多元copula框架量化了气候变化背景下中国复合高温事件与干旱/湿润事件共同增加的联合风险

《Journal of Hydro-environment Research》：A multivariate copula framework quantifies the augmenting joint risks of compound high temperature and dry/wet events under climate change in China

高温复合气候事件时空演变及三维copula风险评估研究。基于CMIP6六模型集合历史（1982-2014）与未来（2068-2100）日尺度数据，构建三维copula模型量化CHTDE/CHTWE联合风险。研究揭示：1）在SSP585情景下，CHTDE持续时间增幅25%-55%，CHTWE增幅达92%-677%；2）SSP245情景下CHTDE整体减少11.5%-30%；3）三维copula模型较二维模型更精准捕捉多维依赖关系，显示极端事件联合风险呈指数级上升，且未来事件发生月份数量从历史集中于7-8月扩展至全年。创新性提出融合持续时间、频率与强度的“MI指数”量化体系，填补CHTWE观测评估方法空白。

　　随着全球气候变化的加剧，极端天气事件的频率和强度正在显著上升，对人类社会和生态系统构成了越来越大的威胁。其中，复合型气候事件（Compound Events, CEs）因其涉及多种极端气候因子的叠加效应，被认为比单一极端事件更具破坏性。这类事件通常指多个极端气候现象同时或连续发生，例如高温与干旱、高温与湿润等组合。近年来，关于复合型气候事件的研究逐渐增多，但对其风险的多维综合评估仍显薄弱。本文旨在通过分析历史和未来气候情景下的复合型高温与干旱事件（Compound High Temperature and Dry Events, CHTDE）和复合型高温与湿润事件（Compound High Temperature and Wet Events, CHTWE）的发生特征，构建三维Copula模型，以更全面地评估这些事件的联合发生风险。

研究采用CMIP6（第六次耦合模式比较计划）提供的每日降水和最高气温数据，涵盖了中国多个气候模型的模拟结果。CMIP6是一个国际上广泛认可的气候模型集合项目，其数据被用于评估不同气候情景下的极端天气事件。通过分析这些数据，研究人员能够更好地理解复合型气候事件在不同时间尺度上的变化趋势。例如，过去几十年中，CHTDE和CHTWE的发生特征在时间上表现出一定的集中性，但未来随着气候条件的变化，这些事件可能会在更广泛的月份范围内发生，并且其频率和强度都可能显著增加。

在历史数据中，复合型气候事件主要集中在7月和8月，这一时间段正是中国夏季高温和降水的高峰期。然而，随着全球变暖的持续，这些事件的发生时间可能变得更加分散。特别是在未来高排放情景下，高温事件的范围会不断扩大，而降水的阈值线则可能向北移动，这种变化直接影响了两种复合型事件的空间分布。研究表明，在最高排放情景（SSP585）下，CHTDE和CHTWE的总持续时间、最大持续时间和发生频率都有所上升，其中CHTDE预计增加25%至55%，而CHTWE则可能增加92%至677%。如果采取更严格的减排措施，例如在SSP245情景下，CHTDE的总体发生量可能减少11.5%至30%。这种变化趋势表明，未来中国面临更频繁和更严重的复合型气候事件，尤其是在高温与干旱或高温与湿润的组合下。

此外，本文还引入了一个新的概念——“强度指数（Magnitude Index, MI）”，以更准确地衡量复合型气候事件的严重程度。传统的研究多依赖于月度尺度的数据，例如干旱指数和月均高温指标，但这种方法存在一定的局限性。它可能无法充分反映极端短期（亚月度）复合型事件的持续时间和强度，也无法有效区分不同持续时间事件的累积影响。相比之下，MI基于每日数据，将事件的持续时间和强度结合起来，从而提供了一种更为精细和客观的评估方法。这一概念的应用，不仅有助于更准确地衡量复合型事件的破坏潜力，也为未来研究提供了新的思路和工具。

