探尋不同空間尺度下極端降水變化的人類活動(dòng)印記：檢測(cè)與歸因

探尋不同空間尺度下極端降水變化的人類活動(dòng)印記：檢測(cè)與歸因一、引言1.1研究背景與意義在全球氣候變化的大背景下，極端降水事件的發(fā)生頻率、強(qiáng)度和時(shí)空分布正經(jīng)歷著顯著變化。這些變化對(duì)人類社會(huì)和自然生態(tài)系統(tǒng)造成了極為嚴(yán)重的影響，已然成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。從人類社會(huì)層面來(lái)看，極端降水往往會(huì)引發(fā)洪水、山體滑坡等災(zāi)害，對(duì)人類生命安全構(gòu)成直接威脅。例如，2021年7月，河南遭遇罕見特大暴雨，鄭州等多地受災(zāi)嚴(yán)重，大量人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失令人痛心。這場(chǎng)暴雨導(dǎo)致城市內(nèi)澇嚴(yán)重，交通癱瘓，地鐵被淹，許多居民被困，眾多基礎(chǔ)設(shè)施遭到嚴(yán)重破壞，經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)百億元。據(jù)統(tǒng)計(jì)，此次災(zāi)害造成河南全省150個(gè)縣（市、區(qū)）、1663個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)、1453.16萬(wàn)人受災(zāi)，因?yàn)?zāi)遇難302人，失蹤50人，直接經(jīng)濟(jì)損失1337.15億元。極端降水還會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生負(fù)面影響，暴雨可能沖毀農(nóng)田，淹沒(méi)農(nóng)作物，導(dǎo)致糧食減產(chǎn)甚至絕收，進(jìn)而影響糧食安全和農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格穩(wěn)定。2020年夏季，長(zhǎng)江流域遭遇持續(xù)強(qiáng)降水，部分地區(qū)農(nóng)田被淹，農(nóng)作物受災(zāi)面積廣，給當(dāng)?shù)剞r(nóng)民帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)損失，也對(duì)我國(guó)的糧食供應(yīng)造成了一定壓力。從自然生態(tài)系統(tǒng)角度而言，極端降水會(huì)打破生態(tài)系統(tǒng)的平衡。對(duì)于森林生態(tài)系統(tǒng)，過(guò)量降水可能引發(fā)泥石流，破壞森林植被，影響生物多樣性；而對(duì)于濕地生態(tài)系統(tǒng)，降水異常會(huì)改變濕地的水位和水質(zhì)，威脅濕地動(dòng)植物的生存。例如，在一些熱帶雨林地區(qū)，極端降水事件增多導(dǎo)致土壤侵蝕加劇，許多珍稀植物的生存環(huán)境遭到破壞，物種數(shù)量減少。在濕地生態(tài)系統(tǒng)中，水位的急劇變化會(huì)影響水鳥的棲息和繁殖，一些依賴穩(wěn)定水位的水生植物也會(huì)因水位異常而無(wú)法正常生長(zhǎng)?，F(xiàn)有研究表明，人類活動(dòng)在全球和區(qū)域降水變化中扮演著重要角色。工業(yè)革命以來(lái)，人類大量使用化石燃料，排放了大量的溫室氣體，如二氧化碳、甲烷等，導(dǎo)致全球氣溫升高，進(jìn)而引發(fā)一系列氣候變化，其中就包括極端降水的變化。大氣中溫室氣體濃度的增加，使得大氣層結(jié)不穩(wěn)定，水汽含量上升，為極端降水的發(fā)生提供了更有利的條件。人類活動(dòng)還通過(guò)改變土地利用方式、排放氣溶膠等對(duì)極端降水產(chǎn)生影響。城市化進(jìn)程中，大量的自然地表被水泥、瀝青等人工材料覆蓋，改變了下墊面的性質(zhì)，使得城市熱島效應(yīng)加劇，進(jìn)而影響城市及周邊地區(qū)的大氣環(huán)流和水汽分布，導(dǎo)致極端降水事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度發(fā)生變化。不同空間尺度下，人類活動(dòng)對(duì)極端降水變化的影響機(jī)制存在差異。在全球尺度上，溫室氣體排放導(dǎo)致的全球氣候變暖是影響極端降水的重要因素；而在區(qū)域尺度上，地形地貌、海陸分布以及區(qū)域人類活動(dòng)等因素會(huì)與全球因素相互作用，共同影響極端降水的變化。在某些沿海地區(qū)，海洋的調(diào)節(jié)作用以及人類的海洋開發(fā)活動(dòng)會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)氐臉O端降水產(chǎn)生影響；在山區(qū)，地形的起伏會(huì)導(dǎo)致氣流的抬升和下沉，與人類活動(dòng)排放的污染物相互作用，影響極端降水的形成和分布。深入探究不同空間尺度下極端降水變化的人類活動(dòng)檢測(cè)歸因，有助于我們更準(zhǔn)確地理解極端降水變化的原因，為制定科學(xué)有效的應(yīng)對(duì)策略提供依據(jù)，對(duì)于保障人類社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展和自然生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定具有重要意義。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在全球尺度的研究方面，國(guó)際上諸多研究利用全球氣候模式模擬，結(jié)合長(zhǎng)期觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)極端降水變化進(jìn)行了深入分析。如IPCC的系列評(píng)估報(bào)告，綜合了大量全球尺度的研究成果，指出隨著全球氣候變暖，大氣中水汽含量增加，極端降水事件在全球范圍內(nèi)總體呈現(xiàn)出增強(qiáng)和更頻繁的趨勢(shì)。有研究表明，在過(guò)去的幾十年里，全球平均降水變率速度為每10年增長(zhǎng)1.2%，全球約75%的陸地上降水變率已顯著增強(qiáng)，這主要?dú)w因于人類活動(dòng)導(dǎo)致的全球變暖和大氣水循環(huán)的增強(qiáng)。在對(duì)人類活動(dòng)影響的研究中，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)，工業(yè)革命以來(lái)，人類大量使用化石燃料，排放的溫室氣體增加，導(dǎo)致全球氣溫升高，使得大氣持水量增加，一方面延長(zhǎng)了干旱時(shí)間，另一方面增加了降水強(qiáng)度，從而造成降水變率增強(qiáng)。在國(guó)內(nèi)，也有眾多學(xué)者對(duì)全球尺度極端降水變化進(jìn)行了研究。一些研究通過(guò)分析全球氣候模式數(shù)據(jù)，探討了全球極端降水的變化趨勢(shì)及其與人類活動(dòng)的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，全球極端降水的變化存在區(qū)域差異，部分地區(qū)極端降水增加明顯，而部分地區(qū)則變化不顯著甚至減少，這與全球大氣環(huán)流模式的調(diào)整以及不同地區(qū)對(duì)氣候變化的響應(yīng)差異有關(guān)。區(qū)域尺度上，國(guó)外的研究更加注重對(duì)不同區(qū)域的具體分析。例如，針對(duì)歐洲地區(qū)，研究發(fā)現(xiàn)人類活動(dòng)導(dǎo)致的氣溶膠排放變化對(duì)該地區(qū)極端降水有顯著影響，氣溶膠的散射和吸收作用改變了大氣輻射平衡，進(jìn)而影響大氣環(huán)流和降水模式。在北美，研究人員通過(guò)對(duì)不同區(qū)域的降水?dāng)?shù)據(jù)和氣候模式模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)城市化進(jìn)程導(dǎo)致的下墊面變化以及溫室氣體排放，使得城市及其周邊地區(qū)極端降水事件增多，強(qiáng)度增強(qiáng)。國(guó)內(nèi)在區(qū)域尺度極端降水變化研究方面也取得了豐碩成果。針對(duì)中國(guó)不同區(qū)域，眾多學(xué)者開展了深入研究。在華北地區(qū)，研究表明人類活動(dòng)排放的污染物以及不合理的土地利用方式，破壞了區(qū)域的生態(tài)平衡，影響了大氣環(huán)流和水汽輸送，導(dǎo)致該地區(qū)極端降水事件的頻率和強(qiáng)度發(fā)生變化。在華南地區(qū)，受城市化和工業(yè)化進(jìn)程影響，區(qū)域氣候發(fā)生改變，極端降水事件增多，且與海洋溫度變化、季風(fēng)活動(dòng)等因素密切相關(guān)。中國(guó)科學(xué)院地球環(huán)境研究所等單位的研究人員，基于英國(guó)哈德萊中心開發(fā)的大氣模式HadGEM3-GA6超級(jí)集合模擬試驗(yàn)和IPCC檢測(cè)歸因比較計(jì)劃的14個(gè)全球氣候模式模擬結(jié)果，對(duì)中國(guó)南、北方季風(fēng)區(qū)2020年夏季的月尺度和日尺度極端降水事件進(jìn)行歸因分析，發(fā)現(xiàn)雖然人為強(qiáng)迫降低了長(zhǎng)江中下游的月尺度極端降水事件發(fā)生的可能性，但增加了東亞季風(fēng)區(qū)北部和南部代表區(qū)域日極端降水事件的發(fā)生概率。在局地尺度上，國(guó)外研究多聚焦于城市等小范圍區(qū)域。通過(guò)高分辨率的氣象觀測(cè)和數(shù)值模擬，研究城市熱島效應(yīng)、城市下墊面性質(zhì)改變等因素對(duì)局地極端降水的影響。例如，對(duì)美國(guó)紐約等大城市的研究發(fā)現(xiàn)，城市中大量的水泥、瀝青等人工材料覆蓋，使得地表反照率降低，熱量吸收增加，形成城市熱島，進(jìn)而影響局地的大氣環(huán)流和水汽分布，導(dǎo)致極端降水事件在城市中心及其周邊地區(qū)的發(fā)生頻率和強(qiáng)度增加。