《Journal of Hydrology: Regional Studies》：A statistically integrated approach for assessing typhoon-induced rainfall in Taiwan under climate change scenarios
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研究区域为台湾及邻近西北太平洋台风走廊（20.5°–26.5°N, 118.5°–124.5°E），在17个雨量站（跨越北部海岸、迎风东部山坡、中央山脉及西部平原）进行分析。研究焦点为一个西北太平洋统计台风模型，基于1977–2022年最佳路径记录进行校准，并
研究区域为台湾及邻近西北太平洋台风走廊（20.5°–26.5°N, 118.5°–124.5°E），在17个雨量站（跨越北部海岸、迎风东部山坡、中央山脉及西部平原）进行分析。研究焦点为一个西北太平洋统计台风模型，基于1977–2022年最佳路径记录进行校准，并与一个两阶段贝叶斯降雨模型（分离降雨发生与条件降雨量，交叉验证F1分数为0.845，均方根误差低于40?mm）耦合。研究人员生成了一千次蒙特卡洛（Monte Carlo）实现，用于基准期（1995–2014）以及耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）共享社会经济路径5–8.5（SSP5–8.5）强迫下的中期（2041–2060）和末期（2081–2100）时期，随后对模拟年极值进行逐站点频率分析。新的水文见解：所有17个站点及所有四个检验的重现期（10–200年）的6小时台风降雨均增加，平均约49%，从中期约45%上升至末期约53%。响应具有地形组织性，从大武的10.6%到基隆的115.5%，北部海岸和山区内部最强，而被中央山脉遮蔽的盆地则较为温和，同时中等（>50?mm）和强（>200?mm）6小时事件的频率在几乎所有站点上升。相对变化（而非绝对重现水平）是修订台湾设计降雨的适当基础。
**论文解读文章**
**研究背景与问题**
台风是造成全球严重自然灾害的现象，如2019年台风哈吉贝（Hagibis）和2017年飓风哈维（Hurricane Harvey）分别对日本东京和美国休斯顿造成灾难性影响，经济损失超100亿和1250亿美元。然而，台风也是重要的淡水来源，在台湾，每年通常有三到四个台风影响该岛，占年供水量的重要部分。2020–2021年严重干旱期间，56年来首次无台风登陆，凸显了水资源对台风降雨的依赖。因此，理解台风行为并准确量化不同气候情景下的台风诱发降雨，对于减灾和水资源管理具有重要的科学和实际意义。
目前，台风模拟方法分为基于物理的数值天气预报模型和统计模型。物理模型计算密集、依赖大量观测数据，而统计模型计算效率高，适合长期灾害评估。然而，现有统计模型主要聚焦于风灾，降雨耦合发展较慢。此外，基于观测记录的长期重现期（如100年和200年）台风降雨估计存在较大抽样不确定性，在气候非平稳条件下进一步放大。完全动态降尺度方法计算成本高昂，难以生成约束罕见上尾事件所需的大样本集合。因此，将未来气候条件化的合成台风目录与概率贝叶斯降雨传递函数耦合，提供了一种实用的中间框架。
**研究内容与结论**
研究人员开发了一个完全集成的统计–贝叶斯框架，用于评估历史和未来气候条件下台湾的6小时台风强降雨。该框架结合了统计台风生成器（模拟台风生成、路径和强度演变）和两阶段贝叶斯降雨模型（分别估计降雨发生和条件降雨强度）。在CMIP6 SSP5–8.5气候强迫下，每个气候时期执行1000次蒙特卡洛模拟，结果显示台湾短期降雨普遍增强。17个站点的所有重现期（10–200年）的6小时降雨深度均增加，平均约49%，从基隆的115.5%到大武的10.6%，最强增幅出现在北部海岸和山区内部，而被中央山脉遮蔽的盆地增幅较温和。中等（>50?mm）和强（>200?mm）6小时事件频率在几乎所有站点上升。该研究发表在《Journal of Hydrology: Regional Studies》上。
**主要关键技术方法**
研究人员采用以下关键方法：（1）西北太平洋统计台风模型，基于1977–2022年IBTrACS最佳路径记录校准，包含负二项分布的台风生成模型和基于多元线性回归的路径模型（包括移速、移向角、相对强度演变）；（2）两阶段贝叶斯回归降雨预测模型，包括贝叶斯逻辑回归（降雨发生）和贝叶斯伽马广义线性模型（条件降雨量），在17个雨量站（覆盖台湾北部海岸、迎风东坡、中央山脉和西部平原）进行校准和验证；（3）蒙特卡洛模拟框架，每个气候时期生成1000个合成台风事件，用于频率分析。样本队列来源为17个台湾雨量站的历史观测数据（1977–2022年）。
**研究结果**
**3.1 贝叶斯回归降雨模型验证**
通过事件10折交叉验证，逻辑回归模型在所有站点的F1分数均高于0.75，AUC超过0.75，表明模型在降雨发生预测上具有高判别能力。伽马广义线性模型（Gamma-GLM）的验证显示，均方根误差（RMSE）在21.99–55.73?mm之间，平均值为33.03?mm；平均绝对误差（MAE）在14.30–38.18?mm之间，平均值为20.91?mm。高山站点（如阿里山、玉山）和迎风海岸站点误差较大，反映地形对降雨变异性的增强作用。
