高分辨率多GCM集合模拟中亚小时尺度降水与暴雨事件特征及其对气候适应的启示

本研究针对气候变化下短时极端降水引发城市洪涝的突出问题，通过KIT-KLIWA多GCM-CPM（0.025°分辨率）集合模拟，首次系统评估了德国地区5分钟分辨率降水事件特征。研究发现CPM能准确再现雷达观测的降水频率分布，但存在长事件高估和短时强对流事件低估的偏差；揭示了1小时年极值事件以（极）前倾型为主导的时空特征，为气候适应工程中的暴雨设计模式更新提供了关键科学依据。

　　

在全球变暖背景下，短历时极端降水引发的城市内涝已成为重大气候风险。传统工程设计依赖的暴雨模式（如芝加哥设计暴雨）基于历史观测，但最新证据表明降水时空分布特征正在改变——澳大利亚观测显示暴雨正变得更"尖峰化"和"前倾化"。这对排水系统等基础设施的韧性设计提出严峻挑战，而现有气候模型因分辨率不足难以捕捉亚小时尺度的对流过程。

德国卡尔斯鲁厄理工学院等机构的研究团队在《Weather and Climate Extremes》发表突破性研究，利用KIT-KLIWA多GCM驱动的高分辨率（2.8 km）对流解析区域气候模式(CPM)集合，首次对德国地区1971-2000年5分钟分辨率降水开展系统性评估。研究创新性地结合雷达网格化数据（Radolan 1 km×1 km）和725个地面站点观测，通过事件分析法揭示了亚小时尺度极端降水特征。

关键技术包括：1）采用EC-EARTH、HadGEM2-ES和MPI-ESM-LR三个CMIP5 GCM驱动的COSMO-CLM区域模式嵌套模拟；2）基于泊松过程确定7.5小时风暴间隔时间的事件分割算法；3）定义D50参数量化事件前倾/后倾特征；4）针对1小时和6小时年极值(AM)事件的三级时长分类（短/中/长）分析框架。

5分钟降水频率
CPM成功再现观测的降水频率曲线形态，5分钟极端强度与雷达数据吻合，但6小时聚合尺度出现高估。干时段占比分析显示CPM存在系统性湿偏差，MPI-ESM-LR-C最为显著。

事件结构偏差
创新性事件分析揭示CPM存在"双偏差"现象：低估短时（<3 h）小降水量事件达30%，却高估长事件（>12 h）发生频率20%。这种偏差在MPI-ESM-LR-C驱动模拟中最显著，可能与深对流过程表征不足相关。

极端事件特征
1小时AM事件中：

• 73%呈现（极）前倾型（D50≤40%），且前倾程度与事件时长正相关
• CPM模拟的5分钟峰值强度（12.5 mm）介于雷达站网数据（11.1 mm）与单点观测（14.0 mm）之间
• 长事件（12-24 h）降水总量被高估15-20%

6小时AM事件显示类似规律，但前倾型占比随时长增加而降低，CPM对中等时长事件再现最佳。

这项研究为CPM在亚小时尺度降水模拟的可靠性提供了首个多模型验证。其重要意义在于：1）证实2.8 km分辨率CPM能捕捉暴雨事件的关键时空特征，为气候变化下的工程设计提供新工具；2）揭示的事件结构偏差为模式改进指明方向，特别是短时强对流过程的模拟优化；3）建立的D50量化方法为暴雨模式更新提供客观指标。该成果将推动从"静态设计暴雨"向"气候适应性暴雨模式"的范式转变，对提升城市防洪韧性具有重要实践价值。