國(guó)內(nèi)的局地尺度研究也在不斷深入。以北京、上海等城市為例，研究人員利用精細(xì)化的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和數(shù)值模式，分析了城市建設(shè)、工業(yè)排放等人類活動(dòng)對(duì)局地極端降水的影響機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，城市的擴(kuò)張和發(fā)展改變了下墊面的粗糙度和水汽蒸發(fā)條件，使得城市內(nèi)部和周邊地區(qū)的降水分布更加不均勻，極端降水事件的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)增加。盡管國(guó)內(nèi)外在不同空間尺度極端降水變化及人類活動(dòng)影響研究方面已取得了一定成果，但仍存在一些不足之處。在數(shù)據(jù)方面，全球和區(qū)域尺度的觀測(cè)數(shù)據(jù)在空間覆蓋和時(shí)間連續(xù)性上存在局限性，特別是在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)和海洋區(qū)域，觀測(cè)站點(diǎn)稀少，數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，這給研究帶來(lái)了困難。局地尺度的高分辨率觀測(cè)數(shù)據(jù)獲取難度較大，且不同觀測(cè)站點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)一致性和可比性有待提高。在研究方法上，氣候模式雖然能夠模擬極端降水的變化，但模式中對(duì)物理過(guò)程的參數(shù)化方案存在不確定性，導(dǎo)致模擬結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)存在一定偏差。檢測(cè)歸因方法在區(qū)分自然因素和人類活動(dòng)因素對(duì)極端降水變化的貢獻(xiàn)時(shí)，仍存在一定的誤差和不確定性。在研究?jī)?nèi)容上，對(duì)于不同空間尺度之間的相互作用和耦合機(jī)制研究較少，人類活動(dòng)對(duì)極端降水的影響在不同時(shí)間尺度上的變化規(guī)律也有待進(jìn)一步探索。1.3研究?jī)?nèi)容與方法本研究的主要內(nèi)容包括：在全球尺度上，分析全球極端降水的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，利用全球氣候模式模擬結(jié)果，結(jié)合觀測(cè)數(shù)據(jù)，研究人類活動(dòng)排放的溫室氣體、氣溶膠等對(duì)全球極端降水變化的影響機(jī)制，探討全球尺度極端降水變化與全球氣候變化的關(guān)系。在區(qū)域尺度上，選取具有代表性的區(qū)域，如亞洲季風(fēng)區(qū)、歐洲、北美等，分析這些區(qū)域極端降水的時(shí)空變化特征，研究區(qū)域內(nèi)人類活動(dòng)，如土地利用變化、城市化進(jìn)程、工業(yè)排放等對(duì)極端降水的影響，探討區(qū)域氣候系統(tǒng)與極端降水變化的相互作用。在局地尺度上，以典型城市或小流域?yàn)槔?，利用高分辨率的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬，研究城市熱島效應(yīng)、下墊面性質(zhì)改變等局地人類活動(dòng)對(duì)極端降水的影響，分析局地極端降水的形成機(jī)制和變化規(guī)律。為實(shí)現(xiàn)上述研究?jī)?nèi)容，將采用以下研究方法：數(shù)據(jù)收集與整理，收集全球、區(qū)域和局地不同空間尺度的降水觀測(cè)數(shù)據(jù)，包括地面氣象站、衛(wèi)星遙感等數(shù)據(jù)，同時(shí)收集相關(guān)的氣候模式模擬數(shù)據(jù)，如CMIP系列數(shù)據(jù)。整理人類活動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)，如溫室氣體排放、氣溶膠排放、土地利用變化等數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)分析方法，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)分析、相關(guān)性分析等，揭示極端降水的時(shí)空變化特征。采用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解（EOF）、旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解（REOF）等方法，分析極端降水的空間分布模態(tài)和時(shí)間變化規(guī)律。檢測(cè)歸因方法，利用最優(yōu)指紋法等檢測(cè)歸因方法，區(qū)分自然因素和人類活動(dòng)因素對(duì)極端降水變化的貢獻(xiàn)。通過(guò)設(shè)計(jì)不同的敏感性試驗(yàn)，分析不同人類活動(dòng)因子對(duì)極端降水變化的影響程度。數(shù)值模擬方法，運(yùn)用全球氣候模式和區(qū)域氣候模式，進(jìn)行不同情景下的數(shù)值模擬試驗(yàn)，驗(yàn)證和補(bǔ)充觀測(cè)分析結(jié)果。利用高分辨率的城市氣候模式，模擬局地人類活動(dòng)對(duì)極端降水的影響，深入研究其物理機(jī)制。二、全球尺度下極端降水變化與人類活動(dòng)2.1全球極端降水變化特征與趨勢(shì)在全球變暖的大背景下，極端降水的變化呈現(xiàn)出復(fù)雜且顯著的特征與趨勢(shì)。從頻率角度來(lái)看，眾多研究表明，全球范圍內(nèi)極端降水事件的發(fā)生頻率總體呈上升趨勢(shì)。國(guó)際權(quán)威研究機(jī)構(gòu)通過(guò)對(duì)大量氣象數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)和分析發(fā)現(xiàn)，過(guò)去幾十年間，全球許多地區(qū)極端降水事件的出現(xiàn)次數(shù)明顯增多。例如，在一些中高緯度地區(qū)，原本較為罕見的極端暴雨事件近年來(lái)發(fā)生的頻率顯著增加。這種頻率的上升并非偶然，而是與全球氣候系統(tǒng)的變化密切相關(guān)。大氣中水汽含量的增加為極端降水的形成提供了更多的物質(zhì)基礎(chǔ)，使得極端降水事件有了更頻繁發(fā)生的條件。在強(qiáng)度方面，極端降水事件的強(qiáng)度也在不斷增強(qiáng)。有研究指出，全球平均每升溫1°C，極端降水事件強(qiáng)度預(yù)計(jì)增加15%。以美國(guó)為例，該國(guó)部分地區(qū)近年來(lái)遭遇的極端暴雨強(qiáng)度遠(yuǎn)超以往，造成了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害。2017年，美國(guó)休斯頓地區(qū)遭遇了“哈維”颶風(fēng)帶來(lái)的極端降水，降雨量在短時(shí)間內(nèi)急劇增加，許多地區(qū)的降雨量打破了歷史紀(jì)錄。這場(chǎng)極端降水導(dǎo)致城市大面積被淹，大量房屋被沖毀，基礎(chǔ)設(shè)施遭受嚴(yán)重破壞，給當(dāng)?shù)鼐用竦纳顜?lái)了極大的困擾，經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)百億美元。這種強(qiáng)度增強(qiáng)的現(xiàn)象在全球其他地區(qū)也有類似表現(xiàn)，如歐洲的部分國(guó)家，在暴雨季節(jié)時(shí)，極端降水事件的強(qiáng)度不斷刷新歷史紀(jì)錄，引發(fā)了嚴(yán)重的洪水災(zāi)害，對(duì)當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成了巨大的沖擊。從空間分布來(lái)看，極端降水的變化存在明顯的區(qū)域差異。在熱帶和亞熱帶地區(qū)，由于其獨(dú)特的地理位置和氣候條件，極端降水事件原本就較為頻繁，而在全球變暖的影響下，這些地區(qū)的極端降水強(qiáng)度和頻率進(jìn)一步增加。例如，東南亞地區(qū)，每年的雨季都會(huì)遭遇強(qiáng)降雨天氣，近年來(lái)極端降水事件的增多，使得洪澇災(zāi)害的發(fā)生愈發(fā)頻繁，許多河流的水位急劇上漲，淹沒(méi)了周邊的農(nóng)田和村莊，對(duì)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)和居民生活造成了嚴(yán)重影響。在一些高海拔地區(qū)，如喜馬拉雅山脈周邊地區(qū)，極端降水事件也在增加，這不僅對(duì)當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)系統(tǒng)造成了破壞，還引發(fā)了泥石流等地質(zhì)災(zāi)害，威脅著當(dāng)?shù)鼐用竦纳踩?。相比之下，部分干旱和半干旱地區(qū)的極端降水變化則不太明顯，甚至在某些情況下，極端降水事件的頻率有所減少。然而，一旦這些地區(qū)發(fā)生極端降水，由于其生態(tài)系統(tǒng)較為脆弱，往往會(huì)造成更為嚴(yán)重的后果。如非洲的一些干旱地區(qū)，偶爾發(fā)生的極端降水可能會(huì)導(dǎo)致原本干涸的河流瞬間泛濫，沖毀沿途的一切，而由于當(dāng)?shù)厝狈?yīng)對(duì)這種災(zāi)害的基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)驗(yàn)，造成的損失往往難以估量。從時(shí)間序列上分析，極端降水的變化還呈現(xiàn)出階段性特征。在某些時(shí)期，極端降水事件的頻率和強(qiáng)度會(huì)出現(xiàn)快速增長(zhǎng)，而在另一些時(shí)期則相對(duì)穩(wěn)定。