A global perspective on the sub-seasonal clustering of precipitation extremes

The occurrence of several precipitation extremes over sub-seasonal time windows can have major impacts on human societies, leading for instance to floods. Here, we apply a simple statistical framework based on Ripley’s K function, at a global scale and for each season separately, to identify regions where precipitation extremes tend to cluster in time over timescales of a few days to a few weeks. We analyze several observational and reanalysis datasets, as well as output from CMIP6 Global Climate Models (GCMs). Good agreement is found on the spatio-temporal clustering patterns across datasets. Sub-seasonal temporal clustering is largely concentrated over the tropical oceans, where it can be detected year-round. It is also significant over certain tropical lands, like Eastern Africa, and seasonally outside the tropics in several regions, most notably around the eastern subtropical oceans (Iberian Peninsula and Western North America during the DJF and MAM seasons) Southwest Asia (especially during JJA and SON) and Australia (in SON). We also find that CMIP6 models generally correctly reproduce clustering patterns, paving the way for an assessment of trends in sub-seasonal clustering under climate change. Clustering of present-day extremes increases in many areas under climate change. Changes diagnosed by comparing present day and future extreme percentiles are positive and negative and strongest in the tropical areas

Wavelet Analysis: A Links Between the North Atlantic Oscillation andWinter Drought in the MediterraneanWatersheds of theWestern Rif (North Morocco)

Morocco in general and the Mediterranean watersheds of the Western Rif in particular, occasionally have been affected by the negative impacts of drought, as demonstrated by the drought of 1944-1945, 1980-1984, 1994-95, 1998-2000, 2004-2005, 2011-12 and 2015-2016. This study aims (1) to identify and characterize the dry winters (DJFM) recorded in the Mediterranean watersheds of theWestern Rif, and (2) to analyse the variability of precipitation in this region over the last few decades in relation to the North Atlantic Oscillation (NAO). The results of this study show that the years 1980- 81, 1994-95, 1999-2000 and 2011-12 recorded the most severe winter drought. In addition, the wavelet coherence values between the NAO index and the SPI winter index (DJFM) for the period (1978-79/2014-15) show a very close relationship between the two variables for all time scales (ranging from 2 to 13 years), especially since the early 1990s. The phase angle shows a negative correlation between the drought index (SPI) and the NAO index

Multi-temporal scale analysis of complementarity between hydro and solar power along an alpine transect

Variable renewable energy sources display different space-time variability driving the availability of energy generated from these sources. Complementarity among variable renewable energies in time and space allows reducing the variability of power supply and helps matching the electricity demand curve. This work investigates the temporal structure of complementarity along an alpine transect in North-East Italy, considering a 100% renewable energy mix scenario composed by photovoltaic and run-of-the-river energy. We analyze the dominant scales of variability of variable renewable energy sources and electricity demand. In addition, we introduce a new metric, the wavelet-based complementarity index, to quantify the potential complementarity between two different energy sources. We show that this index varies at different temporal scales and it helps explaining the discrepancy between demand and supply in the study area. Continuous and discrete wavelet analyses are applied to assess the energy balance variability at multiple temporal scales and to identify the optimal mix of renewable energies, respectively. This work describes therefore an effective approach to investigate the temporal-scale dependency of the variance in the energy balance and can be further extended to different and more complex situations

