1天下完1年的雨，6月抗旱7月抗洪，这背后发生了什么？

图源：Pixabay

导读

2024年4月17日，沙漠城市迪拜突降暴雨，一天雨量超过当地年均总降水量。2024年6月，中国河南省经历严重干旱，大片农田难以耕种；然而，仅一个月后，特大暴雨侵袭河南，洪水肆虐，作物被淹。

一天下完一年的雨、6月抗旱7月抗洪的旱涝急转，这些极度反常的极端天气反映了降水在时间分配上的极度不均，即降水变率在增大。近年来，类似的极端天气似乎越来越频繁——地球上的降水变率是否已然悄然发生了变化？

中国科学院大气物理研究所张文霞副研究员、周天军研究员长期从事气候变化与极端天气气候事件研究，团队联合英国气象局哈德莱气候中心武培立研究员对上述问题做出了回答，发现人为温室气体排放已经导致过去百年来全球诸多地区降水变率的增强。相关研究于2024年7月26日发表在《Science》（科学）杂志。

撰文｜赵寅

责编｜冯灏

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湿期更湿，干期更干，

干湿之间快速转换

气候变化研究中常用标准差来定量衡量降水在不同时间尺度上的“变率”。例如，假设某地7月份的总降水量是62mm，如果在该月的31天中每天都下2mm的雨，则其逐日变率为0；但若某一天的降雨量达到62mm，而剩下的其它30天则每天都完全干旱无雨，则逐日变率将极大。降水变率越强，意味着降水在时间上的分配越不均匀，越会出现“湿期更湿、干期更干”和“干湿之间快速转换”等异常现象。

该研究利用全球范围内的逐日降水观测资料，通过严格筛选和系统分析，发现自1900年以来，在观测资料时空覆盖度较为充足的地区，全球有约75%的陆地上降水变率已经在增强。

图1 观测中1900-2020年间日降水变率的变化趋势，绿色表示降水变率增强、棕色表示减弱

降水变率的增强涵盖了天气尺度、月尺度和季节内尺度等多时间尺度。定量估算发现，就全球平均而言，逐日降水变率正以1.2%/10年的速率在增强。降水变率的增强信号在欧洲、北美东部和澳大利亚这几个观测资料富集区域尤为显著，不同资料所揭示的变化特征高度一致。在更小的空间尺度上，因为气候内部变率的影响更大，长期变化的信噪比和检测信度下降。

在降水变率的长期变化中，

既有人为外强迫信号，又有气候系统噪音

为了明晰物理过程，基于一个两层约化水汽收支诊断模型，研究团队把降水变率的变化分成两个部分，一是代表水汽变化的热力项，二是代表大气环流变化的动力项。研究发现，在图1所示的三个重点地区，降水变率增强的~60%来自大气热力项的贡献，这意味着即使大气环流伴随全球变暖不发生改变，伴随全球温升大气持水能力的增加自身也足以令降水变率增强。与此同时，大气环流的变化也在年代际尺度上影响降水变率，这种动力作用存在明显的区域特征。

进一步，如何检测观测中百年来降水变率增强背后的人为驱动因子？

在降水变率的长期变化中，既有人为外强迫信号，又有气候系统噪音。前者主要指工业化以来人为温室气体和气溶胶排放等的影响，后者主要指海洋-大气耦合系统自身存在的年际到年代际振荡等气候系统内部变率的影响。

为了识别不同外强迫因子的贡献，研究团队借助多个气候模式依托超级计算机在太阳辐照度和火山气溶胶等自然外强迫、温室气体和气溶胶等不同人为强迫因子驱动下的分离强迫数值模拟试验，比较了自然外强迫、人为排放的温室气体和气溶胶对降水变率的不同影响。研究发现，在全强迫（包括自然和人为强迫）作用下，在全球多数陆地区域，降水变率呈现出与观测一致的增强的特征（图2A）。

进一步比较不同强迫因子的作用，发现这是由于温室气体增加的增强作用（图2B）与气溶胶增加的减弱作用（图2C）相竞争的净效果。在部分副热带地区，降水变率无显著变化乃至减弱。

人为温室气体排放主导了降水变率的增强

从观测的气候变化中检测人类活动影响信号，常用到德国学者克劳斯·哈塞尔曼（Klaus Hasselmann）于1979年提出的“最优指纹检测”数学方法。气候变化检测归因思想的提出和最优指纹法的发展是哈塞尔曼于2021年获得诺贝尔物理学奖的成果之一。

为了从观测降水变率中寻找到人为影响的指纹，作者团队应用最优指纹检测法，针对三个重点地区降水变率的增加进行了检测归因分析，最终发现不管是单一信号检测（图2D-F），还是严格的三信号检测（图2G-I），温室气体对降水变率增加的影响都能够被显著检测到。据此，作者团队指出，是人为温室气体排放主导了观测中上述地区降水变率的增强。

图2 降水变率长期变化中的人为影响。（A-C）外强迫作用下降水变率的线性趋势（A：全强迫），（B：温室气体强迫），（C：人为气溶胶强迫）。填色表示多模式平均的变化趋势，圆点表示5/6的模式信号一致。（D-F）不同强迫下区域平均降水变率的变化趋势，欧洲为1932-2020年、澳洲为1901-2019年、北美东部为1900-2020年。盒须图展示的是多模式集合的第5、25、75和 95百分位结果，白色水平线表示多模式集合平均结果。灰色点线表示来自不同观测数据集的结果。注意不同区域的统计时段由数据集涵盖的时间段决定。变化趋势都针对区域长期平均值进行了标准化，单位是%/10年。（G-I）单一信号和三信号最优指纹法检测的比例因子。深色柱状图表示比例因子的最佳估计值以及5-95%信度范围，浅色柱状图表示模式噪音加倍下的检测信度范围。

综合基于最优指纹法的检测归因结果和基于水汽收支诊断的物理过程分析，作者团队最终给出了降水变率增强的清晰物理图像：人为温室气体排放主导降水变率增强的物理过程主要来自大气热力作用，温室气体增温所引起的大气水汽含量增加，有利于降水异常幅度增大、多变性增强。

随着气候变化的影响加剧，降水变率增强，全球诸多地区的极端天气气候事件变得更加频繁和剧烈，旱涝急转现象也更加常见。

此前，作者团队于 2021 年发表于Science Advances 的未来气候预估和理论研究表明，全球尺度降水变率将随未来增温而增强[1]。随之而来的一个众所关心的话题是，理论预估的信号何时能够在观测中涌现？这项最新研究从百年观测中证实了理论推测的情形已经在现实中的许多地区发生，并明晰了人为温室气体排放的主导作用，这为多尺度水循环变化理论提供了坚实的观测证据。

随着变率增强，极端气候事件之间的快速和剧烈转换，展示了极端气候事件的复合性这一新特征，这将对农业生产、水资源管理、生态系统保护和社会经济产生深远影响，也对防灾减灾和应对气候变化提出了新的挑战。

为了有效应对气候变化，2015年，联合国气候变化框架公约（UNFCCC）缔约国组织第21次会议通过《巴黎协定》，确定了“把全球平均温度较之工业化前水平的升高控制在2°C以内，努力争取1.5°C”这一温控目标。2020年9月22日第七十五届联合国大会上，我国政府郑重承诺，“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”。通过世界各国的共同努力，对温室气体进行强劲、快速和持续的减排，早日实现碳中和的目标，对于减缓气候变化的不利影响、维护地球的宜居气候环境、实现气候安全着陆至关重要。