這種階段性變化與全球氣候系統(tǒng)的內(nèi)部變率以及外部強(qiáng)迫因素的綜合作用密切相關(guān)。例如，在厄爾尼諾-南方濤動(dòng)（ENSO）事件發(fā)生期間，全球大氣環(huán)流模式會(huì)發(fā)生顯著變化，進(jìn)而影響極端降水的分布和強(qiáng)度。在厄爾尼諾事件期間，南美洲的部分地區(qū)會(huì)出現(xiàn)異常的強(qiáng)降水，而澳大利亞和東南亞部分地區(qū)則可能出現(xiàn)干旱。這種由于氣候系統(tǒng)內(nèi)部變率導(dǎo)致的極端降水變化，在不同的時(shí)間尺度上都有所體現(xiàn)，從年際變化到年代際變化，都對(duì)全球極端降水的格局產(chǎn)生著重要影響。2.2全球氣候模式模擬與人類活動(dòng)影響全球氣候模式（GCMs）是研究全球氣候變化的重要工具，在模擬極端降水方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。GCMs通過(guò)一系列復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程組，對(duì)大氣、海洋、陸地等地球系統(tǒng)的物理過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬，從而預(yù)測(cè)氣候的變化。在模擬極端降水時(shí)，模式需要考慮大氣中的水汽輸送、凝結(jié)、降水形成等過(guò)程，以及海洋表面溫度、陸地表面特征等因素對(duì)降水的影響。不同的GCMs在物理過(guò)程的參數(shù)化方案、模式分辨率等方面存在差異，這導(dǎo)致它們對(duì)極端降水的模擬結(jié)果也有所不同。在眾多GCMs中，一些模式在模擬極端降水方面表現(xiàn)出了較好的能力。例如，歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心開發(fā)的EC-Earth模式，能夠較為準(zhǔn)確地模擬出全球極端降水的空間分布和變化趨勢(shì)。該模式通過(guò)對(duì)大氣環(huán)流、水汽輸送等過(guò)程的精細(xì)模擬，較好地捕捉到了熱帶和亞熱帶地區(qū)極端降水事件頻繁發(fā)生的特征，以及中高緯度地區(qū)極端降水強(qiáng)度增加的趨勢(shì)。美國(guó)國(guó)家大氣研究中心的CESM模式在模擬極端降水時(shí)，也能較好地反映出全球氣候變暖對(duì)極端降水的影響，如大氣中水汽含量增加導(dǎo)致極端降水強(qiáng)度增強(qiáng)的現(xiàn)象。然而，也有一些模式在模擬極端降水時(shí)存在一定的偏差。部分模式可能會(huì)低估某些地區(qū)極端降水的強(qiáng)度和頻率，或者在模擬極端降水的空間分布時(shí)出現(xiàn)偏差。一些模式在模擬熱帶氣旋引發(fā)的極端降水時(shí)，由于對(duì)熱帶氣旋的生成、發(fā)展和移動(dòng)過(guò)程模擬不夠準(zhǔn)確，導(dǎo)致對(duì)相關(guān)地區(qū)極端降水的模擬結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)存在較大差異。人類活動(dòng)對(duì)全球氣候模式模擬的極端降水變化有著顯著影響。溫室氣體排放是人類活動(dòng)影響極端降水的重要因素之一。隨著工業(yè)革命的發(fā)展，人類大量燃燒化石燃料，排放了大量的二氧化碳、甲烷等溫室氣體。這些溫室氣體在大氣中不斷積累，增強(qiáng)了大氣的溫室效應(yīng)，導(dǎo)致全球氣溫升高。全球氣候模式模擬顯示，氣溫升高使得大氣中的水汽含量增加，為極端降水的形成提供了更充足的水汽條件。大氣溫度每升高1°C，大氣中的水汽含量大約會(huì)增加7%，這使得極端降水事件發(fā)生時(shí)的降水量更大，強(qiáng)度更強(qiáng)。研究表明，在溫室氣體排放持續(xù)增加的情景下，全球極端降水事件的強(qiáng)度和頻率都將顯著增加，許多地區(qū)將面臨更嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。氣溶膠排放也是人類活動(dòng)影響極端降水的重要方面。氣溶膠是懸浮在大氣中的固體或液體微粒，主要來(lái)源于工業(yè)排放、交通運(yùn)輸、生物質(zhì)燃燒等人類活動(dòng)。氣溶膠對(duì)極端降水的影響較為復(fù)雜，它既可以通過(guò)散射和吸收太陽(yáng)輻射，直接影響大氣的能量平衡，也可以作為云凝結(jié)核，影響云的微物理過(guò)程和降水的形成。一些氣溶膠具有反射太陽(yáng)輻射的作用，能夠使到達(dá)地面的太陽(yáng)輻射減少，從而降低地面溫度，抑制大氣對(duì)流，減少降水的發(fā)生。然而，另一些氣溶膠，如黑碳等，具有吸收太陽(yáng)輻射的作用，能夠使大氣升溫，增強(qiáng)大氣對(duì)流，增加降水的可能性。在某些地區(qū)，氣溶膠排放的增加可能導(dǎo)致云滴數(shù)濃度增加，云滴粒徑減小，從而抑制降水的形成；而在另一些地區(qū)，氣溶膠排放的增加可能會(huì)促進(jìn)云的發(fā)展，增加降水的強(qiáng)度和頻率。全球氣候模式模擬研究發(fā)現(xiàn)，氣溶膠排放的變化對(duì)不同地區(qū)極端降水的影響存在差異，在一些工業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)，氣溶膠排放的增加可能會(huì)導(dǎo)致極端降水事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度發(fā)生改變。土地利用變化同樣對(duì)全球氣候模式模擬的極端降水產(chǎn)生影響。隨著城市化進(jìn)程的加速和農(nóng)業(yè)活動(dòng)的擴(kuò)張，大量的自然地表被人工建筑、農(nóng)田等所取代，土地利用方式發(fā)生了顯著變化。這種變化改變了地表的反照率、粗糙度和水汽蒸發(fā)條件，進(jìn)而影響了局地和區(qū)域的氣候。在城市地區(qū)，大量的水泥、瀝青等人工材料覆蓋，使得地表反照率降低，熱量吸收增加，形成城市熱島效應(yīng)。城市熱島效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致城市及其周邊地區(qū)的大氣環(huán)流發(fā)生改變，水汽上升運(yùn)動(dòng)增強(qiáng)，從而增加了極端降水事件發(fā)生的可能性。全球氣候模式模擬結(jié)果顯示，城市化程度較高的地區(qū)，極端降水事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度往往比周邊農(nóng)村地區(qū)更高。農(nóng)業(yè)活動(dòng)中的灌溉、施肥等也會(huì)改變土壤的水分含量和地表的水汽蒸發(fā)條件，對(duì)區(qū)域氣候和極端降水產(chǎn)生影響。在一些干旱和半干旱地區(qū)，不合理的農(nóng)業(yè)灌溉可能會(huì)導(dǎo)致土壤水分過(guò)度蒸發(fā)，增加大氣中的水汽含量，從而增加極端降水事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。2.3案例分析：全球重大極端降水事件中的人類活動(dòng)因素卡特里娜颶風(fēng)是美國(guó)歷史上損失最為慘重的自然災(zāi)害之一，其引發(fā)的極端降水事件對(duì)新奧爾良市造成了毀滅性打擊，深入分析其中的人類活動(dòng)因素，對(duì)于理解極端降水與人類活動(dòng)的關(guān)系具有重要意義?？ㄌ乩锬蕊Z風(fēng)于2005年8月23日在巴哈馬群島附近生成，隨后逐漸增強(qiáng)并向北移動(dòng)，8月29日在路易斯安那州登陸。在登陸過(guò)程中，颶風(fēng)帶來(lái)了極其強(qiáng)烈的降水，新奧爾良市部分地區(qū)的降水量在短時(shí)間內(nèi)超過(guò)了500毫米。暴雨引發(fā)了嚴(yán)重的洪水災(zāi)害，城市80%的區(qū)域被洪水淹沒(méi)，大量房屋、基礎(chǔ)設(shè)施被沖毀，許多居民被困，造成了巨大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。據(jù)統(tǒng)計(jì)，卡特里娜颶風(fēng)共造成1833人死亡，經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)1250億美元。人類活動(dòng)在卡特里娜颶風(fēng)引發(fā)的極端降水事件中扮演了重要角色。溫室氣體排放導(dǎo)致的全球氣候變暖是一個(gè)重要的背景因素。隨著工業(yè)革命以來(lái)人類對(duì)化石燃料的大量使用，大氣中溫室氣體濃度不斷上升，全球氣溫逐漸升高。全球氣候變暖使得海洋表面溫度升高，為颶風(fēng)的形成和發(fā)展提供了更充足的能量。研究表明，海洋表面溫度每升高1°C，颶風(fēng)的潛在強(qiáng)度可能增加5%-10%。在卡特里娜颶風(fēng)形成期間，其經(jīng)過(guò)的海域海水溫度異常偏高，這為颶風(fēng)的快速增強(qiáng)提供了有利條件，進(jìn)而導(dǎo)致其引發(fā)的極端降水強(qiáng)度更大。沿海地區(qū)的濕地破壞和城市發(fā)展也加劇了卡特里娜颶風(fēng)的影響。新奧爾良市位于密西西比河河口，周邊原本擁有大量的濕地。濕地具有重要的生態(tài)功能，它可以像海綿一樣吸收和儲(chǔ)存洪水，減緩洪水的流速和沖擊力，從而減輕洪水對(duì)周邊地區(qū)的影響。然而，隨著城市的發(fā)展和人口的增長(zhǎng)，大量的濕地被開發(fā)用于農(nóng)業(yè)、工業(yè)和城市建設(shè)。濕地面積的減少削弱了其對(duì)洪水的調(diào)節(jié)能力，使得洪水在遇到城市時(shí)無(wú)法得到有效的緩沖，直接沖擊城市，造成了更為嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害。城市化進(jìn)程中，城市的下墊面性質(zhì)發(fā)生了改變，大量的自然地表被水泥、瀝青等人工材料覆蓋。