**3.2 统计台风模型验证**
（1）生成频率与空间分布：模型年均生成33.73个热带气旋，与观测值33.85非常接近，相对误差仅-0.35%。空间分布与历史气候一致，主要生成区位于5°–20°N、120°–160°E。
（2）路径特征验证：模拟的移向角、移速与历史数据在35个海岸观测站上吻合良好。移速的标准差匹配良好，但中心压力的标准差被低估5–8?hPa。
（3）影响台湾的台风：模拟年均4.99个台风靠近台湾，高于观测的4.09个，主要源于模型对台风强度的维持时间较长。严重台风（≥51?m/s）被高估约三倍，但总体呈保守估计。
（4）模型性能评估：模型准确再现了主要路径模式（直接西行、北向转向、台湾海峡通过），但中心压力变异性偏低，极端强度高估，给出偏保守的灾害估计。
**3.3 不同气候变化情景下的降雨预测**
从基准期（1995–2014）到中期（2041–2060）和末期（2081–2100），所有站点的超概率曲线系统右移，表明相同超概率下降雨量增加。高频降雨（>50?mm和>200?mm）的比例在几乎所有站点上升，尤其在高海拔站点（如阳明山、阿里山）增幅最大。迎风东海岸站点（如花莲）历史基线高，未来增幅也显著。西部平原和北部海岸同样观测到增加，表明气候变暖驱动的台风降雨增强广泛影响全岛。
**4. 频率分析与讨论**
研究人员对每个气候时期的年最大6小时降雨序列进行频率分析，拟合伽马（Gamma）、耿贝尔（Gumbel）和韦布尔（Weibull）分布，并通过K-S检验、AIC和RMSE挑选最优分布。结果显示，所有站点和所有重现期（10、50、100、200年）的6小时降雨深度均增加，平均增幅约49%。最大增幅出现在基隆（115.5%），最小为大武（10.6%）。增幅在中期（约45%）到末期（约53%）有所增加。相对变化（而非绝对重现水平）被强调为更可靠的比较指标，因为绝对上尾估计存在较大不确定性。
**5. 不确定性与局限性**
研究人员指出框架的主要不确定性来源：（1）统计台风模型校准函数形式的平稳性假设，导致绝对重现水平具有较大残余不确定性，但期间百分比变化更稳健；（2）未考虑大规模动力因子（如引导气流、副热带高压、垂直风切变）和风暴结构指标（如大小、风半径、快速增强率），因此未捕捉到西北太平洋的台风生成和路径向极地迁移；（3）不同机构最佳路径记录间的强度差异（如JTWC与JMA）引入额外不确定性；（4）降雨模型对地形和云物理过程表示不足，高海拔站点存在低估峰值降雨的现象；（5）频率分析中稀疏样本导致上尾外推可能高估极端值。
**6. 结论翻译**
在这项研究中，研究人员开发了一个完全集成的统计–贝叶斯框架，用于评估历史和未来气候条件下台湾的台风诱发6小时强降雨。通过结合一个能够模拟真实生成模式、风暴轨迹和强度演变的统计台风生成器，以及一个分别估计降雨发生和条件降雨强度的两阶段贝叶斯降雨模型，该框架为气候变化影响评估提供了一种计算高效且概率严格的方法。模型验证结果表明，统计台风模型成功再现了关键气候特征，包括生成频率、主要路径路径、移速和强度演变。尽管模型通常低估中心压力的变异性，并高估影响台湾的台风频率和强度，但这些偏差通常产生保守的灾害估计，这对风险评估应用是可取的。同样，贝叶斯降雨模型在台湾不同地形背景下实现了高预测能力，准确捕捉了降雨的空间变异性、中央山脉沿线的地形增强、西部平原的雨影效应以及与强降雨生成相关的不确定性。尽管模型在高海拔站点（如阿里山和玉山）表现出对上尾值的局部低估，但预测区间与观测变异性保持一致，支持了模型在概率灾害评估中的适用性。在台风建模方面，集成框架同样未表示气候驱动的大规模动力因子或热带气旋大小、风半径或快速增强率的变化，因为回归系数和风场公式保持在其历史校准值不变。在CMIP6 SSP5–8.5气候强迫下，每个气候时期1000次蒙特卡洛模拟的结果显示，台湾短期降雨一致且广泛增强。超概率曲线在中期（2041–2060）和末期（2081–2100）气候条件下系统性向较大降雨量移动，山区和迎风区域增幅最大。插值空间模式显示，中等（>50?mm）和强（>200?mm）6小时降雨事件频率在几乎所有站点上升，表明升温增强的水汽可用性和台风特征变化已足以增加该岛的强降水。使用站点特定最佳拟合分布（包括伽马、耿贝尔和韦布尔分布）的重现期分析结果表明，所有17个站点的10、50、100和200年6小时降雨深度均增加。百分比变化结果显示台湾平均增强约50%，北部沿海站点（如基隆）最大增幅超过110%，而被中央山脉遮蔽的背风盆地增幅较温和。值得注意的是，在某些高海拔站点（如阿里山）观察到非单调行为，反映了纯统计方法的局限性。根据框架对期间比较的结构性强调，首要结果以相对（百分比）比较形式报告，在基准期、中期和末期情景之间进行比较，不确定性合并分析支持更可靠的期间比较指标。总体而言，集成框架表明，在高排放气候情景下，台湾短期强降雨预计将大幅增强。这些增幅在山区最大，增强的水汽输送和显著的地形抬升共同产生不成比例的大幅未来变化。本文提出的方法提供了一种可扩展且计算高效的替代方案，可用于需要大样本集合的稳健风险评估。结果强调了将更新的设计降雨估计纳入基础设施规划、水库运行和洪水风险管理的重要性，以增强台湾在气候变化加速下对台风影响的韧性。
