对艾比湖湿地的生态安全与农业生产的影响,为水资源合理配置与干旱预警提供依据。选用2013年5月到2016年5月的MODIS温度和植被指数产品数据反演TVDI指数,并构建二维特征空间,分析土壤水分的时空分布特征,结果表明:TVDI可以有效地反演土壤水分,且精度较高;通过分析,艾比湖湿地土壤水分格局呈现由"极湿润-湿润-正常"面积减少,"干旱-极干旱"面积增加的趋势;在此基础上分析了影响艾比湖干旱变化的影响因素,近年来随着温度升高,风速与蒸发量增加,降水量减少,使艾比湖湿地旱情急剧恶化。利用多源遥感能很好的实现大面积、长时间、高精度的旱情监测,在四年间艾比湖湿地的旱情有所加剧,湖水面积与冰川萎缩变化较为严重,可见艾比湖湿地旱情情况较为不乐观,需加强水资源管理,开展艾比湖旱情监测对于干旱区湖泊生态有重要的理论与实际意义。     

Soil moisture mediates association between the winter North Atlantic Oscillation and summer growth in the Park Grass Experiment

Several aspects of terrestrial ecosystems are known to be associated with the North Atlantic Oscillation (NAO) through effects of the NAO on winter climate, but recently the winter NAO has also been shown to be correlated with the following summer climate, including drought. Since drought is a major factor determining grassland primary productivity, the hypothesis was tested that the winter NAO is associated with summer herbage growth through soil moisture availability, using data from the Park Grass Experiment at Rothamsted, UK between 1960 and 1999. The herbage growth rate, mean daily rainfall, mean daily potential evapotranspiration (PE) and the mean and maximum potential soil moisture deficit (PSMD) were calculated between the two annual cuts in early summer and autumn for the unlimed, unfertilized plots. Mean and maximum PSMD were more highly correlated than rainfall or PE with herbage growth rate. Regression analysis showed that the natural logarithm of the herbage growth rate approximately halved for a 250 mm increase in maximum PSMD over the range 50-485 mm. The maximum PSMD was moderately correlated with the preceding winter NAO, with a positive winter NAO index associated with greater maximum PSMD. A positive winter NAO index was also associated with low herbage growth rate, accounting for 22% of the interannual variation in the growth rate. It was concluded that the association between the winter NAO and summer herbage growth rate is mediated by the PSMD in summer.