這種改變導(dǎo)致城市的地表徑流增加，雨水無(wú)法及時(shí)滲透到地下，而是迅速匯聚形成洪水，進(jìn)一步加劇了城市內(nèi)澇的程度。城市的熱島效應(yīng)也可能對(duì)極端降水產(chǎn)生影響，使得城市及其周邊地區(qū)的大氣環(huán)流和水汽分布發(fā)生變化，增加了極端降水事件發(fā)生的可能性?？ㄌ乩锬蕊Z風(fēng)引發(fā)的極端降水事件還凸顯了人類在應(yīng)對(duì)極端降水方面的不足。城市的防洪設(shè)施建設(shè)不完善，無(wú)法抵御如此強(qiáng)烈的洪水。新奧爾良市的防洪堤在颶風(fēng)引發(fā)的洪水沖擊下多處決口，使得洪水迅速涌入城市，造成了更大的破壞。在災(zāi)害預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)方面也存在問(wèn)題，未能及時(shí)有效地組織居民疏散，導(dǎo)致許多居民在洪水中喪生。這些問(wèn)題表明，人類活動(dòng)不僅在一定程度上導(dǎo)致了極端降水事件的發(fā)生和加劇，還在應(yīng)對(duì)極端降水災(zāi)害時(shí)暴露出諸多缺陷，需要我們深刻反思并加以改進(jìn)。三、區(qū)域尺度下極端降水變化與人類活動(dòng)3.1不同區(qū)域極端降水變化特點(diǎn)亞洲季風(fēng)區(qū)作為全球重要的氣候區(qū)域，其極端降水變化具有顯著特點(diǎn)。該區(qū)域涵蓋了印度、東南亞、中國(guó)東部等人口密集地區(qū)，對(duì)全球氣候和人類社會(huì)有著重要影響。在時(shí)空分布上，亞洲季風(fēng)區(qū)的極端降水呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性和區(qū)域性差異。從季節(jié)上看，夏季是極端降水的高發(fā)期，這與夏季風(fēng)的活動(dòng)密切相關(guān)。夏季風(fēng)帶來(lái)了大量的水汽，使得該地區(qū)降水充沛，也為極端降水的形成提供了有利條件。在印度，每年的6-9月是季風(fēng)季節(jié)，期間極端降水事件頻繁發(fā)生，常常引發(fā)洪澇災(zāi)害。2018年印度喀拉拉邦遭遇了嚴(yán)重的洪水災(zāi)害，這場(chǎng)災(zāi)害就是由極端降水引發(fā)的。在短短一個(gè)月內(nèi)，該地區(qū)的降水量遠(yuǎn)超常年同期水平，許多河流決堤，大量房屋被淹沒(méi)，超過(guò)1000人死亡，數(shù)百萬(wàn)人受災(zāi)，經(jīng)濟(jì)損失巨大。從區(qū)域分布來(lái)看，亞洲季風(fēng)區(qū)的不同地區(qū)極端降水變化也有所不同。在南亞地區(qū)，印度半島和孟加拉灣一帶是極端降水的高發(fā)區(qū)域。這里的地形和氣候條件使得水汽容易在此匯聚，形成強(qiáng)降水。喜馬拉雅山脈的阻擋作用使得來(lái)自印度洋的暖濕氣流在山前抬升，形成大量降水，當(dāng)氣流異常強(qiáng)盛時(shí)，就容易引發(fā)極端降水事件。在東南亞地區(qū)，菲律賓、越南等國(guó)家也經(jīng)常受到極端降水的影響。這些地區(qū)地處熱帶，海洋性氣候顯著，水汽豐富，加上熱帶氣旋等天氣系統(tǒng)的影響，極端降水事件時(shí)有發(fā)生。2013年，臺(tái)風(fēng)“海燕”襲擊了菲律賓，帶來(lái)了狂風(fēng)暴雨，造成了嚴(yán)重的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失?！昂Ｑ唷痹诜坡少e登陸時(shí)，帶來(lái)了極端降水，許多地區(qū)的降水量在短時(shí)間內(nèi)超過(guò)了500毫米，引發(fā)了洪水和山體滑坡，超過(guò)6000人死亡，大量基礎(chǔ)設(shè)施被摧毀。歐洲地區(qū)的極端降水變化同樣具有獨(dú)特的時(shí)空分布特征。在空間上，歐洲的極端降水呈現(xiàn)出從南歐到北歐逐漸減少的趨勢(shì)。南歐地區(qū)，如地中海沿岸國(guó)家，由于其特殊的地理位置和氣候條件，極端降水事件相對(duì)較多。地中海地區(qū)夏季受副熱帶高壓控制，氣候炎熱干燥，而冬季則受西風(fēng)帶影響，降水較多。這種氣候的季節(jié)性變化使得該地區(qū)在冬季容易出現(xiàn)極端降水事件。2019年，意大利威尼斯遭遇了嚴(yán)重的洪水災(zāi)害，城市大部分地區(qū)被淹沒(méi)。這場(chǎng)洪水是由極端降水引發(fā)的，在短時(shí)間內(nèi)，威尼斯地區(qū)的降水量達(dá)到了歷史罕見的水平，導(dǎo)致河水泛濫，許多歷史建筑和文化遺產(chǎn)受到了嚴(yán)重破壞。北歐地區(qū)雖然總體降水量相對(duì)較少，但極端降水事件也時(shí)有發(fā)生。在挪威、瑞典等國(guó)家，由于地形和大氣環(huán)流的影響，部分地區(qū)在特定季節(jié)也會(huì)出現(xiàn)強(qiáng)降水天氣。挪威的峽灣地區(qū)，由于山脈的阻擋和地形的抬升作用，當(dāng)暖濕氣流經(jīng)過(guò)時(shí)，容易形成強(qiáng)降水。從時(shí)間上看，歐洲的極端降水在秋季和冬季相對(duì)較多，這與大西洋風(fēng)暴路徑的季節(jié)性變化有關(guān)。秋季和冬季，大西洋上的風(fēng)暴活動(dòng)頻繁，這些風(fēng)暴攜帶了大量的水汽，當(dāng)它們登陸歐洲時(shí)，就容易引發(fā)極端降水事件。在一些年份，歐洲還會(huì)出現(xiàn)跨季節(jié)的極端降水事件，如春季的暴雨天氣，這可能與氣候異常和大氣環(huán)流的異常變化有關(guān)。3.2區(qū)域氣候模式模擬與人類活動(dòng)作用區(qū)域氣候模式（RCMs）是研究區(qū)域尺度氣候變化的重要工具，它能夠在比全球氣候模式更高的分辨率下，對(duì)區(qū)域氣候進(jìn)行模擬，從而更準(zhǔn)確地刻畫區(qū)域氣候特征和極端降水的變化。RCMs通常嵌套在全球氣候模式中，利用全球氣候模式提供的大尺度邊界條件，對(duì)區(qū)域內(nèi)的氣候過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)模擬。在模擬極端降水時(shí)，RCMs可以考慮地形、海陸分布、土地利用等區(qū)域特征對(duì)降水的影響，通過(guò)對(duì)大氣動(dòng)力、熱力過(guò)程以及水汽輸送等物理過(guò)程的精細(xì)模擬，來(lái)預(yù)測(cè)極端降水的發(fā)生和變化。不同的RCMs在模擬極端降水方面具有各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。例如，WRF（WeatherResearchandForecasting）模式是一種廣泛應(yīng)用的區(qū)域氣候模式，它具有較高的靈活性和可擴(kuò)展性，能夠通過(guò)多種物理過(guò)程參數(shù)化方案來(lái)模擬不同的氣候條件。在模擬山區(qū)極端降水時(shí)，WRF模式可以通過(guò)對(duì)地形的精細(xì)描述，準(zhǔn)確地模擬氣流在地形作用下的抬升和下沉運(yùn)動(dòng)，從而較好地再現(xiàn)山區(qū)極端降水的分布特征。在模擬歐洲阿爾卑斯山區(qū)的極端降水時(shí)，WRF模式能夠捕捉到由于地形強(qiáng)迫導(dǎo)致的降水增強(qiáng)現(xiàn)象，模擬結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù)具有較好的一致性。RegCM（RegionalClimateModel）模式也是一種常用的區(qū)域氣候模式，它在模擬區(qū)域氣候平均態(tài)和極端氣候事件方面表現(xiàn)出色。在模擬亞洲季風(fēng)區(qū)的極端降水時(shí)，RegCM模式能夠較好地模擬出季風(fēng)降水的季節(jié)性變化和極端降水事件的發(fā)生頻率，為研究亞洲季風(fēng)區(qū)的極端降水變化提供了重要的參考依據(jù)。人類活動(dòng)對(duì)區(qū)域氣候模式模擬的極端降水變化有著重要影響。在區(qū)域尺度上，土地利用變化是人類活動(dòng)影響極端降水的重要因素之一。城市化進(jìn)程的加速導(dǎo)致大量的自然土地被城市建設(shè)用地所取代，城市的熱島效應(yīng)和下墊面性質(zhì)的改變對(duì)區(qū)域氣候和極端降水產(chǎn)生了顯著影響。研究表明，城市熱島效應(yīng)會(huì)使城市及其周邊地區(qū)的氣溫升高，大氣對(duì)流活動(dòng)增強(qiáng)，從而增加極端降水事件發(fā)生的可能性。通過(guò)區(qū)域氣候模式模擬發(fā)現(xiàn)，在一些大城市，如北京、上海等，城市化導(dǎo)致的熱島效應(yīng)使得城市中心區(qū)域的極端降水事件頻率比周邊農(nóng)村地區(qū)高出20%-30%。農(nóng)業(yè)活動(dòng)中的土地利用變化，如農(nóng)田灌溉、森林砍伐等，也會(huì)改變區(qū)域的水汽循環(huán)和能量平衡，進(jìn)而影響極端降水的發(fā)生。在一些干旱和半干旱地區(qū)，過(guò)度的農(nóng)田灌溉會(huì)導(dǎo)致土壤水分蒸發(fā)增加，大氣中的水汽含量升高，當(dāng)水汽條件和動(dòng)力條件適宜時(shí)，就容易引發(fā)極端降水事件。氣溶膠排放也是區(qū)域尺度上人類活動(dòng)影響極端降水的重要因素。不同類型的氣溶膠對(duì)極端降水的影響存在差異。硫酸鹽氣溶膠主要來(lái)源于化石燃料的燃燒，它具有較強(qiáng)的散射太陽(yáng)輻射的能力，能夠使到達(dá)地面的太陽(yáng)輻射減少，從而降低地面溫度，抑制大氣對(duì)流，減少降水的發(fā)生。在一些工業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)，如長(zhǎng)三角、珠三角等，大量的硫酸鹽氣溶膠排放導(dǎo)致該地區(qū)的云滴數(shù)濃度增加，云滴粒徑減小，降水效率降低，極端降水事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度受到一定程度的抑制。