基于觀測降水變率約束極端降水預估研究獲進展

近年來破紀錄的極端降水和洪澇頻繁襲擊全球各地，如2021年東亞和歐洲的暴雨、2022年巴基斯坦洪澇，都造成了嚴重的社會經濟損失。氣候變化應對需要準確可靠的氣候預估信息，未來極端降水事件如何變化是一個眾所關注的問題。然而，當前的氣候模式預估結果盡管一致表明全球大部分地區極端降水將隨未來增溫而增強，但預估的極端降水定量變化卻存在很大的不確定性，這制約了氣候預估信息在實際決策中的應用。

減少氣候預估的不確定性難題需要厘清兩大關鍵科學問題：一是尋找氣候預估的不確定性來源；二是提出有效的約束方法來減少預估不確定性。

近日，中國科學院大氣物理研究所LASG國家重點實驗室張文霞副研究員、周天軍研究員、陳曉龍副研究員等與英國氣象局學者合作，以“基于觀測降水變率約束極端降水預估”為題在《自然—通訊》撰文，指出中高緯地區極端降水預估的模式間不確定性與模式模擬的歷史氣候態降水變率顯著相關。基于這一發現，他們利用該約束關系、結合觀測的降水變率，有效地減小了特定溫升水平下極端降水預估結果的不確定性，減幅可達20-40%。

該研究工作利用多模式集合模擬，研究了特定全球溫升水平下（如全球平均溫升2°C或3°C）極端降水頻率變化的模式間預估不確定性，發現其與模式模擬的當前氣候下的降水變率顯著相關（注：這里的降水變率特指降水事件的波動幅度或振蕩范圍）。具體而言，對于同一個地區，若氣候模式模擬的歷史降水變率越小，則其預估的未來極端降水頻率變化增加的越快。基于這一聯系可建立極端降水預估的“涌現約束”（Emergent Constraint）關系，該方法在中高緯地區適用。

“在基于氣候模式結果建立涌現約束關系的基礎上，我們需要進一步從理論上或物理上證實這一關系的合理性。為此，我們對降水進行了統計分布擬合，并進行理想的分布變換，從降水分布模型的角度證實了極端降水頻率變化與降水變率之間聯系的理論依據，”張文霞副研究員說，“這一理論依據不僅提升了我們對極端降水預估不確定性來源的認識，也證明了涌現約束關系的可靠性。”

利用該約束關系，結合觀測的降水變率，該研究進一步對極端降水預估結果進行了約束。“一方面，該約束方法能有效減小區域極端降水預估的不確定性范圍（減小20-40%）；另一方面，也能夠訂正多模式集合預估的最優估計。例如，約束結果表明，未來亞洲北部極端降水的增加幅度將高于原始預估結果（偏高20%）；而歐洲地區極端降水的增加幅度則將弱于原始預估結果（減弱16%），”英國氣象局Kalli Furtado博士、該文第二作者說。

“極端降水預估準確性的提高問題是一個國際難題，此前國際上有關團隊對全球平均或熱帶平均情況提出了有效的約束方法，但是極端降水的變化在空間分布上是高度不均勻的，應對氣候變化更多的需要有效的區域預估信息，本文提出的涌現約束方法的一個重要創新點是適用于區域尺度，”該文通訊作者、中國科學院大氣物理研究所LASG國家重點實驗室周天軍研究員最后強調，“準確、可靠的區域極端降水變化信息對于氣候變化應對決策至關重要，事關氣象防災減災、糧食生產安全和水資源管理等多個方面。”

本研究受到國家重點研發計劃（2020YFA0608904）、國家自然科學基金項目（41988101，41905064）、中國科學院國際伙伴計劃項目（134111KYSB20160031）和牛頓基金會中英“氣候科學支持服務伙伴關系中國項目”（CSSP-China）共同資助。

引用：Zhang Wenxia, Kalli Furtado, Tianjun Zhou*, Peili Wu, Xiaolong Chen. 2022. Constraining extreme precipitation projections using past precipitation variability. Nature Communications. DOI: 10.1038/s41467-022-34006-0.

論文鏈接：https://doi.org/10.1038/s41467-022-34006-0