气候变化的人类活动信号检测是评估气候变化及其带来的风险、深化人类活动对气候变化影响认识的一种重要手段。在全球尺度上，很多研究已经指出，人类活动对降水以及极端降水的长期趋势有显著影响。但是对于区域尺度而言，由于受内部变率的影响，以及降水变化明显的空间差异，这为检测人类活动信号增加了难度。
李伟博士以及合作者在已有研究的基础上，使用了最新的中国区域观测台站资料（1961-2017），基于分位数阈值将降水分为弱降水，中等降水，强降水以及极强降水，从总量，频次以及强度三个方面，检测不同降水特征的长期趋势以及人类活动的影响信号，对于单站使用考虑序列自相关修正的Mann-Kendall趋势检测方法，使用场显著检验的方法检验其整个区的显著性，并且估计了信号出现的时间（Time of Emergence, ToE）。结果发现对中国区域弱降水总量和频次的长期减少趋势以及强和极强降水的总量和频次显著增加趋势能够检测到人类活动信号（图1），并且弱降水总量和频次减少的信号大约在20年代初就已经出现，而极强降水增加的信号在近期才被检测出来。
近年来随着单个模式同一强迫下不同初值的超级样本集合试验的出现，为检测人类活动信号提供了更为合理的方式。另一个工作使用了CESM的40个超级样本集合（CESM1-LE）以及CanESM2的50个超级样本集合（CanEM2-LE），估计了中国区域平均降水（年总降水量，PRCPTOT）和极端降水（年最大降水量，RX1day）的长期趋势中人类活动信号出现的时间。由于超级集合不同试验间的差异代表了内部变率的影响，因此定义若从40（50）个试验中的36（45）个试验中能够检测到整体的趋势，则认为能够检测到整体长期趋势的外强迫信号。结果发现在当前气候下，依旧尚未检测到整个中国区域当前（1961-2015年）PRCPTOT和RX1day的长期趋势的人类活动信号。虽然两个大样本对人类活动ToE的估计存在差异，但一致的结果显示，由于区域尺度上内部变率对极端降水的影响更大，使得平均降水的人类活动影响信号将早于极端降水被检测到（图2）。
可以看到基于模式的结果对降水以及极端降水的外强迫信号检测与观测还存在一定的差异，这种差异来自多个因素，包括模式本身的偏差、模式网格与观测台站的不匹配等。但以上研究加深了对人类活动对中国区域平均降水以及极端降水影响的理解，同时也为风险评估以及应对气候变化的政策制定提供了一定的参考。
图1. 中国区域弱降水（LP），中等降水（MP），强降水（HP）以及极强降水（EHP）的总量，频次和强度呈显著增加（蓝色方形块）和降低（红色方形块）的台站百分比。灰色柱状表示基于1000次bootstrap的95%分位数。
图2. 两套超级试验下中国区域平均降水以及极端降水呈显著增加的站点百分比随时间的变化，其中白色表示未通过95%的显著性检验。
文章信息
Li, W., Chen, Y. 2020. Detectability of the trend in precipitation characteristics over China from 1961 to 2017. International Journal of Climatology.https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/joc.6826
Li, W., Chen, Y., Chen, W. 2021. The emergence of anthropogenic signal in mean and extreme precipitation trend over China by using two large ensembles. Environmental Research Letters, 16(1), 014052.https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/abd26d/meta