而黑碳?xì)馊苣z則主要來(lái)源于生物質(zhì)燃燒和不完全燃燒的化石燃料，它具有較強(qiáng)的吸收太陽(yáng)輻射的能力，能夠使大氣升溫，增強(qiáng)大氣對(duì)流，增加降水的可能性。在一些生物質(zhì)燃燒頻繁的地區(qū)，如非洲的部分地區(qū)，黑碳?xì)馊苣z的排放增加了當(dāng)?shù)貥O端降水事件發(fā)生的概率。溫室氣體排放對(duì)區(qū)域極端降水的影響也不容忽視。在區(qū)域尺度上，溫室氣體排放導(dǎo)致的氣溫升高會(huì)使大氣中的水汽含量增加，為極端降水的形成提供更充足的水汽條件。研究表明，在溫室氣體排放持續(xù)增加的情景下，一些區(qū)域的極端降水事件強(qiáng)度和頻率將顯著增加。在亞洲季風(fēng)區(qū)，隨著溫室氣體濃度的升高，夏季風(fēng)帶來(lái)的水汽量增加，極端降水事件的強(qiáng)度和發(fā)生頻率都呈上升趨勢(shì)，這將對(duì)該地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、水資源管理和生態(tài)環(huán)境帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)。3.3案例分析：中國(guó)區(qū)域極端降水與人類活動(dòng)關(guān)聯(lián)2020年長(zhǎng)江流域的“暴力梅”事件是近年來(lái)中國(guó)區(qū)域極端降水的典型案例，此次事件持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、降水強(qiáng)度大，給當(dāng)?shù)貛?lái)了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害，深入研究其與人類活動(dòng)的關(guān)聯(lián)，對(duì)于理解中國(guó)區(qū)域極端降水變化具有重要意義。2020年夏季，長(zhǎng)江流域經(jīng)歷了一次“超長(zhǎng)梅雨季”，梅雨季持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)達(dá)62天，與2015年并列為1961年以來(lái)歷史最長(zhǎng)，期間降水量達(dá)到759.2毫米，較常年偏多1.2倍，這場(chǎng)極端降水事件被網(wǎng)友稱為“超級(jí)暴力梅”。如此長(zhǎng)時(shí)間和高強(qiáng)度的降水，導(dǎo)致長(zhǎng)江流域多個(gè)地區(qū)出現(xiàn)嚴(yán)重洪澇災(zāi)害。許多城市遭遇內(nèi)澇，大量房屋被淹，農(nóng)田被浸泡，基礎(chǔ)設(shè)施遭到嚴(yán)重破壞。據(jù)統(tǒng)計(jì)，此次洪澇災(zāi)害造成了大量人員傷亡和巨大的經(jīng)濟(jì)損失，給當(dāng)?shù)鼐用竦纳詈蜕鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)了沉重打擊。人類活動(dòng)在2020年長(zhǎng)江流域“暴力梅”事件中扮演了重要角色。從溫室氣體排放角度來(lái)看，長(zhǎng)期以來(lái)，人類大量使用化石燃料，導(dǎo)致大氣中溫室氣體濃度不斷上升。溫室氣體排放的持續(xù)增加使得全球氣候變暖，這在一定程度上為“暴力梅”的形成提供了大尺度的氣候背景。全球氣候變暖導(dǎo)致大氣中水汽含量增加，為極端降水提供了更充足的水汽條件。研究表明，大氣溫度每升高1°C，大氣中的水汽含量大約會(huì)增加7%，這使得在“暴力梅”期間，降水的強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間都超出了正常范圍。氣溶膠排放的變化也是影響此次極端降水事件的重要因素。2020年正處于新冠肺炎疫情防控期間，人類活動(dòng)的減少使得氣溶膠排放量出現(xiàn)顯著降低。南京信息工程大學(xué)楊洋教授團(tuán)隊(duì)的研究發(fā)現(xiàn)，疫情防控期間，人為排放的減少影響了地氣系統(tǒng)輻射平衡。長(zhǎng)三角地區(qū)氣溶膠排放減少，導(dǎo)致我國(guó)東部陸地異常升溫。這是因?yàn)闅馊苣z具有反射陽(yáng)光的作用，其排放減少后，更多的太陽(yáng)輻射照到地面，使得地面溫度升高。地面溫度的升高增強(qiáng)了華東地區(qū)和南海、菲律賓海之間的大氣環(huán)流，進(jìn)而造成水汽向我國(guó)輸送，最終導(dǎo)致長(zhǎng)三角地區(qū)降水增加。研究表明，這種人為排放減少的因素對(duì)2020年長(zhǎng)三角地區(qū)出現(xiàn)的“超級(jí)暴力梅”極端天氣具有約三分之一的貢獻(xiàn)。土地利用變化對(duì)長(zhǎng)江流域的極端降水也產(chǎn)生了影響。隨著城市化進(jìn)程的加速，長(zhǎng)江流域的城市面積不斷擴(kuò)大，大量的自然地表被水泥、瀝青等人工材料覆蓋。這種土地利用方式的改變導(dǎo)致城市的熱島效應(yīng)加劇，城市及其周邊地區(qū)的氣溫升高，大氣對(duì)流活動(dòng)增強(qiáng)。城市熱島效應(yīng)還會(huì)改變局地的水汽分布和大氣環(huán)流，使得水汽更容易在城市上空聚集，增加了極端降水事件發(fā)生的可能性。在長(zhǎng)江流域的一些大城市，如武漢、南京等，由于城市化導(dǎo)致的熱島效應(yīng)，使得這些城市在“暴力梅”期間的降水強(qiáng)度和頻率都高于周邊農(nóng)村地區(qū)。人類活動(dòng)在2020年長(zhǎng)江流域“暴力梅”事件中起到了關(guān)鍵作用，溫室氣體排放、氣溶膠排放變化以及土地利用變化等人類活動(dòng)因素相互作用，共同影響了此次極端降水事件的發(fā)生和發(fā)展。通過(guò)對(duì)這一案例的研究，我們可以更深入地了解人類活動(dòng)對(duì)中國(guó)區(qū)域極端降水的影響機(jī)制，為未來(lái)的極端降水預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)提供重要的科學(xué)依據(jù)。四、局地尺度下極端降水變化與人類活動(dòng)4.1局地極端降水變化特征在局地尺度上，極端降水變化呈現(xiàn)出獨(dú)特的特征，這些特征與局地的地形、地貌以及下墊面性質(zhì)等因素密切相關(guān)。以城市地區(qū)為例，城市化進(jìn)程的加速使得城市的下墊面性質(zhì)發(fā)生了顯著改變，大量的自然地表被水泥、瀝青等人工材料覆蓋，這對(duì)局地的極端降水產(chǎn)生了重要影響。從降水強(qiáng)度來(lái)看，城市地區(qū)的極端降水強(qiáng)度往往高于周邊農(nóng)村地區(qū)。城市中的高樓大廈林立，增加了地表的粗糙度，使得氣流在城市中流動(dòng)時(shí)受到更多的阻礙，容易產(chǎn)生強(qiáng)烈的上升運(yùn)動(dòng)。這種上升運(yùn)動(dòng)有利于水汽的凝結(jié)和聚集，從而增加了降水的強(qiáng)度。城市熱島效應(yīng)也會(huì)導(dǎo)致城市氣溫升高，大氣中的水汽含量增加，進(jìn)一步為極端降水的形成提供了條件。有研究表明，在一些大城市，如北京、上海等，城市中心區(qū)域的極端降水強(qiáng)度比周邊農(nóng)村地區(qū)高出20%-30%。在2012年北京“7?21”特大暴雨中，城市中心部分地區(qū)的小時(shí)降水量超過(guò)了100毫米，而周邊農(nóng)村地區(qū)的降水強(qiáng)度相對(duì)較小。這場(chǎng)暴雨導(dǎo)致城市內(nèi)澇嚴(yán)重，許多街道被淹沒(méi)，交通癱瘓，大量車輛被困，給城市居民的生活帶來(lái)了極大的不便，也造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。在降水頻率方面，城市地區(qū)的極端降水頻率也有增加的趨勢(shì)。城市化導(dǎo)致的熱島效應(yīng)和下墊面性質(zhì)改變，使得城市及其周邊地區(qū)的大氣環(huán)流發(fā)生變化，水汽更容易在城市上空聚集，從而增加了極端降水事件發(fā)生的頻率。城市中的工業(yè)排放、交通尾氣等污染物也會(huì)影響大氣的物理和化學(xué)性質(zhì)，為降水的形成提供更多的凝結(jié)核，進(jìn)一步增加了降水的可能性。對(duì)美國(guó)紐約市的研究發(fā)現(xiàn)，隨著城市的發(fā)展，極端降水事件的發(fā)生頻率在過(guò)去幾十年里呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)。在我國(guó)，一些快速發(fā)展的城市，如深圳、廣州等，極端降水事件的發(fā)生頻率也有所增加，給城市的排水系統(tǒng)和居民生活帶來(lái)了較大的壓力。從降水的時(shí)空分布來(lái)看，局地極端降水具有明顯的不均勻性。在城市中，不同區(qū)域的極端降水情況存在差異。城市的商業(yè)區(qū)、工業(yè)區(qū)等人口密集和建筑密集的區(qū)域，由于熱島效應(yīng)和下墊面粗糙度的影響，極端降水事件往往更為頻繁和強(qiáng)烈；而城市的公園、綠地等自然區(qū)域，由于其下墊面性質(zhì)相對(duì)接近自然狀態(tài)，極端降水的強(qiáng)度和頻率相對(duì)較低。在時(shí)間上，局地極端降水也呈現(xiàn)出集中性的特點(diǎn)，往往在短時(shí)間內(nèi)集中發(fā)生，導(dǎo)致城市排水系統(tǒng)不堪重負(fù)，引發(fā)城市內(nèi)澇等災(zāi)害。例如，在2021年河南鄭州“7?20”特大暴雨中，降水主要集中在7月20日這一天，部分地區(qū)的降水量在短時(shí)間內(nèi)超過(guò)了600毫米，這種短時(shí)間內(nèi)的高強(qiáng)度降水遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了城市排水系統(tǒng)的承受能力，導(dǎo)致城市大面積內(nèi)澇，許多地鐵、隧道被淹，造成了嚴(yán)重的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。