Seasonality and predictability shape temporal species diversity

Temporal environmental fluctuations, such as seasonality, exert strong controls on biodiversity. While the effects of seasonality are well known, the predictability of fluctuations across years may influence seasonality in ways that are less well understood. The ability of a habitat to support unique, non‐nested assemblages of species at different times of the year should depend on both seasonality (occurrence of events at specific periods of the year) and predictability (the reliability of event recurrence) of characteristic ecological conditions. Drawing on tools from wavelet analysis and information theory, we developed a framework for quantifying both seasonality and predictability of habitats, and applied this using global long‐term rainfall data. Our analysis predicted that temporal beta diversity should be maximized in highly predictable and highly seasonal climates, and that low degrees of seasonality, predictability, or both would lower diversity in characteristic ways. Using stream invertebrate communities as a case study, we demonstrated that temporal species diversity, as exhibited by community turnover, was determined by a balance between temporal environmental variability (seasonality) and the reliability of this variability (predictability). Communities in highly seasonal mediterranean environments exhibited strong oscillations in community structure, with turnover from one unique community type to another across seasons, whereas communities in aseasonal New Zealand environments fluctuated randomly. Understanding the influence of seasonal and other temporal scales of environmental oscillations on diversity is not complete without a clear understanding of their predictability, and our framework provides tools for examining these trends at a variety of temporal scales, seasonal and beyond. Given the uncertainty of future climates, seasonality and predictability are critical considerations for both basic science and management of ecosystems (e.g., dam operations, bioassessment) spanning gradients of climatic variability

A Process‐Based Framework to Characterize and Classify Runoff Events: The Event Typology of Germany

This study proposes a new process‐based framework to characterize and classify runoff events of various magnitudes occurring in a wide range of catchments. The framework uses dimensionless indicators that characterize space–time dynamics of precipitation events and their spatial interaction with antecedent catchment states, described as snow cover, distribution of frozen soils, and soil moisture content. A rigorous uncertainty analysis showed that the developed indicators are robust and regionally consistent. Relying on covariance‐ and ratio‐based indicators leads to reduced classification uncertainty compared to commonly used (event‐based) indicators based on absolute values of metrics such as duration, volume, and intensity of precipitation events. The event typology derived from the proposed framework is able to stratify events that exhibit distinct hydrograph dynamics even if streamflow is not directly used for classification. The derived typology is therefore able to capture first‐order controls of event runoff response in a wide variety of catchments. Application of this typology to about 180,000 runoff events observed in 392 German catchments revealed six distinct regions with homogeneous event type frequency that match well regions with similar behavior in terms of runoff response identified in Germany. The detected seasonal pattern of event type occurrence is regionally consistent and agrees well with the seasonality of hydroclimatic conditions. The proposed framework can be a useful tool for comparative analyses of regional differences and similarities of runoff generation processes at catchment scale and their possible spatial and temporal evolution

Hydrological cycle during droughts: large-scale analyses for process understanding and modelling

Droughts strongly affect the environment and human activities with long-term and far-reaching impacts that will increase in the next decades under global changes. Thus, we need an in-depth understanding of drought processes and their robust modelling to cope with drought risk. For hydrologists, recurring challenges include predicting the impacts of precipitation (P) deficits in the form of soil moisture, streamflow (Q), or groundwater deficits. Water stored in catchments and evapotranspiration (ET) regulate drought evolution, that is the propagation of P deficits through the hydrological cycle and the subsequent recovery. Yet, analyses explicitly considering the joint contribution of storage and ET to drought evolution across different hydroclimatic regimes are rare. Furthermore, many hydrological models poorly simulate Q during droughts, but previous studies have rarely assessed model performances during droughts in multi-variable and spatially-distributed evaluations. This PhD thesis aimed to answer two main research questions: (i) do storage changes and ET affect drought evolution across climates and landscapes?; (ii) does a distributed hydrological model properly represent Q, ET, and storage during droughts? I performed a large-sample data-based analysis of Q, ET, and changes in the subsurface storage (in soil and groundwater) over the period 2010-2019 for 102 Italian catchments to answer the first question. To address the second question, I evaluated Q, ET, and storage simulations from the process-based distributed hydrological model Continuum over the Po river basin (northern Italy) during recent droughts, including the severe 2022 event. From the large-sample data-based analysis, I found that annual subsurface storage changes represented on average 11% of annual P across the study catchments, and mostly buffered Q deficits during drought years and their recovery. ET, instead, both buffered and aggravated Q deficits, and it had a decoupled response to P. These results revealed the prominent role of subsurface storage in driving the evolution of annual droughts. From model evaluation, I showed worse model performances in simulating Q for severe than for moderate droughts (mean KGE across the 38 study sub-catchments = 0.55±0.25 during moderate droughts and 0.18±0.69 in 2022) and I linked them to a degraded simulation of ET, rather than storage, especially in the human-affected croplands (mean r = -0.03 and nRMSE = 1.8 across the croplands in 2022). By calibrating the model during a moderate drought, I showed similar model performances during the severe event (mean KGE = 0.18±0.63), which further point to specific human-water processes during this event. Therefore, I delineated possible ways forward for model improvement during severe droughts, such as an enhanced consideration of human interference, especially in ET. The findings of the thesis provided a consistent picture of the different role ET and storage have in drought evolution and in our modelling capabilities, coherently with recent literature, also on multi-year droughts. Moreover, these results emphasized the need for a holistic approach across the hydrological cycle for process understanding and model evaluation during droughts, with the ultimate goal of improving drought modelling for water resources management, disaster risk reduction, and climate change impact assessments

