区域尺度极端事件的归因和预估存在较大的不确定性，如何提高归因预估的可靠性是气候变化研究领域面临的重要挑战。南京信息工程大学气候变化与区域响应团队的江志红教授、李伟副教授联合法国国家科学研究中心李肇新研究员、以及加拿大气候变化环境部张学斌研究员，近期开展了区域极端事件的归因和预估方面的研究，部分进展如下：
1）构建了统一的气候模拟评估框架，基于最优集合方案给出了中国区域气候与极端气候的未来预估。团队构建了一个统一的气候模拟评估框架，利用该框架全面评估比较了各种集合方案的模拟效果及预估不确定性，发现贝叶斯平均方法和结合模式性能与独立性的ClimWIP方法最优。基于最优集合预估方案，得到全球增温1.5℃（相对于工业化前）下，中国区域年平均温度/最高温度/最低温度增加约1.1（1.0-1.4）℃/1.2（1.0-1.5）℃/1.3（1.2-1.7）℃（相对于1995—2014年，下同），总降水和强降水增加约5.4（0.9-10.8）%和15.0（4.8-21.7）%。东北地区温度增加最大，达 1.4℃，西北地区总降水增加最多，达10%，强降水增加最高达20%（Zhu et al., 2023 SCES）。
图1. 全球增暖1.5℃和2℃下中国及7个分区域的极端温度和极端降水的预估增幅。一颗星表示信噪比大于1，两颗星表示信噪比大于2
2）量化了人类活动对2022年长江流域复合高温干旱事件发生的贡献
团队针对2022年长江流域发生的一次破纪录的高温干旱复合事件，采用标准化温度（STI）和降水指数（SPI），分别表示2022年夏季长江流域的暖、干状况。发现2022年长江流域区域平均暖事件打破了自1961年以来的历史记录（图2a），其重现期为150年[90%置信区间为59-721年]一遇。该区域平均SPI表明为一次中等降低的干旱事件(图2a)，其重现期为10年[90%置信区间为7-17年]一遇。基于Copula函数的生存概率分析显示，暖干复合事件的发生概率创下了自1961年以来的记录（图2b），其重现期为753年[90%置信区间为533-1151年]一遇。进一步利用CMIP6的全强迫和自然强迫发现，人类活动使得类似2022年破纪录的暖事件发生概率增加了25倍，中等强度的干事件发生概率增加了1.5倍。暖干复合事件的发生概率增加了7倍（图2c）。但这一结论在未来可能不再适用，因为随着未来辐射强迫的改变，虽然类似2022年的暖干复合事件的发生概率仍然会增加（图2d），但是干旱事件的发生概率可能会减小。这证明了暖干复合事件的发生概率更多地受到暖事件发生概率的影响。另外，研究还发现在给定干旱条件下，人类活动对复合事件发生概率的影响会随着暖事件强度的增加而增强，进一步证明了暖事件是影响暖干复合事件的主要因素。这项研究为类似长江流域复合事件的归因提供了重要的见解，强调了人类活动在当前和未来对复合事件发生概率的影响。 (Li et al., 2023, BAMS)
图2. 2022 年夏季长江流域暖干复合事件的人类活动归因。(a)长江流域区域平均 SPI 和 STI散点图，红色三角形表示2022年，上侧和右侧分别代表 SPI 和 STI 的分布（灰色条）和概率密度分布（黑色虚线）。（b）基于最优copula函数（Frank copula）的复合事件重现期（实线）。（c）ALL 强迫（红线）和 NAT 强迫（蓝线）STI和SPI的联合重现期。（d）历史和未来（2041-2100）STI和SPI的联合重现期。
3）引入“帕累托最优集合”新方案改进了对北半球夏季西北太平洋副热带高压的模拟。西北太平洋副热带高压（西太副高）是影响东亚地区天气气候的重要环流系统，但其在气候模式的模拟中存在很大偏差。多模式集合方案可以改善气候模式的模拟能力，但传统的集合方案往往独自针对气候模式模拟变量的效果进行优化，无法考虑多个变量之间的物理联系，团队引入一种多变量优化集合方案——“帕累托最优集合方案”，利用与西太副高的模拟偏差存在物理联系的三个关键区海表温度，对西太副高的模拟进行约束（图3）。此外，还提出了一种改进方案，该方案基于“与观测距离最近”的限制条件进一步对帕累托最优集合进行了约束。结果发现相对于等权集合平均，两种多变量优化集合方案对西太副高的模拟偏差分别减小了56%和75%。其优化性能均高于传统的秩加权方案，说明考虑变量间物理关系在构建多变量集合方案时的重要性。 (Sun et al., 2023, GRL)
图3. CMIP6模式对表征西太副高的海平面气压（a）与热带印度-太平洋海表温度（b）的模拟偏差的奇异值分解第一模的非齐次相关场，及其对应的标准化主成分分量（c）。打点区域表示相关系数通过10%显著性水平双侧t检验。
4）基于最优指纹方法的归因约束给出了中国不同区域变暖的约束预估。团队利用最新的CMIP6模式数据以及最优指纹法对中国不同区域的温度变化进行了检测归因，以区分各种外强迫的影响，并基于归因结果对中国各区域的未来温度变化进行了约束预估（图4）。发现1965-2014年中国以及7个子区域的变暖中均可以检测到人为强迫的信号，但是可归因于人为强迫的增温幅度存在显著的区域差异。基于归因约束的结果降低了中国和大部分子区域未来预估的不确定性，中国以及大部分区域在本世纪末（2081-2098年）温度预估的不确定性降低了4.6%-39.0%，青藏高原地区预估不确定性的降幅最大。经归因约束后，本世纪末（2081-2098年）中国区域年平均温度将增加约2.88℃（相对于1995-2014年），华北地区经归因约束后增温最强，西南地区最弱，在本世纪末分别增加约3.41℃和2.14℃。(Dong et al., IJOC, 2024)
图4. 中国和7个子区域的观测变暖以及可归因于不同强迫的变暖（单位: ℃）