为了更全面地评估复合型气候事件的联合发生风险，本文构建了三维Copula模型。Copula是一种统计学工具，能够描述多个变量之间的依赖关系，尤其适用于处理非线性和尾部依赖结构。传统的Copula方法多采用一维或二维模型，这些模型在分析复合型事件时存在一定的不足，尤其是在处理多维变量之间的复杂依赖关系时。三维Copula模型的引入，使得研究人员能够更细致地探讨高温、降水以及复合型事件强度之间的相互作用，从而揭示出更复杂的依赖模式。研究结果表明，在不同的气候情景下，复合型事件的持续时间、频率和强度之间存在显著的相互依赖关系，而这种关系在三维模型中得到了更为清晰的体现。

研究还发现，随着温室气体排放的增加，复合型气候事件的严重程度也在不断提升。特别是在未来高排放情景下，这些事件的重现周期（即发生频率）明显缩短，意味着它们可能更加频繁地出现。这种变化趋势对中国的生态环境和社会经济构成了重大挑战，特别是在农业、水资源管理和公共卫生等领域。例如，高温与干旱的复合型事件可能导致农作物减产、水资源短缺和森林火灾频发，而高温与湿润的复合型事件则可能加剧病虫害的传播、增加人体热应激的风险，并对生态系统造成更大的压力。

在当前的研究背景下，复合型气候事件的评估不仅需要关注其发生频率和持续时间，还应更加重视其强度和对社会经济的影响。本文通过引入MI和三维Copula模型，为这一领域提供了新的方法论支持。同时，研究结果也强调了CHTWE在未来的潜在风险，尤其是在其强度和频率显著增加的情况下，需要引起更广泛的关注。这不仅对政策制定者具有重要的参考价值，也为相关领域的研究人员提供了新的研究方向。

本文的研究还揭示了复合型气候事件在不同区域的分布特征。例如，CHTDE在新疆、云南以及长江中下游地区的发生频率较高，这与之前的研究结果一致。然而，CHTWE的分布则更为广泛，尤其是在未来高排放情景下，其影响范围可能进一步扩大。这种空间分布的变化不仅反映了气候变化对不同地区的影响差异，也提示我们需要在不同区域采取差异化的应对策略。例如，在高温与干旱频繁发生的地区，应加强水资源管理和森林防火措施；而在高温与湿润事件频发的地区，则需重点关注农业病虫害防控和公共卫生保障。

值得注意的是，本文的研究不仅限于对复合型气候事件的发生特征进行分析，还探讨了这些事件的持续性和其背后的作用机制。例如，CHTDE的持续时间与干旱指数密切相关，而CHTWE的强度则与降水的时空分布和高温的叠加效应有关。这些机制的深入研究有助于我们更好地理解复合型事件的形成过程，从而为预测和应对这些事件提供科学依据。此外，研究还发现，复合型事件的强度和频率之间存在一定的正相关关系，这意味着在某些情况下，事件的频率增加可能会导致其强度的进一步增强，从而加剧其对社会和生态系统的冲击。

为了更准确地预测未来复合型气候事件的发生趋势，本文采用了两种不同的排放情景进行模拟：SSP245和SSP585。SSP245代表中等减排情景，而SSP585则代表高排放情景。在SSP245情景下，复合型事件的总体发生量可能会有所减少，但在某些区域，尤其是高温与湿润事件频发的地区，其发生频率和强度仍可能显著上升。相比之下，在SSP585情景下，复合型事件的频率和强度都可能达到较高水平，这表明减排措施的实施对于缓解复合型气候事件的风险至关重要。

本文的研究成果对于制定应对气候变化的政策和措施具有重要的现实意义。首先，它为政府和相关部门提供了科学依据，以评估未来可能面临的气候风险，并据此调整相应的防灾减灾策略。其次，它有助于提高公众对复合型气候事件的认识，增强社会对极端天气事件的应对能力。最后，它也为进一步研究复合型气候事件的形成机制、影响范围和应对措施提供了新的研究方向和方法论支持。

总体而言，本文通过结合每日尺度数据和三维Copula模型，对复合型气候事件的联合发生风险进行了系统评估。研究结果不仅揭示了当前和未来复合型气候事件的变化趋势，还强调了CHTWE在未来可能带来的更大挑战。因此，未来的研究和政策制定应更加关注高温与湿润事件的潜在影响，并采取相应的措施加以应对。同时，本文所引入的MI和三维Copula模型也为复合型气候事件的评估提供了新的工具，有助于更精确地预测和管理这些事件带来的风险。