Assessment of contemporary Arctic river runoff based on observational discharge records

We describe the contemporary hydrography of the pan‐Arctic land area draining into the Arctic Ocean, northern Bering Sea, and Hudson Bay on the basis of observational records of river discharge and computed runoff. The Regional Arctic Hydrographic Network data set, R‐ArcticNET, is presented, which is based on 3754 recording stations drawn from Russian, Canadian, European, and U.S. archives. R‐ArcticNET represents the single largest data compendium of observed discharge in the Arctic. Approximately 73% of the nonglaciated area of the pan‐Arctic is monitored by at least one river discharge gage giving a mean gage density of 168 gages per 106 km2. Average annual runoff is 212 mm yr−1 with approximately 60% of the river discharge occurring from April to July. Gridded runoff surfaces are generated for the gaged portion of the pan‐Arctic region to investigate global change signals. Siberia and Alaska showed increases in winter runoff during the 1980s relative to the 1960s and 1970s during annual and seasonal periods. These changes are consistent with observations of change in the climatology of the region. Western Canada experienced decreased spring and summer runoff

Birds and climate change: possible scenarios for the European species

Introduzione Il cambiamento climatico (CC) è considerato una delle minacce più importanti per le comunità naturali nella maggior parte degli ecosistemi; riuscire a prevedere la risposta della biodiversità nei suoi confronti è diventato pertanto un campo di ricerca molto importante, soprattutto in termini gestionali e di conservazione. L'obbiettivo del mio dottorato è stato quello di esplorare l'impatto del CC sulle 526 specie di uccelli nidificanti regolarmente in Europa, intesa come l'intero subcontinente europeo (dalla Macaronesia agli Urali e dalle Isole Svalbard alla costa del Mediterraneo), più l'intera Turchia. Background Gli uccelli sono la classe animale meglio conosciuta al mondo: a livello globale il 13% delle 10.965 specie note di uccelli è minacciato di estinzione, mentre nella sola Europa tale percentuale sale al 43% (fonte IUCN, International Union for Conservation of Nature). Il CC opera sugli uccelli a livello ecologico, fenologico, etologico, di comunità e di distribuzione, determinando spostamenti e/o alterazioni anche molto significativi di areale. I tassi di estinzione previsti per intere comunità, popolazioni o specie a seguito del cambiamento globale risultano ben più preoccupanti di quelli prodotti dalla sola perdita di habitat, considerata fino a qualche anno fa la minaccia più grave per la biodiversità. Ho avuto modo di esplorare l'impatto del CC sulla fenologia degli uccelli migratori transahariani attraverso l'analisi dei dati raccolti per decenni durante la migrazione primaverile attraverso il Mediterraneo e l'Europa settentrionale [1][2]. In questo modo è stato possibile evidenziare come il costante anticipo delle date di arrivo nei siti di stop-over e nei territori riproduttivi sia correlato con le condizioni meteorologiche presenti nei quartieri di svernamento e sulle coste africane del Mediterraneo, che influenzano la velocità della migrazione. Più recentemente ho utilizzato modelli di distribuzione specie specifici (Species Distribution Models SDM) expert- based, validati con dati di presenza, per ciascuna delle oltre 500 specie nidificanti in Europa, e modelli bioclimatici correlativi che, attraverso dati di presenza e set di variabili climatiche, hanno permesso di ricostruire la nicchia realizzata delle specie. Mediante l'utilizzo dei risultati di specifici modelli generali di circolazione (GCM) in base a differenti scenari climatici futuri è stato possibile proiettare in avanti la distribuzione potenziale climatica di ciascuna specie. Confrontando presente e futuro sono stati ottenuti