The reconnaissance drought index (RDI) for the Setsoto municipality of the Free State province in South Africa was calculated for the period between 1985 and 2019 at 3 month (October–December), 6 month (October–March), and 12 month (October–September) intervals. Rainfall and minimum and maximum temperature data from four weather stations (Clocolan, Ficksburg, Marquard, and Senekal) were used for this study to characterize drought using “DrinC” software together with the Mann Kendall test with Sen’s slope to detect drought trends and the rate of change. Extreme, severe, and moderate droughts were recorded for all the stations, with RDIs ranging from −3.6 to −1.0 at different temporal scales. The years 1991, 1994, 2006, 2011, and 2015 were highlighted using the RDI 3, 6, and 12 month calculations. Results showed that the yield decreased either in the year of the drought or in the subsequent year, due to the exact timing of the low-rainfall events in the season and soil moisture storage. Yields were low, on average 2.5 tons ha−1 year−1, with high variability. Optimal growing conditions are essential in the early part of the season, October–December, for maximizing yield; if droughts are experienced at this time then the yield is more greatly impacted than if the droughts occur later in the season. Spatial analysis shows a large variability of drought patterns across the Municipality, over the years, with the 3 month RDI values giving a more detailed picture of this variability than the 6 and 12 month RDI values.

中文翻译：

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使用南非自由州省 Setsoto 市的侦察干旱指数进行干旱特征和趋势检测以及对玉米产量的影响

南非自由州省 Setsoto 市的侦察干旱指数 (RDI) 计算时间为 1985 年至 2019 年期间的 3 个月（10 月至 12 月）、6 个月（10 月至 3 月）和 12 个月（10 月） – 九月）间隔。本研究使用来自四个气象站（Clocolan、Ficksburg、Marquard 和 Senekal）的降雨量以及最低和最高温度数据，使用“DrinC”软件以及带有 Sen 斜率的 Mann Kendall 检验来表征干旱，以检测干旱趋势和速率的变化。所有站点均记录到极端、严重和中度干旱，不同时间尺度的 RDI 范围为 -3.6 至 -1.0。使用 RDI 3、6 和 12 个月计算突出显示了 1991、1994、2006、2011 和 2015 年。结果表明，由于该季节低降雨事件的确切时间和土壤水分储存，产量在干旱年份或随后的年份下降。产量低，平均 2.5 吨 ha-1 年-1，变化很大。在 10 月至 12 月的季节初期，最佳生长条件对于产量最大化至关重要；如果此时发生干旱，那么与干旱发生在本季节后期的情况相比，对产量的影响更大。空间分析显示，多年来，全市干旱模式的变异性很大，3 个月的 RDI 值比 6 个月和 12 个月的 RDI 值更详细地说明了这种变异性。由于本季低降雨事件的确切时间和土壤水分储存。产量低，平均 2.5 吨 ha-1 年-1，变化很大。在 10 月至 12 月的季节初期，最佳生长条件对于产量最大化至关重要；如果此时发生干旱，那么与干旱发生在本季节后期的情况相比，对产量的影响更大。空间分析显示，多年来，全市干旱模式的变异性很大，3 个月的 RDI 值比 6 个月和 12 个月的 RDI 值更详细地说明了这种变异性。由于本季低降雨事件的确切时间和土壤水分储存。产量低，平均 2.5 吨 ha-1 年-1，变化很大。在 10 月至 12 月的季节初期，最佳生长条件对于产量最大化至关重要；如果此时发生干旱，那么与干旱发生在本季节后期的情况相比，对产量的影响更大。空间分析显示，多年来，全市干旱模式的变异性很大，3 个月的 RDI 值比 6 个月和 12 个月的 RDI 值更详细地说明了这种变异性。如果此时发生干旱，那么与干旱发生在本季节后期的情况相比，对产量的影响更大。空间分析显示，多年来，全市干旱模式的变异性很大，3 个月的 RDI 值比 6 个月和 12 个月的 RDI 值更详细地说明了这种变异性。如果此时发生干旱，那么与干旱发生在本季节后期的情况相比，对产量的影响更大。空间分析显示，多年来，全市干旱模式的变异性很大，3 个月的 RDI 值比 6 个月和 12 个月的 RDI 值更详细地说明了这种变异性。