局地尺度下的極端降水變化還受到地形地貌的影響。在山區(qū)，地形的起伏會(huì)導(dǎo)致氣流的抬升和下沉，形成獨(dú)特的降水分布。當(dāng)暖濕氣流遇到山脈阻擋時(shí)，會(huì)被迫抬升，水汽冷卻凝結(jié)，形成降水。在山脈的迎風(fēng)坡，降水往往較為豐富，極端降水事件也更容易發(fā)生；而在山脈的背風(fēng)坡，由于氣流下沉，降水相對(duì)較少，極端降水事件的發(fā)生概率也較低。在喜馬拉雅山脈南坡，由于受到來(lái)自印度洋暖濕氣流的影響，降水豐富，極端降水事件頻繁發(fā)生；而在山脈北坡，降水相對(duì)較少，極端降水事件也較為罕見。山谷地區(qū)由于地形相對(duì)低洼，容易匯聚降水，當(dāng)降水強(qiáng)度較大時(shí)，也容易引發(fā)洪水等災(zāi)害。在一些山區(qū)的山谷中，一旦遭遇極端降水，河水會(huì)迅速上漲，淹沒(méi)周邊的村莊和農(nóng)田，對(duì)當(dāng)?shù)鼐用竦纳拓?cái)產(chǎn)安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。4.2局地人類活動(dòng)對(duì)極端降水的影響機(jī)制城市化是局地人類活動(dòng)中對(duì)極端降水影響較為顯著的因素之一。隨著城市化進(jìn)程的加速，城市的規(guī)模不斷擴(kuò)大，人口密度持續(xù)增加，這一系列變化對(duì)局地的氣候和極端降水產(chǎn)生了復(fù)雜的影響。城市熱島效應(yīng)是城市化影響極端降水的重要機(jī)制之一。城市中大量的水泥、瀝青等人工材料覆蓋，使得地表反照率降低，熱量吸收增加。與自然地表相比，人工材料的比熱容較小，在白天吸收太陽(yáng)輻射后升溫迅速，而在夜間散熱也較快，這導(dǎo)致城市氣溫明顯高于周邊農(nóng)村地區(qū)，形成城市熱島。城市熱島效應(yīng)會(huì)使城市及其周邊地區(qū)的大氣對(duì)流活動(dòng)增強(qiáng)，大氣中的水汽更容易上升凝結(jié)，從而增加了極端降水事件發(fā)生的可能性。研究表明，城市熱島強(qiáng)度每增加1°C，極端降水事件發(fā)生的概率可能增加10%-20%。在一些大城市，如北京、上海等，夏季夜晚城市熱島效應(yīng)明顯，常常會(huì)出現(xiàn)局地性的強(qiáng)對(duì)流天氣，引發(fā)短時(shí)強(qiáng)降水。城市冠層的改變也對(duì)極端降水產(chǎn)生影響。城市中的高樓大廈林立，形成了復(fù)雜的城市冠層結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)增加了地表的粗糙度，使得氣流在城市中流動(dòng)時(shí)受到更多的阻礙。當(dāng)氣流遇到建筑物時(shí)，會(huì)發(fā)生繞流、爬升等現(xiàn)象，導(dǎo)致氣流的垂直運(yùn)動(dòng)增強(qiáng)。這種垂直運(yùn)動(dòng)有利于水汽的抬升和聚集，為降水的形成提供了動(dòng)力條件。城市冠層還會(huì)改變局地的水汽輸送和擴(kuò)散路徑，使得水汽更容易在城市中聚集，增加了極端降水事件發(fā)生的頻率和強(qiáng)度。通過(guò)數(shù)值模擬研究發(fā)現(xiàn)，在城市冠層較為復(fù)雜的區(qū)域，極端降水事件的發(fā)生頻率比周邊地區(qū)高出30%-50%。土地利用變化也是局地人類活動(dòng)影響極端降水的重要方面。隨著人類活動(dòng)的增加，大量的自然土地被開發(fā)利用，土地利用方式發(fā)生了顯著改變。森林砍伐、濕地開墾、農(nóng)田擴(kuò)張等活動(dòng)，改變了地表的植被覆蓋和土壤性質(zhì)，進(jìn)而影響了局地的水文循環(huán)和氣候。森林具有涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)氣候的重要功能。森林的植被覆蓋可以減少地表徑流，增加土壤水分的入滲，使得水分能夠在土壤中儲(chǔ)存和緩慢釋放。當(dāng)森林被砍伐后，這種調(diào)節(jié)功能喪失，地表徑流增加，土壤水分減少，導(dǎo)致局地的水汽蒸發(fā)量降低，大氣中的水汽含量減少，從而減少了降水的可能性。森林的砍伐還會(huì)導(dǎo)致地表粗糙度降低，氣流的垂直運(yùn)動(dòng)減弱，不利于降水的形成。研究表明，在一些森林砍伐嚴(yán)重的地區(qū)，極端降水事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度都有所下降。濕地是重要的生態(tài)系統(tǒng)，具有調(diào)節(jié)洪水、涵養(yǎng)水源、凈化水質(zhì)等多種功能。濕地可以像海綿一樣吸收和儲(chǔ)存大量的降水，減緩洪水的流速和沖擊力。當(dāng)濕地被開墾或破壞后，其調(diào)節(jié)洪水的功能減弱，降水在短時(shí)間內(nèi)迅速匯聚，容易引發(fā)洪水和極端降水事件。濕地的破壞還會(huì)改變局地的水汽循環(huán)，使得大氣中的水汽含量和分布發(fā)生變化，影響降水的形成和分布。在一些濕地退化嚴(yán)重的地區(qū)，極端降水事件的發(fā)生頻率明顯增加，洪水災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)也隨之增大。農(nóng)田擴(kuò)張和農(nóng)業(yè)活動(dòng)也會(huì)對(duì)局地極端降水產(chǎn)生影響。農(nóng)業(yè)灌溉會(huì)增加土壤水分的蒸發(fā)，使得大氣中的水汽含量增加。當(dāng)大氣中的水汽條件和動(dòng)力條件適宜時(shí)，就容易引發(fā)降水。不合理的農(nóng)業(yè)灌溉可能會(huì)導(dǎo)致土壤水分過(guò)度蒸發(fā)，增加大氣中的水汽含量，從而增加極端降水事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)業(yè)活動(dòng)中的施肥、使用農(nóng)藥等還會(huì)改變土壤的性質(zhì)和生態(tài)環(huán)境，影響土壤的水分保持和水汽蒸發(fā)，進(jìn)而影響局地的氣候和極端降水。在一些干旱和半干旱地區(qū)，過(guò)度的農(nóng)業(yè)灌溉和不合理的農(nóng)業(yè)活動(dòng)，導(dǎo)致局地的極端降水事件發(fā)生頻率增加，對(duì)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重的影響。4.3案例分析：城市內(nèi)澇與人類活動(dòng)的關(guān)系北京“7?21暴雨”是典型的因極端降水引發(fā)城市內(nèi)澇的案例，這場(chǎng)暴雨給城市帶來(lái)了巨大的損失，深入剖析其中人類活動(dòng)的影響，對(duì)于理解局地尺度極端降水與人類活動(dòng)的關(guān)系具有重要意義。2012年7月21日，北京遭遇了一場(chǎng)罕見的特大暴雨。此次暴雨持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，累計(jì)降雨量大，全市平均降雨量達(dá)到170毫米，最大降雨量出現(xiàn)在房山河北鎮(zhèn)，高達(dá)460毫米，突破了歷史紀(jì)錄。暴雨引發(fā)了嚴(yán)重的城市內(nèi)澇，許多街道變成了一片汪洋，積水深度超過(guò)1米，部分地區(qū)甚至達(dá)到2-3米。城市交通全面癱瘓，大量車輛被困在水中，公共交通被迫停運(yùn)。地鐵部分線路也因積水而停運(yùn)，乘客被困在車廂內(nèi)，情況十分危急。許多房屋被淹，居民的生命和財(cái)產(chǎn)安全受到了嚴(yán)重威脅。據(jù)統(tǒng)計(jì)，此次暴雨災(zāi)害造成79人死亡，經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)116.4億元。在這場(chǎng)暴雨災(zāi)害中，人類活動(dòng)的影響顯著。城市化導(dǎo)致的下墊面變化是重要因素之一。隨著北京城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大，大量的自然地表被水泥、瀝青等人工材料覆蓋，城市的不透水面積大幅增加。這種下墊面性質(zhì)的改變使得雨水難以滲透到地下，地表徑流迅速增加。研究表明，北京城市建成區(qū)的不透水面積比例已超過(guò)70%，相比自然地表，其徑流系數(shù)增加了2-3倍。在“7?21暴雨”中，大量的雨水迅速匯聚，形成了強(qiáng)大的地表徑流，超過(guò)了城市排水系統(tǒng)的承受能力，導(dǎo)致城市內(nèi)澇嚴(yán)重。城市熱島效應(yīng)也在一定程度上加劇了極端降水。北京作為特大城市，人口密集，工業(yè)發(fā)達(dá)，能源消耗巨大，城市熱島效應(yīng)明顯。城市熱島效應(yīng)使得城市氣溫高于周邊地區(qū)，大氣對(duì)流活動(dòng)增強(qiáng)，水汽更容易上升凝結(jié)，從而增加了極端降水事件發(fā)生的可能性。在暴雨發(fā)生前，北京城區(qū)的氣溫比周邊郊區(qū)高出3-5°C，這種溫度差異促進(jìn)了大氣的對(duì)流運(yùn)動(dòng)，使得暴雨的強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間增加。城市排水系統(tǒng)的不完善也是導(dǎo)致內(nèi)澇嚴(yán)重的重要原因。北京的城市排水系統(tǒng)建設(shè)相對(duì)滯后，排水標(biāo)準(zhǔn)較低，無(wú)法應(yīng)對(duì)如此高強(qiáng)度的降水。許多排水管道管徑較小，排水能力有限，在暴雨來(lái)臨時(shí)，排水管道很快就被雨水填滿，無(wú)法及時(shí)排出多余的雨水。部分地區(qū)的排水系統(tǒng)還存在老化、堵塞等問(wèn)題，進(jìn)一步降低了排水效率。一些老舊小區(qū)的排水管道年久失修，管道內(nèi)淤積了大量的泥沙和雜物，導(dǎo)致排水不暢。