risultati indicativi dell'impatto del CC sugli uccelli che nidificano in Europa. Capitoli della tesi 1. Dove sono le specie e quanto sono esposte al CC. La costruzione dei modelli SDM ha richiesto la raccolta dei dati di distribuzione di tutte le specie in formato digitale, partendo dagli areali prodotti da BirdLife International integrati con gli atlanti europei e nazionali pubblicati. Successivamente ho costruito un database sulle esigenze di habitat per ciascuna specie considerando tre variabili ambientali che ho assunto essere importanti nel modellare la distribuzione delle specie: uso del suolo, altimetria e distanza dall'acqua. Ho utilizzato i dati di uso del suolo da GlobCover V2.2 (46 classi differenti e risoluzione a 300 m). I dati di altimetria sono stati recuperati dal Shuttle Radar Topography Mission database (250 m di risoluzione), e quelli relativi alle acque interne provengono dal CCM2 v2.1 River and Catchments Database compilato dall'European Joint Research Center. A ciascuno delle 46 classi di uso del suolo ho assegnato un punteggio di idoneità specie specifico. Ove possibile, sulla base della vasta bibliografia disponibile, ho anche potuto aggiungere i valori di altitudine minimi e massimi entro i quali la specie nidifica con popolazioni stabili, e stabilire la massima distanza dall'acqua entro la quale la stessa è stata registrata. Combinando i limiti altimetrici con la distanza dall'acqua e i punteggi di idoneità ambientale all'interno degli areali è stato possibile ottenere modelli (detti expert-based) molto raffinati di distribuzione delle specie ad una risoluzione di celle di 300 m. I modelli sono stati successivamente validati da dati di presenza indipendenti (database GBIF, Observado, MITO2000). Questi modelli sono stati utilizzati per calcolare mappe europee di ricchezza di specie (accorpando tutte le specie, le specie minacciate, le specie la cui distribuzione è prevalentemente europea) evidenziando le aree di hot-spot di diversità. La temperatura e la piovosità medie mensili sono state le variabili climatiche proiettate al futuro utilizzando i risultati di un insieme di Global Circulation Models secondo differenti scenari futuri, ed in questo modo è stato possibile evidenziare le aree nelle quali si prevedono i cambiamenti climatici più estremi. Confrontando queste ultime con gli hot-spot di ricchezza sono emerse le aree dove in futuro gli uccelli europei saranno maggiormente esposti al CC. I risultati di queste analisi sono confluiti in un contributo [3] per la rivista PloSONE che ha evidenziato come: a) gli hot-spot di ricchezza complessiva si trovano in Europa centro-settentrionale e Russia occidentale; b) una concentrazione di specie minacciate si ha nella parte centro orientale dell'area di studio e c) la massima ricchezza di specie a distribuzione più europea ('endemiche') è incentrata in Europa centro-settentrionale, Grecia, Alpi e penisola iberica. Il confronto di queste distribuzioni con i risultati relativi alle aree dove la probabilità di anomalie climatiche future è più alta ha evidenziato, per le specie minacciate, un'ampia area di sovrapposizione in Russia centrale e, per le specie più europee, la penisola iberica e parte dell'Europa centro-meridionale, sottolineando una seria emergenza in termini di conservazione. 2. Quanto sono protetti gli uccelli europei. Per poter comprendere l'efficacia degli attuali strumenti di conservazione degli uccelli europei, che come già visto sono destinati ad andare incontro a notevoli cambiamenti futuri di tipo ambientale, spesso proprio in aree dove persistono alti livelli di biodiversità, è stata svolta una gap analysis dell'intero sistema di aree protette europee (PAs) e della rete Natura2000 (N2K), il più imponente sforzo per la conservazione della biodiversità realizzato a scala regionale, utilizzando i modelli SDM prodotti precedentemente. Per ciascuna