考虑空间-时间邻近效应的极端气候事件的识别与量化

《Journal of Hydro-environment Research》：Identification and quantification of compound extreme climatic events considering spatial–temporal proximity effect

复合极端事件时空邻近效应框架构建与热-降水事件分析。

　　本研究旨在深入探讨复合极端气候事件中的空间-时间邻近效应，即在不同空间和时间尺度上，多个极端气候事件之间可能存在的相互作用或同时发生现象。这些复合事件不仅在类型上表现出多样性，还在不同地区展现出显著的空间和时间特征。目前，虽然对同时发生的复合事件已有较多研究，但对于其他组合形式及其相关影响的理解仍较为有限。因此，本文提出了一种综合考虑空间-时间邻近效应的复合事件通用框架，并开发了一种便于使用的分类、识别和量化方法，同时构建了开放获取的软件工具以支持进一步研究。

复合极端气候事件是指在不同空间和时间尺度上，多个极端气候现象之间的相互作用或共同发生。这种效应在塑造复合事件的类型、区域差异和时空模式方面起着关键作用。例如，热浪与强降水的共同发生可能加剧区域性的干旱或洪涝灾害，从而对生态系统、农业、经济、基础设施和公众健康产生更严重的后果。近年来，随着全球气候变化的加剧，复合极端事件的频率和强度均有所上升，给社会和自然环境带来了更大的挑战。因此，准确理解、建模和分析复合事件对于制定有效的缓解和适应策略至关重要，特别是在那些复合事件发生频率较高的区域。

本文提出的复合事件框架包括四种主要类型：空间-时间重叠、空间邻近、时间邻近以及空间-时间邻近。每种类型代表了不同形式的极端事件组合，其特征和影响也各不相同。例如，空间-时间邻近事件通常具有更大的地理范围、更长的持续时间和更高的强度，而时间邻近事件则可能在较短时间内发生，但地理范围相对较小。此外，空间邻近事件通常指在相邻区域同时发生的极端事件，而空间-时间重叠事件则指在相同地理区域和时间范围内连续或同时发生的多个极端事件。通过这四种类型的划分，研究者可以更系统地分析复合事件的结构和影响，从而更好地评估其潜在风险。

在实际应用中，研究团队基于IPCC第六次耦合模式比较计划（CMIP6）的气候模拟数据，对中国地区的复合热-降水事件进行了深入分析。研究发现，这四种复合事件类型在空间-时间分布上具有一定的相似性，但其高频区域和发生模式仍存在显著差异。例如，青藏高原和长江中下游地区是复合热-降水事件的高发区域，平均每年发生约26次。这种高频区域的识别有助于进一步理解复合事件的分布规律，并为相关地区的灾害预防和管理提供科学依据。

研究还揭示了空间-时间邻近效应在复合事件识别中的放大作用。具体而言，时间邻近的复合事件相较于空间邻近的事件，其影响更为显著。例如，时间邻近的复合事件可能在短时间内连续发生，导致更严重的环境和社会后果。而空间邻近的事件虽然也具有一定的影响，但其地理范围较小，因此对区域内的风险影响相对有限。这一发现强调了在分析复合事件时，时间尺度的重要性。如果忽视时间邻近效应，可能会低估复合事件对社会和经济的影响，从而影响相关风险评估和应对策略的制定。

此外，研究团队还指出，复合事件的区域差异与极端事件的序列、类型以及预条件环境因素密切相关。例如，在某些地区，极端热浪事件可能先于强降水事件发生，这种时间顺序可能会影响后续降水事件的强度和持续时间。而在另一些地区，极端降水事件可能先于热浪事件发生，从而形成不同的复合模式。这种区域性的差异需要在分析复合事件时予以充分考虑，以便更准确地评估其潜在影响。

为了更好地理解和分析复合事件，研究团队开发了一种开放获取的软件工具——空间-时间复合事件分析（STACE）工具。该软件基于本文提出的分类、识别和量化方法，为气象学家、气候学家和灾害风险研究人员提供了一个用户友好的平台，使其能够高效处理气象数据并分析复合极端事件。STACE工具的设计目标是降低用户在分析复合事件时的技术门槛，使其能够更加便捷地进行相关研究，从而推动该领域的发展。

本文的研究方法主要包括三个步骤：分类、识别和量化。首先，对复合事件进行分类，以明确其类型和特征；其次，利用气候模拟数据进行事件的识别，确定其发生的时间和空间范围；最后，通过量化分析评估复合事件的强度、频率和影响范围。这种方法不仅适用于热-降水事件的分析，还能够推广到其他类型的复合极端气候事件，如洪水与风暴、干旱与高温等。

通过应用这一方法，研究团队能够更全面地识别复合事件的热点区域，并分析其年度变化趋势。这些分析结果为政府和相关机构提供了重要的决策支持，帮助其制定更加精准的灾害应对和风险评估策略。此外，研究还强调了在不同空间和时间尺度上分析复合事件的重要性，因为这种尺度的变化可能显著影响事件的识别和量化结果。

综上所述，本文的研究为理解复合极端气候事件的空间-时间邻近效应提供了新的视角，并为相关领域的研究提供了系统性的框架和实用的工具。通过深入分析复合事件的类型、分布和影响，研究团队希望能够为未来的气候研究和灾害管理提供坚实的理论基础和实践指导。同时，该研究也提醒我们，在面对日益频繁和严重的复合极端事件时，必须更加注重多因素的综合分析，以确保风险评估和应对策略的科学性和有效性。