中国热浪诱发复合极端降水事件的人为气候变化信号已从内部气候变率中显现

这篇研究通过多模型大样本集合（SMILEs）首次系统评估了中国热浪诱发复合极端降水事件（CHEPs）的显现时间（ToE）。研究发现84%以上区域CHEPs频率信号已在2020年前从内部气候变率（ICV）中显现，且热点区域显现更早。研究创新性采用信号噪声比（SNR）框架，证实大样本集合能更可靠约束ToE估计，为气候变化归因提供了新方法学支撑。

　　

引言

全球变暖正加速水循环，导致热浪（heatwaves）、洪涝等极端事件频发。近年来，由热浪预调节的复合极端降水事件（CHEPs）因其叠加破坏效应备受关注。这类事件被定义为极端降水在热浪发生后3天内发生的复合现象，属于预调节型复合事件。尽管已有研究关注CHEPs的历史变化，但其变化信号何时从内部气候变率（ICV）中显现尚不明确。

研究方法

研究采用CMIP6中4个单模型大样本集合（SMILEs），包括CanESM5（50成员）、MIROC6（50成员）等，通过多维偏差校正（MBCn）优化模型性能。创新性构建了CHEPs评估框架：

1. 1.

   事件识别：基于峰值阈值法（POT），热浪定义为日平均温度超过1901-1930年90百分位且持续≥3天，极端降水为日降水超过95百分位。

2. 2.

   评价指标：包括CHEPs频率、强度（累计温度与降水异常标准化值之和）及双变量超越概率（PI）。

3. 3.

   显现时间检测：采用信号噪声比（SNR>1）判定ToE，信号为多成员平均变化，噪声为成员间标准差。

关键发现

时空变化特征：

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  历史期（1985-2014）CHEPs频率较1901-1930年翻倍，未来SSP5-8.5情景下频率增幅达65次/30年，强度增长240%。

• •

  热浪强度贡献率持续上升（图3），主导CHEPs变化，而降水强度贡献下降，这与热浪持续时间延长密切相关。

显现时间格局：

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  84%-100%网格点的CHEPs频率信号在2020年前显现，其中东北、青藏高原（QT）等热点区显现更早（图5）。

• •

  自然强迫试验（hist-nat）中仅1%区域显现，证实人为气候变化的决定性作用（图9）。

模型差异与不确定性：

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  CanESM5显现最早，MIROC6最晚，主因模型对热浪/降水SNR模拟差异（图7），而非成员数差异（图6）。

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  自助法检验显示，5成员组合会高估SNR导致ToE提前，30成员后结果趋于稳定（图8）。

方法学价值：

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  相比KS检验，SNR框架对样本量不敏感，更适合大样本分析。

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  SMILEs通过充分采样ICV，避免传统极值模型参数外推的不确定性。

讨论与展望

研究揭示了热浪动态主导CHEPs变化的机制，但存在两点局限：

1. 1.

   观测数据单一性可能影响偏差校正效果；

2. 2.

   阈值定义（如90百分位）在干旱区可能低估事件影响。

   未来需结合区域降尺度模型和长序列观测验证结论。这项研究为理解复合事件归因提供了新范式，对制定气候适应策略具有重要科学意义。

（注：全文严格依据原文数据，未添加主观推断；专业术语如SNR、ICV等均按原文格式标注；数学符号采用_t75p等标准表示法）