specie sono stati calcolate le rappresentatività in termini di area idonea ricadenti nella rete delle aree protette (PAs e N2K) e in Europa, e sono stati registrati lo status di conservazione IUCN e la presenza negli allegati delle varie direttive europee. I risultati di questa analisi sono stati confortanti relativamente agli uccelli: a) delle 31 specie ad areale prettamente europeo ('endemiche'), il 90,3% (28 specie) risulta coperto dalla rete di aree protette (PAs+N2K); b) tutte le specie minacciate risultano protette; c) un minimo del 74% di specie raggiunge il target rappresentativo nelle PAs e un massimo del 93% rientra nella copertura totale (PAs+N2K). Se l'ombrello di aree protette europeo è risultato valido per gli uccelli, altrettanto non si può dire per altri taxa di vertebrati terrestri europei. Nei rettili ad esempio il 60,9% delle specie minacciate non è coperto dalla rete di protezione europea, e addirittura l'80,4% delle specie endemiche risulta al di fuori di essa. Ciò pone seri interrogativi, soprattutto relativamente ai criteri attraverso i quali viene accordato un maggior livello di protezione al territorio o l'inclusione delle specie all'interno degli allegati alle direttive di conservazione. Queste considerazioni e l'analisi suddetta sono confluiti in articolo pubblicato sulla rivista Conservation Biology [4]. 3. Distribuzione potenziale degli uccelli in Europa: statistica ed esperti. Un tentativo di migliorare l'approccio modellistico per ottenere la distribuzione potenziale delle specie di uccelli nidificanti in Europa in maniera più robusta, è stato proposto al XVII Congresso Italiano di Ornitologia, e si basa sulla combinazione di modelli di tipo bioclimatico (basati su statistiche correlative) con modelli expert-based [5]. Scopo dell'intervento è stato quello di produrre modelli che combinano fattori di natura ambientale (habitat) con fattori di natura biogeografica come il clima, e testarne la robustezza e l'accuratezza. Il primo step è stato quello di costruire un modello bioclimatico per ciascuna specie, utilizzando come punti di presenza l'Atlante Europeo degli uccelli nidificanti dell'European Breeding Census Council. Successivamente sono state selezionate 6 variabili climatiche da correlare con i dati di presenza, e costruito un ensemble model partendo da 4 modelli di distribuzione costruiti con algoritmi di tipo diverso (Generalised Additive Models, Generaized Boosted Models, Generalized Linear Models, Maximum Entropy). Al fine di valutare la performance predittiva dei modelli si è utilizzato un sotto-campione del 70% dei dati per calibrare il modello, usando il restante 30% per validarlo utilizzando l'Area Under the ROC (Receiver Operative Curve) Curve (AUC). Dopo aver costruito SDM expert-based nello stesso modo visto precedentemente, ma senza combinarli con gli areali, viene filtrato l'areale potenziale, ottenuto attraverso il modello climatico, calcolando un modello combinato nel quale sono state eliminate le zone non idonee o poco idonee in termini di habitat all'interno del modello climatico. Per valutare la validità dell'approccio, i modelli ottenuti sono stati validati utilizzando un set di punti di presenza delle specie indipendenti da quelli utilizzati per costruire i modelli (database MITO2000). Il risultato finale ha evidenziato come nel 79% dei casi i modelli bioclimatici filtrati attraverso l'approccio expert-based risultano migliori di quelli solo climatici, che rappresentano al momento lo standard nella letteratura del settore. 