5）利用多元偏差订正方案矫正复合事件模拟偏差，得到可靠的暖干复合事件预估结果。团队基于CMIP6的DAMIP试验，首先使用最优指纹法对全球大洲和区域尺度的复合型暖干事件进行人类活动的归因，发现人类活动对复合型暖干事件的影响可以在6个大洲和2/3以上的次大陆尺度区域中被显著检测到，其中人为温室气体强迫起了主要作用。在对未来预估之前，采用考虑温度和降水边际分布以及两者依赖关系模拟偏差的多元偏差校正技术，来降低模式对复合事件的模拟偏差。发现将全球变暖限制在1.5℃水平可以在很大程度上避免全球大部分地区受到复合型暖干事件的影响，特别是在热带地区（图5）。最后探讨了研究结果的不确定性，主要来自模式分辨率的影响和信号分离过程中的多重共线性问题。(Pan et al., 2023, EF)
图5. 基于多元偏差订正的增温1.5℃和2.0℃，相比于当前（增温1.0℃）下，6个大洲尺度暖干复合事件的风险预估
6）基于“完美模式”框架对中国区域夏季气温预估进行了可靠性评估。团队基于三个具有不同气候敏感度的初始条件大样本模式作为对真实气候的响应，构建了“完美模式”评估框架，进行了基于不同约束方案对本世纪中期中国区域夏季平均温度的预估模拟能力评估。结果表明，基于合适的模式评估指标的加权约束方案比等权重集合的预估更为科学可信。由于长期趋势与模式的气候敏感度、未来增温变化之间存在高相关关系，基于长期趋势指标进行模式评估相较于气候态指标更有利于降低预估偏差和不确定性（图6）。进一步探讨评估指标的空间尺度发现，基于中国区域或者东-西子区域尺度上的温度趋势进行模式评估更为合适。而基于格点尺度的趋势评估，由于受内部变率影响较大，无法为优选模式提供有用的信息。根据优选得到的区域趋势指标进行夏季气候的加权预估表明，在高排放情景SSP5-8.5下，到21世纪中期（2041-2060年），中国夏季气温将上升约2.3℃，5-95%不确定性范围为1.67-2.9℃。与未加权预估结果相比，加权预估的最优估计值更低，不确定性范围降低了约38%。(Li et al., 2023, JC)
图6. 基于不同加权方案指标的三个不同初值大样本的预估以及相对应的可靠性评估。（左）基于不同加权方案预估结果的箱须图；（右）加权预估的技巧评分。
文章信息：
1. Zhu, H. H., Z. H. Jiang*, L. Li, et al. 2023: Intercomparison of multi-model ensemble-processing strategies within a consistent framework for climate projection in China. SCIENCE CHINA Earth Sciences. http://engine.scichina.com/doi/10.1007/s11430-022-1154-7
2. Li, W., Jiang, Z*., Li, L. 2023. Anthropogenic Influence on the Record-Breaking Compound Hot and Dry Event in Summer 2022 in the Yangtze River Basin in China. Bulletin of the American Meteorological Society, 104(11), E1928-E1934.
3. Sun, C., Jiang, Z*., Tang, Z., Li, L. 2023. Multi-objective ensemble-processing strategies to optimize the simulation of the western North Pacific Subtropical High in boreal summer. Geophysical Research Letters, 50, e2023GL107040. https://doi. org/10.1029/2023GL107040
4. Dong, Y., Jiang, Z*., Sun, Q. 2024. Attribution of differences in observed warming among subregions of China and observationally constrained projection. International Journal of Climatology, 44(1), 183–195. https://doi.org/10.1002/joc.8322
5. Pan, R., Li W*., Wang, Q., Ailyaer, A. 2023. Detectable Anthropogenic Intensification of the Summer Compound Hot and Dry Events Over Global Land Areas. Earth's Future. https://doi.org/10.1029/2022EF003254
Li, T., X. Zhang, and Z. Jiang*, 2024. What aspect of model performance is the most relevant to skillful future projection on a regional scale? Journal of Climate, 37, 1567-1580. doi: 10.1175/jcli-d-23-0312.1.
