近期，北京大学物理学院大气与海洋科学系聂绩长聘副教授课题组与合作者利用观测记录中的全球增温趋势对气候变暖下的区域尺度平均降水和极端降水的气候预测进行了研究。该研究揭示了多个气候模式对二氧化碳增温的气候敏感性与区域水循环响应的敏感性之间存在较好的相关关系，并通过此关系约束修正了未来变暖情景下的各区域平均降水和极端降水的气候预测。该结果显著降低了未来区域气候预测的不确定性，为气候变化的灾害成本评估与应对政策制订提供了重要的科学依据和有价值的信息。相关成果以“Constraints on regional projections of mean and extreme precipitation under warming”（《约束全球变暖下各区域平均与极端降水的气候预测》）为题，于2024年3月5日在线发表在PNAS（《美国国家科学院院刊》）。

全球变暖下大气水循环将会发生怎样的变化？这一直是全球变化研究的核心问题之一。该研究着重于平均降水和极端降水的变化：前者影响各地区的干湿气候态、生态环境、生产生活等；后者则易导致洪涝和泥石流等自然灾害，造成重大损失。历次政府间气候变化专门委员会（IPCC）评估报告都使用了多个研究中心的气候模式对未来降水变化进行气候预测，然而模拟结果间有较大差异，导致气候预测有较大不确定性，无法为气候变化应对决策者提供有效的信息。更为重要的是，降水变化有非常显著的区域特征。之前的研究主要关注全球平均的降水变化，但全球平均量缺乏对不同区域的代表性和指导性，各地区降水变化才是政策制订者和所在地的社会公众更关心的问题。该研究正是在区域尺度上约束修正平均和极端降水的气候预测，为学界和公众提供更可信赖的气候变化信息。

该研究采用涌现约束的思路，利用历史记录的全球增温趋势作为观测输入，寻找它与区域降水变化之间的相关关系，分析阐明其中的物理机理，并利用此关系来约束未来气候变暖情景下各区域平均和极端降水的气候预测。分析表明，气候模式对降水气候预测的不确定性，很大一部分来自对未来增温的不确定性。在相同的排放情景下，气候敏感性高的模式在本世纪末增温较强，水循环响应也较强；而气候敏感性低的模式则相反。因此，模式的气候敏感性与降水变化之间存在显著的相关关系。前人研究所忽略的重要一点，是此相关关系在区域尺度上对大部分地区也成立。通过对平均降水和极端降水进行动力学和热力学分解，该研究进一步阐明了区域尺度相关关系来自大气增温对水汽含量的紧密控制，从而为此统计关系提供了可解释的底层物理基础。基于以上关系，研究通过历史增暖趋势对多模式的未来降水变化进行了修正，缩小了气候预测的不确定性。

分析结果表明，在高排放情景下至本世纪末，全球平均而言，平均降水增强从原始值（多模式集合平均）的6.9%修正为5.2%，极端降水增强从原始值24.5%修正为18.1%，置信区间分别收窄了31.0%和22.7%。在区域尺度上，约束关系对大部分热带外陆地区域也适用，但是约束修正的数值则与全球平均值不尽相同，具有很大的区域差异。例如，在东亚（图1a中的ECA），平均降水增强从11.5%修正为9.2%，修正幅度约为全球平均值的1.5倍；在南亚地区（SAS），平均降水增强从26.6%修正为20.6%，修正幅度为全球平均值的3.5倍。极端降水的区域相关性更显著，约束效果更好（图1b）。例如，在东亚，极端降水增强从29.6%修正为20.9%，置信区间收窄约1/3；在南亚，极端降水增强从41.3%修正为27.6%。研究对中、低排放情景也进行了分析并提供了约束修正结果。由于很多气候变化影响都和水循环密切相关，因此这些约束修正后的降水预测也可以服务改进如干旱、植被、灾害风险等其它的气候影响预测。研究结果解答了社会公众对未来降水变化的问题，为气候变化的成本评估与应对政策制订提供了重要信息。

图1：经过约束修正，高排放情景下本世纪末全球各区域（a）平均降水和（b）极端降水的气候预测。各区域分别用六边形分别表示，六边形上方为区域名称缩写，填色为降水的相对变化（数值对应色标）；下方左圆点对应约束对多模式集合平均值的减小，右圆点对应对模式不确定性的减小（数值对应圆点大小）

浙江大学地球科学学院戴攀曦副教授为论文第一作者，聂绩为通讯作者。合作者包括北京大学物理学院俞妍助理教授和浙江大学地球科学学院吴仁广教授。研究工作得到了科技部重点研发计划“极端雨强预报技术研发及应用示范”、国家自然科学基金、北京市自然科学基金的支持。该研究是聂绩课题组在极端降水的动力机理及气候响应方向的又一进展，先前成果包括：量化极端降水气候响应的反馈过程（Nie et al., PNAS, 2018）、论述极端降水气候响应区域特征的物理机理（Nie et al., PNAS, 2020）、发现阐明变暖下极端风暴的尺度扩张（Dai and Nie, Geophysical Research Letters, 2022; Nature研究亮点）等。