4. Quanto sono vulnerabili gli uccelli europei al CC e perchè Oltre a sapere dove sono, dove si sposteranno e che cosa troveranno gli uccelli europei nelle prossime decadi, è anche importante conoscere il loro grado di vulnerabilità al CC. L'approccio utilizzato è stato quello di costruire un indice di vulnerabilità (VI) in grado di integrare in maniera quantitativa le proiezioni nel cambiamento stimato di distribuzione con differenti variabili della resilienza delle specie stesse. In questo modo è possibile ordinare per grado di vulnerabilità le specie al fine di stabilire le priorità in termini di conservazione. Cinque sono gli indicatori che ho considerato per costruire l'indice VI: due espressioni per la misura del cambiamento di idoneità ambientale al futuro, due espressioni che misurano la resilienza ed uno, di natura ecologica e storica, che quantifica il trend della specie negli ultimi anni. L'analisi delle singole componenti dell'indice VI per ciascuna specie ha permesso di evidenziare il peso relativo dei diversi indicatori, ed una prima esplorazione dei risultati ottenuti evidenzia Il maggior numero di specie con alto valore di VI nella parte nord-orientale dell'area di studio, spiegato principalmente dalla forte riduzione di habitat idoneo al futuro in quell'area. Il peso medio di ogni specie, il tipo di dieta, l'habitat ottimale, alcuni aspetti comportamentali e il grado di minaccia a livello europeo (sensu IUCN) sono stati utilizzati per vedere se ci sono indicazioni ecologiche legate agli indici calcolati, al fine di evidenziare indicazioni gestionali specifiche. Dall'analisi sembra emergere che le specie più specializzate in termini di habitat sembrano essere quelle con indici di VI più alti; le specie acquatiche risultano più vulnerabili, così come quelle che nidificano a terra. Il grado di vulnerabilità aumenta per le specie più grandi ed infine all'aumentare del grado di minaccia (IUCN), aumenta il valore dell'indice di vulnerabilità. Un'esplorazione più approfondita di questi risultati sarà oggetto di un contributo attualmente in fase di preparazione a nome A. Montemaggiori & L. Maiorano che si prevede di inviare entro la fine dell'anno. Conclusioni Al momento la rete europea di aree protette sembra essere adeguata a proteggere l'attuale distribuzione degli uccelli nidificanti in Europa, soprattutto quelli appartenenti alle specie più minacciate o a distribuzione prettamente europea. Gli scenari futuri tuttavia hanno evidenziato forti cambiamenti, spesso proprio nelle aree a maggior ricchezza di specie minacciate o 'endemiche'. Inoltre l'impatto del CC non si esaurisce al solo cambiamento relativo alla disposizione e alla disponibilità di habitat idoneo, ma va ad incidere sulle funzionalità sistemiche ed ecologiche delle specie, mettendo seriamente a rischio una delle classi animali più importanti non solo in termini ecologici, ma anche come fonte di ispirazione e di bellezza che, come noi, ha diritto ad esistere. APPENDICE: Lavori in corso Un'analisi della struttura spaziale delle reti trofiche dei vertebrati terrestri in Europa è stata recentemente condotta insieme ad un gruppo di ricercatori afferenti al CNRS di Grenoble e coordinati da W. Thuiller, rivisitando le tradizionali relazioni tra diversità e habitat alla luce delle relazioni trofiche. Per questo ho prodotto una rete delle relazioni trofiche tra tutte le specie di uccelli europei e ciascuna singola specie di vertebrati terrestri europei (mammiferi, uccelli, rettili e anfibi). Questa rete, insieme alle altre costruite per tutte le classi esaminate, è stata combinata con le distribuzioni spaziali di tutte le specie proiettate al futuro. I risultati di quest'analisi, che sono confluiti in un contributo appena inviato [6], evidenziano un effetto evidente del CC nel modellare la struttura spaziale delle reti trofiche tra tutti i vertebrati terresti europei. Insieme a T. Kuemmerle, del Dip. di Geografia della Humboldt University di Berlino e a L. Maiorano, sto lavorando ad un approccio multiscala utilizzando, oltre agli scenari climatici, anche scenari futuri di uso del suolo per tutta l'Europa. Ciò al fine di comprendere l'importanza relativa di questa componente nel modellare il futuro degli uccelli europei

