解析长江流域复合型热浪增加的内外部影响

《Weather and Climate Extremes》：Disentangling internal and external impacts on increasing compound heat waves over the Yangtze River valley

　　

日间-夜间复合型热浪（CHW）因其持续全天累积影响而对人类健康产生重大影响，在当前全球变暖（GW）背景下愈发受到关注。人为活动对CHW的影响已得到强调，然而，内部气候变率如何以及在多大程度上影响其变化仍不清楚。研究人员发现，1961至2021年长江流域（YRV）的CHW呈振荡上升趋势，其中1981–1999年显著减弱，之后明显增强。这种年代际波动和上升趋势由GW和太平洋/大西洋年代际变率共同调节。量化分析表明，GW贡献了36.9%，而年代际模式共同贡献了63.1%的CHW总变化。更有趣的是，这种CHW的振荡增加与季节平均最高和最低温度的显著变化密切相关。YRV的白天最高温度主要呈现暖-冷-暖的年代际变化，尤其由太平洋年代际振荡（PDO）诱发，而夜间最低温度则因GW及随后大西洋多年代际振荡（AMO）的影响而呈上升趋势。大集合模拟也验证了外强迫与内部变率对CHW增加的协同作用。该研究为理解CHW变化及其年代际预测提供了新见解。

**论文解读：解析长江流域复合型热浪增加的内外部影响**

**研究背景、问题与研究意义**

复合型热浪（CHW）是指日间和夜间连续多日同时出现异常高温的事件，因其累积性热应激贯穿昼夜循环，对人类健康构成显著威胁。在全球变暖（GW）背景下，CHW的频率、强度和空间范围在过去半个世纪显著加剧。已有研究多强调人为强迫（如温室气体排放和城市化）对CHW的驱动作用，然而内部气候变率（如太平洋年代际振荡PDO和大西洋多年代际振荡AMO）如何调节CHW变化仍不清楚。长江流域（YRV）作为中国CHW高发区，其CHW自1960年代以来呈明显上升趋势并伴随年代际波动，但外部强迫与内部变率在其中的相对作用尚未被量化。为此，该研究旨在解析全球变暖和内部气候变率对YRV中CHW增加的各自贡献及其协同机制。论文发表在《Weather and Climate Extremes》；研究基于观测资料与大集合模拟，首次量化了GW（贡献36.9%）与年代际变率模式（PDO和AMO共贡献63.1%）对CHW变化的相对重要性，并揭示了其通过分别影响白天最高温度和夜间最低温度而产生的叠加效应，为CHW的年代际预测提供了关键理论依据。

**主要关键技术方法**

1. **数据来源**：采用CN05.1逐日最高/最低气温（0.25°×0.25°）、CRU TS v4.07全球月平均气温（0.5°×0.5°）、ERA5月平均大气变量（1°×1°）、HadISST1月平均海表温度（SST，1°×1°），时段为1961–2021年夏季（6–8月）。利用社区地球系统模型大集合（CESM-LE）的39个成员模拟，其共享历史强迫（1920–2005）和RCP8.5强迫（2006–2100），但初始大气扰动不同。
2. **CHW定义**：基于相对阈值（1981–2010年基线期，以31天滑动窗口计算最高/最低温度的第90百分位数），当最高和最低温度同时连续至少3天超过各自阈值时记为一次CHW事件；夏季（6–8月）所有CHW事件的总天数定义为CHW频率。
3. **相对重要性分析**：采用多元线性回归模型（LMG方法），以GW指数（全球平均夏季近地表气温线性趋势分量）、PDO指数（北太平洋SST异常的主成分PC1）、AMO指数（北大西洋区域平均SST异常，经1901年以来线性去趋势）为自变量，分解它们对YRV中CHW频率、最高/最低温度年代际变化的贡献比例，并通过bootstrap（1000次重抽样）给出90%置信区间。
4. **外强迫与内部变率分离方法**：基于CESM-LE集合平均代表外强迫响应，集合成员间标准差反映内部变率影响；在观测中，以全球平均近地表气温序列作为外强迫信号，通过回归方法分解最高/最低温度的外强迫分量和内部气候变率分量。

