基于多模式集合优化与偏差校正的中国未来极端高温演变预测研究

《Sustainability》：Evaluation for Optimal Model Selection and Bias-Corrected Projections of Daytime and Nighttime Extreme Heat in China Using the SimmEX Dataset

　　摘要全球变暖加剧了极端高温事件，带来了日益增长的气候风险。中国作为一个对气候高度敏感的地区，经历了白天和夜间同时出现的复合极端高温，对健康、生态系统和社会经济发展构成了威胁。因此，准确预测不同排放情景下中国未来极端高温的演变情况，对于气候风险评估、适应规划以及区域可持续发展至关重要。本研究结合SimmEX极端温度指数数据集和NEX-GDDP-CMIP6气候模型数据，研究了六个白天和夜间极端温度指标（TXx、TNx、TX90p、TN90p、SU和TR）。研究构建了一个时空评估框架来优化多模式集合（MME），并采用组合非平稳累积分布函数匹配法（CNCDFm）进行偏差校正。主要发现如下：（1）CMIP6模型总体上能够再现中国极端高温的时空特征。基于强度型的指标（TXx、TNx）表现出最高的模拟技能度（空间相关系数为0.85–0.95），其次是绝对阈值型指标（SU、TR），而基于分位数的指标（TX90p、TN90p）则表现出更大的不确定性。（2）MME的性能并不随集合规模的增加而单调提升。时空评估框架确定了各指标的最优模型组合，同时平衡精度与稳健性的最佳MME规模分别为：TXx为7个模式、TNx为4个、TX90p为5个、TN90p为4个、SU为4个、TR为4个。（3）CNCDFm改善了MME与观测值之间的一致性，其中对TXx、TNx、SU和TR的改善幅度大于基于分位数的TX90p和TN90p。预计中国各地的极端高温将有所增加，在高排放情景下增幅更为显著，且不同指标之间呈现出明显的区域差异特征。到21世纪末，在SSP5-8.5情景下，TXx和TNx预计将分别上升6.7°C和7.3°C，而在SSP1-2.6情景下则分别上升2.4°C和3.1°C。夜间指标表现出比白天指标更强劲的增幅，突显了在高排放情景下更大的极端高温风险。