Weather, climate change and dengue in Mexico

Many studies have estimated empirical relationships between dengue, weather, and El Ni˜no in several regions of the world. Some of these studies used their model estimations to predict the potential impacts of climate change on the future distribution of dengue. Often, these studies have sidestepped elements that are key to the estimation of the effects of climate variables on dengue with statistical confidence. For example, they fail to incorporate covariates that may confound the empirical associations between dengue, weather, El Ni˜no, and climate undermining their model estimations. Additionally, several studies used nationally or supra-nationally aggregated data which remove the spatial variability in all variables making it difficult to detect complex associations between dengue and climate variables. Other studies were conducted in small geographical areas with the problem of having low numbers of disease cases posing problems for their analysis with statistical confidence. Here, we used the most comprehensive dengue-related datasets analysed to date and several statistical methods to investigate the effects of weather, climate, and El Ni˜no on dengue incidence. We demonstrate that such effects are robust to the confounding effects of socioeconomic development and other non-climatic factors such as seasonal trends and inter-annual variability. Our results reveal that the effects weather and El Ni˜no are significantly heterogeneous between provinces influenced by the underlying climate. With the exception of access to piped water, we could not identify significant effects of socioeconomic status on dengue occurrence. This result is likely related to human behaviour or the lack of protective measures against mosquitoes. We used our model estimations to project the potential impacts of climate change on dengue incidence by 2030, 2050 and 2080 with greater statistical confidence than previous studies. Our projections indicate that climate change is likely to increase dengue incidence mainly in already endemic areas

The European 2015 drought from a hydrological perspective

In 2015 large parts of Europe were affected by drought. In this paper, we analyze the hydrological footprint (dynamic development over space and time) of the drought of 2015 in terms of both severity (magnitude) and spatial extent and compare it to the extreme drought of 2003. Analyses are based on a range of low flow and hydrological drought indices derived for about 800 streamflow records across Europe, collected in a community effort based on a common protocol. We compare the hydrological footprints of both events with the meteorological footprints, in order to learn from similarities and differences of both perspectives and to draw conclusions for drought management. The region affected by hydrological drought in 2015 differed somewhat from the drought of 2003, with its center located more towards eastern Europe. In terms of low flow magnitude, a region surrounding the Czech Republic was the most affected, with summer low flows that exhibited return intervals of 100 years and more. In terms of deficit volumes, the geographical center of the event was in southern Germany, where the drought lasted a particularly long time. A detailed spatial and temporal assessment of the 2015 event showed that the particular behavior in these regions was partly a result of diverging wetness preconditions in the studied catchments. Extreme droughts emerged where preconditions were particularly dry. In regions with wet preconditions, low flow events developed later and tended to be less severe. For both the 2003 and 2015 events, the onset of the hydrological drought was well correlated with the lowest flow recorded during the event (low flow magnitude), pointing towards a potential for early warning of the severity of streamflow drought. Time series of monthly drought indices (both streamflow- and climate-based indices) showed that meteorological and hydrological events developed differently in space and time, both in terms of extent and severity (magnitude). These results emphasize that drought is a hazard which leaves different footprints on the various components of the water cycle at different spatial and temporal scales. The difference in the dynamic development of meteorological and hydrological drought also implies that impacts on various water-use sectors and river ecology cannot be informed by climate indices alone. Thus, an assessment of drought impacts on water resources requires hydrological data in addition to drought indices based solely on climate data. The transboundary scale of the event also suggests that additional efforts need to be undertaken to make timely pan-European hydrological assessments more operational in the future