**研究结果**

**3.1 YRV中CHW的多尺度变化**
基于CN05.1观测分析发现，1961–2021年YRV中CHW频率呈振荡上升趋势，通过滑动t检验检测到1981年和2000/2001年存在显著突变点，据此将研究期划分为epoch 1（1961–1979）、epoch 2（1981–1999）和epoch 3（2001–2020）。epoch 1的平均CHW频率（1.14天/年）高于epoch 2（0.69天/年），epoch 3则急剧上升（3.13天/年）。进一步分析表明，白天最高温度呈现明显的暖-冷-暖年代际变化（epoch 2最低），而夜间最低温度呈持续上升趋势。为此，研究人员发现CHW变化与白天/夜间热浪频率的同步性存在阶段性差异：1980年前主要受白天热浪影响，2000年后主要受夜间热浪影响，提示内部变率主要影响白天温度，而全球变暖更主导夜间温度变化。

**3.2 多尺度变化的物理过程**
通过对比epoch 1与epoch 2的大气环流和海温异常：epoch 1期间，北太平洋呈现类似负PDO型SST异常，驱动了类似太平洋-日本（PJ）型的中层反气旋环流，在YRV区域引起下沉运动、减少云量、增强短波辐射，导致白天升温；同时850hPa反气旋使YRV干燥，进一步加剧白天高温。epoch 3期间，YRV受到来自北大西洋的正AMO型SST异常激发的波列影响，中层和低层反气旋环流较弱但配合上层波列，使YRV仍维持下沉运动有利于升温，但干燥程度低于epoch 1，从而限制了夜间降温。相对重要性分析（LMG）显示：白天最高温度变异主要由PDO贡献（约60%），夜晚最低温度则主要由GW和AMO主导；对于CHW频率，PDO和AMO（内部变率）共贡献63.1%，GW贡献36.9%。空间回归结果也证实：负PDO、正AMO和GW趋势均与YRV中大部分区域的正CHW频率异常相关，但PDO更显著影响白天温度，GW更明显影响夜间温度。

**3.3 大集合模拟对内部变率与外强迫的归因**
利用CESM-LE的39个成员模拟发现：在epoch 1到epoch 2转变中，集合平均的最高温度变化不显著，但成员间离散度大，表明内部变率主导白天温度异常；而最低温度在集合平均中显著升高，离散度相对较小，表明外强迫信号更明显。在2000年前后转变（epoch 3减去epoch 2）中，集合平均显示整个YRV中最高和最低温度均显著升高（最高温度升幅0.33°C，最低温度0.48°C），但最高温度成员间离散度大于最低温度。基于回归分解的定量结果：epoch 1中，内部变率贡献了最高温度暖异常的136.7%，外强迫起冷却作用（?36.7%）；而最低温度的外强迫分量（?0.28°C）被内部变率（0.21°C）部分抵消。epoch 3中，内部变率对最高温度上升贡献54.4%，外强迫贡献45.6%；最低温度升高中外强迫占80.9%，内部变率仅占19.1%。模拟中还发现，不同成员中温度变化差异对应的SST型分别与负PDO和正AMO相似，进一步验证了PDO和AMO作为内部变率代表对区域温度变化的调制作用。

**讨论与结论总结**

该研究阐明了内部变率（尤其PDO和AMO）与外部强迫（全球变暖）对长江流域复合型热浪（CHW）变化的联合作用，定量揭示了各自贡献：GW贡献36.9%，年代际模式（PDO和AMO）共贡献63.1%。具体而言，白天最高温度的年代际变化主要受PDO调控，夜间最低温度的上升趋势则受GW主导并由AMO调制。大集合模拟进一步证实了外强迫对最低温度贡献更大、内部变率对最高温度影响更强的结论，两者叠加共同导致了YRV中CHW的振荡增加。该研究强调了内部变率在年代际尺度上可能显著放大或抵消外强迫效应（如2000年后的CHW激增），为CHW的年代际预测和复合气候极端事件的理解提供了重要定量依据。研究结论还指出，未来需借助多模式分析以降低单一模型带来的不确定性。