城市規(guī)劃中對(duì)排水系統(tǒng)的重視程度不夠，缺乏對(duì)極端降水情況的充分考慮，也是造成此次內(nèi)澇災(zāi)害嚴(yán)重的原因之一。北京“7?21暴雨”中，人類活動(dòng)通過(guò)改變下墊面性質(zhì)、加劇城市熱島效應(yīng)以及排水系統(tǒng)不完善等方面，對(duì)極端降水引發(fā)的城市內(nèi)澇產(chǎn)生了重要影響。這一案例警示我們，在城市發(fā)展過(guò)程中，必須充分考慮人類活動(dòng)對(duì)極端降水的影響，加強(qiáng)城市規(guī)劃和管理，完善城市排水系統(tǒng)，提高城市應(yīng)對(duì)極端降水的能力，以減少類似災(zāi)害的發(fā)生。五、不同空間尺度下人類活動(dòng)檢測(cè)歸因方法5.1基于觀測(cè)數(shù)據(jù)的分析方法基于觀測(cè)數(shù)據(jù)的分析方法是研究極端降水變化及人類活動(dòng)影響的重要手段，它通過(guò)對(duì)降水觀測(cè)數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，揭示極端降水的變化特征，并探究人類活動(dòng)在其中所起的作用。在數(shù)據(jù)收集方面，地面氣象站是獲取降水?dāng)?shù)據(jù)的重要來(lái)源之一。全球范圍內(nèi)分布著眾多的地面氣象站，它們長(zhǎng)期、連續(xù)地記錄著降水量、降水時(shí)間等信息。這些數(shù)據(jù)具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性，能夠?yàn)檠芯刻峁﹫?jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。中國(guó)的地面氣象站網(wǎng)絡(luò)覆蓋廣泛，從東部沿海到西部?jī)?nèi)陸，從南方熱帶到北方寒溫帶，都有氣象站分布。通過(guò)對(duì)這些氣象站數(shù)據(jù)的收集和整理，可以獲取不同地區(qū)、不同時(shí)間的降水?dāng)?shù)據(jù)，為研究中國(guó)區(qū)域的極端降水變化提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。衛(wèi)星遙感技術(shù)也為降水?dāng)?shù)據(jù)的獲取提供了新的途徑。衛(wèi)星可以從高空對(duì)地球表面進(jìn)行大面積的觀測(cè)，獲取全球范圍內(nèi)的降水信息。與地面氣象站相比，衛(wèi)星遙感具有觀測(cè)范圍廣、時(shí)空分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，能夠彌補(bǔ)地面氣象站在空間覆蓋上的不足。一些氣象衛(wèi)星，如美國(guó)的TRMM（熱帶降雨測(cè)量任務(wù)）衛(wèi)星和GPM（全球降水測(cè)量計(jì)劃）衛(wèi)星，能夠提供高精度的降水?dāng)?shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對(duì)于研究全球尺度的極端降水變化具有重要價(jià)值。在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，統(tǒng)計(jì)分析方法是常用的手段之一。趨勢(shì)分析可以通過(guò)計(jì)算極端降水指標(biāo)（如年最大日降水量、強(qiáng)降水日數(shù)等）的變化趨勢(shì)，來(lái)判斷極端降水是否發(fā)生了顯著變化。利用線性回歸等方法對(duì)多年的年最大日降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如果回歸系數(shù)為正且顯著，則表明年最大日降水量呈上升趨勢(shì)，即極端降水強(qiáng)度在增加。相關(guān)性分析則可以探討極端降水與人類活動(dòng)相關(guān)因子（如溫室氣體排放、氣溶膠排放等）之間的關(guān)系。通過(guò)計(jì)算極端降水指標(biāo)與溫室氣體排放量之間的相關(guān)系數(shù)，如果相關(guān)系數(shù)顯著不為零，則說(shuō)明兩者之間存在一定的相關(guān)性，進(jìn)而可以進(jìn)一步分析人類活動(dòng)對(duì)極端降水的影響。為了更深入地分析極端降水的時(shí)空變化特征，還可以采用一些復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)方法。經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解（EOF）是一種常用的方法，它可以將降水?dāng)?shù)據(jù)分解為不同的空間模態(tài)和時(shí)間系數(shù)，從而揭示降水的主要空間分布特征和時(shí)間變化規(guī)律。在研究亞洲季風(fēng)區(qū)極端降水變化時(shí)，通過(guò)EOF分析可以得到亞洲季風(fēng)區(qū)極端降水的主要空間分布模態(tài)，如南北反相模態(tài)、東西差異模態(tài)等，同時(shí)還可以得到每個(gè)模態(tài)對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)，從而了解不同模態(tài)隨時(shí)間的變化情況。旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解（REOF）則是在EOF的基礎(chǔ)上，通過(guò)旋轉(zhuǎn)使得空間模態(tài)更加易于解釋。在分析中國(guó)區(qū)域極端降水變化時(shí)，利用REOF可以將中國(guó)區(qū)域劃分為不同的子區(qū)域，每個(gè)子區(qū)域具有獨(dú)特的極端降水變化特征，這有助于更細(xì)致地研究不同區(qū)域極端降水的變化規(guī)律及其與人類活動(dòng)的關(guān)系。在利用觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行人類活動(dòng)檢測(cè)歸因時(shí)，需要考慮到自然因素的干擾。為了分離出人類活動(dòng)的影響，通常會(huì)采用一些對(duì)比分析方法?？梢赃x取自然條件相似但人類活動(dòng)強(qiáng)度不同的地區(qū)進(jìn)行對(duì)比分析。在研究城市化對(duì)極端降水的影響時(shí)，可以選取兩個(gè)地理位置相近、氣候條件相似但城市化水平不同的城市，對(duì)比它們的極端降水變化特征。如果城市化水平高的城市極端降水事件的頻率和強(qiáng)度明顯高于城市化水平低的城市，且排除了其他自然因素的影響，則可以推斷城市化對(duì)極端降水產(chǎn)生了影響。還可以利用長(zhǎng)時(shí)間序列的觀測(cè)數(shù)據(jù)，分析在人類活動(dòng)強(qiáng)度發(fā)生顯著變化前后極端降水的變化情況。在某地區(qū)大規(guī)模工業(yè)化之前和之后，對(duì)比該地區(qū)的極端降水?dāng)?shù)據(jù)，如果發(fā)現(xiàn)工業(yè)化后極端降水事件明顯增多或強(qiáng)度增強(qiáng)，則可以初步判斷人類活動(dòng)（工業(yè)化）對(duì)極端降水產(chǎn)生了影響。5.2氣候模式模擬與數(shù)據(jù)融合方法氣候模式模擬在極端降水變化的檢測(cè)歸因研究中占據(jù)著核心地位，然而，由于氣候系統(tǒng)的復(fù)雜性和模式本身的局限性，單純依靠氣候模式模擬結(jié)果往往存在一定的不確定性。為了提高檢測(cè)歸因的準(zhǔn)確性，將氣候模式模擬結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合是一種有效的方法。在氣候模式模擬方面，全球氣候模式（GCMs）和區(qū)域氣候模式（RCMs）是常用的工具。GCMs能夠從全球尺度上對(duì)氣候系統(tǒng)進(jìn)行模擬，考慮了大氣、海洋、陸地等多個(gè)圈層的相互作用，為研究全球極端降水變化提供了重要的框架。在模擬全球極端降水的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)時(shí)，GCMs可以通過(guò)對(duì)大氣環(huán)流、水汽輸送等過(guò)程的模擬，預(yù)測(cè)不同地區(qū)極端降水事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度變化。然而，GCMs的分辨率相對(duì)較低，對(duì)于一些區(qū)域和局地尺度的氣候特征和極端降水事件的模擬能力有限。RCMs則彌補(bǔ)了GCMs在區(qū)域尺度上的不足。RCMs通常嵌套在GCMs中，利用GCMs提供的大尺度邊界條件，對(duì)區(qū)域內(nèi)的氣候過(guò)程進(jìn)行更詳細(xì)的模擬。RCMs能夠考慮地形、海陸分布、土地利用等區(qū)域特征對(duì)氣候的影響，在模擬區(qū)域極端降水變化時(shí)具有更高的精度。在模擬山區(qū)極端降水時(shí)，RCMs可以通過(guò)對(duì)地形的精細(xì)描述，準(zhǔn)確地模擬氣流在地形作用下的抬升和下沉運(yùn)動(dòng)，從而更好地再現(xiàn)山區(qū)極端降水的分布特征。觀測(cè)數(shù)據(jù)是驗(yàn)證和補(bǔ)充氣候模式模擬結(jié)果的重要依據(jù)。地面氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性，能夠提供長(zhǎng)時(shí)間序列的降水?dāng)?shù)據(jù)，為研究極端降水的變化趨勢(shì)和特征提供了基礎(chǔ)。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)則具有觀測(cè)范圍廣、時(shí)空分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，能夠獲取全球范圍內(nèi)的降水信息，尤其是在一些地面觀測(cè)站點(diǎn)稀少的地區(qū)，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)發(fā)揮著重要作用。