新西兰极端日降雨量的非平稳广义极值统计建模及其气候变暖响应研究

针对气候变化下极端降雨事件频发的问题，研究人员基于新西兰地区五类气候情景（前工业时代至3.0°C变暖）的大规模区域气候模型集合，系统评估了非平稳广义极值模型（GEV）中参数（位置μ、尺度σ、形状ξ）随南半球陆地温度（TSHland′）变化的敏感性。研究发现，仅允许位置和尺度参数线性依赖气候变暖的GEV模型（MU-SIGMA）在保证精度的同时显著降低不确定性，揭示新西兰全域1-in-100年降雨量增幅达5-8%/°C，为气候适应性规划提供关键科学依据。

　　

随着全球气候变暖加剧，极端降雨事件频发对人类社会和自然生态系统构成严峻挑战。新西兰（Aotearoa New Zealand）因其复杂地形和独特气候特征，滑坡、洪涝等灾害风险尤为突出。然而，传统基于历史观测的极值统计方法面临两大难题：一是观测记录时间短且来自非稳态气候背景，二是气候模型虽能模拟未来情景但存在降水量的系统性偏差。如何融合观测与模型数据优势，构建可靠的极端降雨预测框架，成为气候风险评估领域亟待解决的科学问题。

针对这一挑战，新西兰国家水与大气研究所（NIWA, National Institute of Water and Atmospheric Research）的Suzanne Rosier团队联合多国学者，利用"weather@home/ANZ"项目生成的超大规模区域气候模型数据集（包含前工业时代、当前及1.5°C/2.0°C/3.0°C变暖五种情景的数千次模拟），首次系统评估了不同参数化方案的非平稳广义极值模型（Generalized Extreme Value, GEV）在新西兰极端日降雨量（Rx1day）预测中的适用性。这项开创性研究发表在《Weather and Climate Extremes》上，为气候变暖下的灾害防控提供了量化工具。

研究团队采用多尺度技术方法：首先通过分位数-分位数图验证区域气候模型与观测数据（新西兰虚拟气候站网络VCSN）的一致性；其次设计九种GEV模型构型（从静态STAT到全参数非平稳MU-SIGMA-XI），以Southern Hemisphere land temperature anomaly（T_SHland^′）为协变量；最后基于40-2500年不同样本量，通过Bootstrap重采样评估参数稳定性。研究特别关注北岛Whangarei（亚热带）、南岛Milford Sound（超湿西海岸）等8个代表性站点的气候响应差异。

3.1 气候模型评估

模型与观测数据的Q-Q图显示，除Milford Sound外，weather@home/ANZ能较好再现极端降雨分布特征，但模型极端值（100%分位数）普遍高于观测，反映大样本集合对稀有事件的捕捉优势。

3.2 GEV参数稳定性

对比EPOCH（分时段拟合）与MU-SIGMA-XI（全参数非平稳）模型发现，后者所有参数估计值在40-2500年样本量下均保持稳定，而EPOCH模型的尺度参数σ₀在小样本时低估达20-30%，证实全参数协变量方法的鲁棒性。

3.3-3.4 最优模型选择

基于200年模拟数据的分析表明，仅让位置(μ)和尺度(σ)参数随T_SHland^′线性变化的MU-SIGMA模型，其1-in-100年降雨量估计与全参数模型一致，且置信区间宽度减少50%。在更现实的40年样本下，该模型仍保持最优性能，避免其他构型（如XI模型）产生的高估偏态。

3.5 统计指标验证

AIC/BIC准则一致支持MU-SIGMA为最优模型，其平衡拟合优度与参数简约性的特点在标准化残差Q-Q图中得到进一步验证，仅Milford Sound等地形特殊站点存在轻微偏离。

4. 讨论与结论

研究发现新西兰全域极端降雨均呈增湿趋势，但空间异质性显著：北岛Whangarei增幅最高（8.1%/°C），南岛Dunedin最低（4.0%/°C）。这种差异可能与大气河流（atmospheric rivers）和地形动力增强效应有关。值得注意的是，尺度参数的变化（σ₁/σ₀≈μ₁/μ₀）符合比湿增加的理论预期，而形状参数ξ的非平稳性贡献不显著，这为简化模型提供了物理解释。

该研究首次在新西兰地区建立了气候协变量驱动的非平稳GEV建模框架，证实MU-SIGMA构型在有限样本下的优越性，其成果可直接应用于防洪工程设计标准修订。未来工作需结合CMIP6多模型验证空间异质性的物理机制，特别是西海岸超强降雨对气候反馈的敏感性。这项研究为小岛屿国家应对气候风险提供了可推广的方法学范式。