增暖背景下中国降水相对变化趋势的归因及其预测研究

With global warming, the absolute water vapor content or specific humidity in the atmosphere will increase due to the enhanced capacity of the atmosphere to accommodate water vapor and the evaporation rates of sea surface and land surface. In theory, the frequency of land precipitation and heavy precipitation events will increase. However, the trend of average annual precipitation in China has been weaker in recent decades, and the average rainfall and the number of days show a significant increase, but the overall intensity of storm intensity is not obvious. Therefore, under the background of warming, whether there is a significant trend change of land precipitation in China? Is the cause of change caused by non-natural variation? Future trends can predict? Become the focus of attention of researchers. Based on the long-range correlation of data, the project defines the relative trend of change, constructs the probability density function of precipitation with relative trend of change, studies the response of precipitation in China to global warming, and determines whether the relative trend of quantitative decision based on a certain level of confidence is caused by non-natural variability. This study will provide a new perspective and a new approach to strengthen the connection between climate change and short-term climate prediction.

全球增暖背景下，由于大气容纳水汽能力的提高、海表和陆面蒸发速率的加强，大气中绝对水汽含量或比湿将增加，理论上陆地降水量及强降水事件频率将上升。而中国近几十年陆地平均年降水量变化趋势较弱，平均暴雨量、日数呈显著上升。因此增暖背景下，中国陆地降水是否发生了显著趋势性变化？变化的原因是否由非自然变异引起？未来的变化趋势能否预测以及这种趋势变化对汛期降水预测如何影响？均成为研究者关注的热点问题。本项目基于数据长程相关性，定义相对变化趋势，构建相对变化趋势的降水概率密度函数，研究中国降水对全球增暖的响应，定量判别基于一定置信水平的相对变化趋势是否由非自然变异引起，针对汛期降水预测，提炼成短期气候预测因子，旨在提高短期气候预测准确率。该项目的预期研究成果为中国降水变化的归因及其预测研究，为加强气候变化研究成果向短期气候预测的转化及联系提供新视角、新途径。

在全球变暖的背景下，确定自然变率和非自然强迫对气候变化的影响程度对于制定缓解政策和适应计划至关重要。该项目围绕中国陆地温度与降水等气象要素是否发生了显著趋势性变化？变化的原因是否由非自然变率引起？未来的变化趋势能否预测以及这种趋势变化对温度与降水预测如何影响等科学问题，四年来开展了以下工作：一、基于长期变化趋势序列突变转折检测与预测方法的研究，发现趋势变化与转折过程中的稳定性程度、转折前后的幅度有关；二、应用相对变化趋势检测方法构建了气温相对变化趋势的概率密度函数及超越概率，为观测气温变化是否超过其自然内部变率提供了有效的判别证据；三、北极放大效应的非自然影响检测表明，西伯利亚大平原的北极海岸，主要受非自然趋势支配；四、青藏高原快速增温中非自然趋势加速了区域变暖，是青藏高原快速变暖的主导因素。五、对包含中国在内的亚澳季风区陆地区域的极端降水变化趋势研究表明，人类活动导致亚澳季风区极端降水的增加，且越极端的降水增长速率越快。该项目的研究成果为中国温度与降水变化的归因及其预测研究，为加强气候变化研究成果向短期气候预测的转化及联系提供新视角、新途径。围绕预期的研究目标，项目发表学术论文18篇，其中SCI收录17篇。将极端事件的研究成果、全球变暖背景下三类雨型构建的研究成果及冬季来临早晚对夏季汛期降水的影响的研究成果应用于2022年汛期降水预测，尤其多模式集成技术的应用，2022年夏季降水预报PS评分达77.4分。FODAS预测结果自2009年以来已连续14年每年降水评分超过或接近70分，平均达到了74.0分。在此基础上形成的“基于动力统计相结合的中国汛期降水多模式集合预测新理论与新方法”气象科技成果，在中国气象局2022年组织的十三五以来气象科技成果评价中获得“优秀”等级。扬州大学组队参加了由中国气象局组办的首届全国智能气候预测技术方法竞赛活动，扬州大学获二等奖。