然而，觀測(cè)數(shù)據(jù)也存在一定的局限性，地面氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)在空間分布上存在不均勻性，部分地區(qū)觀測(cè)站點(diǎn)稀少，導(dǎo)致數(shù)據(jù)代表性不足；衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在反演降水時(shí)存在一定的誤差，尤其是對(duì)于一些復(fù)雜地形和天氣條件下的降水反演，精度有待提高。為了實(shí)現(xiàn)氣候模式模擬結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù)的有效融合，通常采用數(shù)據(jù)同化和偏差校正等方法。數(shù)據(jù)同化是將觀測(cè)數(shù)據(jù)與模式模擬結(jié)果進(jìn)行融合，通過(guò)不斷調(diào)整模式的初始條件和參數(shù)，使模式模擬結(jié)果更接近觀測(cè)數(shù)據(jù)。在進(jìn)行極端降水模擬時(shí)，可以將衛(wèi)星遙感獲取的降水?dāng)?shù)據(jù)和地面氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)同化方法融入到氣候模式中，從而提高模式對(duì)極端降水的模擬能力。偏差校正則是針對(duì)氣候模式模擬結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的偏差，采用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行校正。可以利用歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)和模式模擬數(shù)據(jù)建立統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)未來(lái)的模式模擬結(jié)果進(jìn)行偏差校正，以提高模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性。在研究未來(lái)極端降水變化時(shí)，對(duì)氣候模式模擬的降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行偏差校正，能夠使模擬結(jié)果更符合實(shí)際觀測(cè)情況，為檢測(cè)歸因研究提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。通過(guò)將氣候模式模擬結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，可以充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，提高對(duì)不同空間尺度極端降水變化的檢測(cè)歸因能力。這種融合方法能夠更準(zhǔn)確地揭示極端降水變化的特征和趨勢(shì)，深入探究人類活動(dòng)在其中的影響機(jī)制，為應(yīng)對(duì)極端降水變化提供更科學(xué)的依據(jù)。5.3檢測(cè)歸因方法的對(duì)比與選擇在極端降水變化的人類活動(dòng)檢測(cè)歸因研究中，存在多種檢測(cè)歸因方法，每種方法都有其獨(dú)特的優(yōu)缺點(diǎn)，適用于不同的研究場(chǎng)景和數(shù)據(jù)條件。最優(yōu)指紋法是一種廣泛應(yīng)用的檢測(cè)歸因方法，它通過(guò)將觀測(cè)到的氣候信號(hào)與氣候模式模擬的自然強(qiáng)迫和人為強(qiáng)迫信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，來(lái)判斷人類活動(dòng)對(duì)氣候的影響。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于能夠較為準(zhǔn)確地分離出自然因素和人類活動(dòng)因素對(duì)極端降水變化的貢獻(xiàn)，具有較強(qiáng)的理論基礎(chǔ)和科學(xué)依據(jù)。在研究全球極端降水變化時(shí)，利用最優(yōu)指紋法可以通過(guò)分析全球氣候模式模擬的溫室氣體排放、氣溶膠排放等人為強(qiáng)迫信號(hào)，以及太陽(yáng)輻射變化、火山活動(dòng)等自然強(qiáng)迫信號(hào)，與實(shí)際觀測(cè)到的極端降水變化進(jìn)行對(duì)比，從而確定人類活動(dòng)在全球極端降水變化中所占的比重。最優(yōu)指紋法也存在一些局限性，它對(duì)氣候模式的依賴性較強(qiáng)，模式中物理過(guò)程的不確定性以及模式模擬的偏差可能會(huì)影響檢測(cè)歸因的準(zhǔn)確性。該方法在處理復(fù)雜的氣候系統(tǒng)內(nèi)部變率時(shí)存在一定的困難，可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)人類活動(dòng)影響的高估或低估。貝葉斯模型平均法是一種基于概率統(tǒng)計(jì)的檢測(cè)歸因方法，它通過(guò)對(duì)多個(gè)氣候模式模擬結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，來(lái)降低單個(gè)模式的不確定性，提高檢測(cè)歸因的可靠性。該方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠充分考慮不同氣候模式之間的差異，利用多個(gè)模式的信息來(lái)提高檢測(cè)歸因的準(zhǔn)確性。在研究區(qū)域極端降水變化時(shí)，不同的區(qū)域氣候模式對(duì)該區(qū)域的極端降水模擬結(jié)果可能存在差異，貝葉斯模型平均法可以根據(jù)每個(gè)模式的模擬性能和不確定性，為每個(gè)模式分配不同的權(quán)重，然后對(duì)多個(gè)模式的模擬結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，從而得到更準(zhǔn)確的檢測(cè)歸因結(jié)果。該方法也存在一些缺點(diǎn)，它需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，因?yàn)樾枰獙?duì)多個(gè)模式的模擬結(jié)果進(jìn)行處理和分析。貝葉斯模型平均法對(duì)先驗(yàn)概率的設(shè)定較為敏感，不同的先驗(yàn)概率設(shè)定可能會(huì)導(dǎo)致不同的檢測(cè)歸因結(jié)果，這增加了結(jié)果的不確定性?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的檢測(cè)歸因方法近年來(lái)得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用，它利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)極端降水變化與人類活動(dòng)因素之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)檢測(cè)歸因。該方法的優(yōu)點(diǎn)是具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力，能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，對(duì)于一些難以用傳統(tǒng)物理模型描述的氣候過(guò)程，機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘找到其中的規(guī)律。在研究局地極端降水變化時(shí)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以對(duì)城市的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、人口密度數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)與極端降水之間的關(guān)系，從而檢測(cè)出人類活動(dòng)對(duì)局地極端降水的影響。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的檢測(cè)歸因方法也存在一些問(wèn)題，它對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高，如果數(shù)據(jù)存在缺失、噪聲等問(wèn)題，可能會(huì)影響模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)效果。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性相對(duì)較差，難以直觀地解釋人類活動(dòng)是如何影響極端降水變化的，這在一定程度上限制了其應(yīng)用。在本研究中，選擇最優(yōu)指紋法作為主要的檢測(cè)歸因方法，主要基于以下考慮：本研究旨在深入探究不同空間尺度下極端降水變化與人類活動(dòng)之間的因果關(guān)系，最優(yōu)指紋法能夠較為準(zhǔn)確地分離自然和人為因素的貢獻(xiàn)，符合研究目的。雖然該方法對(duì)氣候模式有一定依賴，但通過(guò)選用多種經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的高質(zhì)量氣候模式，并對(duì)模式結(jié)果進(jìn)行嚴(yán)格的評(píng)估和篩選，可以在一定程度上降低模式不確定性帶來(lái)的影響。本研究擁有豐富的觀測(cè)數(shù)據(jù)和多種氣候模式模擬數(shù)據(jù)，為最優(yōu)指紋法的應(yīng)用提供了充足的數(shù)據(jù)支持。在實(shí)際應(yīng)用中，還將結(jié)合其他方法的優(yōu)點(diǎn)，如利用貝葉斯模型平均法對(duì)多個(gè)氣候模式結(jié)果進(jìn)行綜合分