全球变暖背景下我国极端降水的检测归因研究

Recognizing the variation characteristics of extreme precipitation in China under the background of climate change, quantifying the contributions of different impact factors and obtaining scientific and accurate developing trend of extreme precipitation are not only the critical scientific issues which need to be solved urgently, but also the national demand to improve our capabilities of disaster prevention and mitigation under new situations. Therefore, according to multi-source observations and the latest climate model simulations, our project plans to analyze the typical characteristics (high signal to noise ratio) of extreme precipitation in different regions of China, especially some economic and political centers. Based on some detection and attribution methods, such as the optimal fingerprints, we plan to reveal the quantitative contributions of different external factors, especially anthropogenic influences, to the long-term variation features of extreme precipitation in our country. We are also going to conduct some detection and attribution analyses on single extreme precipitation event occurred in the key areas to explore the changing probability and future risk of the extreme precipitations with different intensities in each region. On basis of the attributable results obtained from the detection and attribution analyses, we are able to revise the projection simulations to obtain more reliable future trends and uncertainty ranges of extreme precipitation in our country. In summary, the detection and attribution analysis on extreme precipitation is a challenging research, and the possible scientific findings of this project are able to provide some scientific bases to the national demands in the future, such as disaster prevention and mitigation, urban design and so on.

认清气候变化背景下极端降水在我国各个区域的变化特征，量化不同影响因子的贡献，得出科学准确的极端降水未来发展趋势，既是亟待解决的关键科学问题，也是新形势下提高我国防灾减灾能力的国家重大需求。因此本项目计划根据多源观测数据和最新的气候系统模式结果分析我国及不同区域，特别是重点区域极端降水在全球变暖背景下最典型、归因可能性较高（高信噪比）的变化特征。通过“最优指纹法”等检测归因方法分析不同影响因子，特别是人类活动，对我国极端降水长期变化特征的可归因贡献；对发生在重点区域的单次极端降水事件进行检测归因，分析各个区域内不同强度的极端降水在气候变化背景下发生概率的变化规律和未来出现的风险。根据检测归因得到的分析结果，对气候模式模拟得到的极端降水未来预估结果进行修正，得出我国极端降水在未来的变化趋势和不确定性范围。为我国在未来的防灾减灾、城市规划等重大国家需求提供科学根据。

本项目紧紧围绕“全球变暖背景下我国极端降水变化的检测归因”的主题，开展了详细且全面的分析研究。首先，我们以占我国总降水量主要部分的夏季降水为突破口，按照国家标准对不同强度的降水进行分类研究。发现在我国的华南、长江流域和西北地区夏季降雨呈显著的增加趋势，特别是强降雨和中等强度的降雨增加幅度较大；而在东北和西南地区，夏季降水呈下降趋势，特别是中雨和小雨的下降趋势更加显著。相应的，在华南地区和长江流域，近年来夏季的极端强降水事件频发，给国家和人民造成了巨大的经济损失。之后，我们应用CMIP5气候模式和“最优指纹法”的检测归因方法，将观测到的降水变化和不同强迫下的模式结果进行比较分析，发现在中国整体和东部地区的夏季强降水变化中，可以清晰的检测到人类活动的信号，并可以将其与自然强迫信号分离。人为强迫引起的变化解释了中国夏季所有类别降水大部分的变化特征，而自然强迫的贡献不大。进一步应用归因结果对预估的未来降水变化进行约束，发现现有气候模式低估了我国、特别是我国东部地区夏季强降水的增加趋势，随着全球增暖的持续，这些地区未来可能面临更高的强降水风险。另一方面，我们对长江流域破纪录梅雨事件和西南地区春夏极端降水匮乏事件开展了归因研究，揭示了全球变暖背景下类似极端事件发生概率的变化规律和未来风险。我们使用了耦合模式和大气模式两种类型的模拟结果进行分析，两种动力框架下都表明人类活动的影响很大地增加了西南地区春夏持续降水匮乏发生的可能性，类似2019年这样的降水极端匮乏事件的发生概率增加了6倍。而对于我国长江流域2020年夏季的破纪录梅雨事件，人类活动减小了这类持续强降水事件的发生概率约54%；而海温异常造成的环流型促使了这次极端降水事件的发生，增加了类似事件发生概率约3倍。总体来说，我们完成了项目研究计划中的研究内容，实现了主要的研究目标，取得的研究成果可以为我国的应对气候变化、防灾减灾工作提供一定的科技支撑。