基于CMIP6全球气候模式对埃塞俄比亚上青尼罗河流域Jemma子流域降水极值的性能评估与预估

《Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C》：Performance evaluation of CMIP6 GCMs and projection of precipitation extremes over the Jemma sub-basin, Upper Blue Nile basin of Ethiopia

　　

摘要翻译：
气候变化是21世纪最重大的全球挑战之一，对自然生态系统和人类生计产生了深远影响。由于温室气体浓度升高和气候变暖，极端天气事件（如不规则降水、干旱和热浪）的频率和强度在全球范围内有所增加（IPCC, 2021；Chen and Dai, 2024）。在这些极端事件中，降水模式的变化对水资源、农业生产力和灾害风险管理构成严重威胁，尤其是在撒哈拉以南非洲等脆弱地区（Niang et al., 2014；Dinku et al., 2018）。埃塞俄比亚对雨养农业的依赖，加上降水的时空变异性，加剧了其对气候相关冲击的脆弱性（Gebrechorkos et al., 2019；Gashaw et al., 2023；Wubaye et al., 2023）。极端降水事件可导致山洪暴发、土壤侵蚀和作物歉收，威胁农村生计并破坏国家发展目标。为更好地理解和预测这些风险，全球气候模式（GCMs），特别是第六次耦合模式比较计划（CMIP6）中的模式，已成为预测未来降水模式和评估气候影响不可或缺的工具。与前几阶段相比，CMIP6改进了模式物理过程、提高了空间分辨率并更新了排放情景（Eyring et al., 2016；O’Neill et al., 2016）。然而，这些GCMs主要面向大尺度气候预测设计，由于其粗空间分辨率以及对复杂地形和大气过程的简化表征，往往难以在更精细的区域和地方尺度上准确模拟降水极值（Eyring et al., 2016）。因此，对GCMs性能进行局地化评估对于确保亚流域尺度适应规划中极端事件预估的可靠性至关重要。鉴于埃塞俄比亚复杂的高原地形和脆弱性，对GCM性能进行局地验证对于可靠的气候影响评估和适应规划至关重要（Berhanu et al., 2025；Gashaw et al., 2024）。Mohammed（2025）等人强调，必须针对极端降水事件评估CMIP6 GCMs，以确保局地尺度气候预估的可靠性。多项研究已在埃塞俄比亚的区域和流域尺度上评估了CMIP6模式性能。Enyew et al.（2021）在上青尼罗河流域评估了CMIP6 GCMs的降水和温度表现，而Worku et al.（2021）在Jemma子流域提供了局地尺度分析。Demissie和Sime（2021）研究了埃塞俄比亚西南部的CORDEX模式，强调了高分辨率模式在捕捉区域气候变率方面的重要性。Berhanu et al.（2025）评估了埃塞俄比亚全境的45个CMIP6模式，发现大多数模式能捕捉季节性极值的空间分布，但低估了高原和高降水区的降水量级，并对连续湿日存在显著高估。然而，这些研究主要集中于较广泛的区域或流域尺度评估，并未在子流域和农业生态区（AEZ）尺度上全面评估极端降水指数。此外，很少有研究使用气候变化检测与指数专家组（ETCCDI）推荐的稳健指标，将历史模式评估与未来预估分析相结合，这限制了结果对地方水资源管理和气候适应策略的实际适用性。为弥补这些空白，本研究聚焦于Jemma子流域——一个地形复杂、气候脆弱性高且局地尺度极端降水评估仍然有限的地区。研究的主要目标是：（1）评估选定的CMIP6 GCMs在子流域和AEZ尺度上再现观测极端降水指数的性能；（2）预估不同共享社会经济路径（SSPs）下未来极端降水的变化；（3）为水资源管理和气候适应规划提供可操作的见解。通过将模式评估与未来预估明确联系起来，本研究填补了局地气候评估中的关键空白，并为Jemma子流域基于证据的适应策略提供支持。

论文解读：

### 研究背景与问题

气候变化背景下，极端降水事件的频率和强度变化对水资源、农业和灾害风险管理构成严重威胁，尤其对依赖雨养农业的埃塞俄比亚而言更为突出。全球气候模式（GCMs），特别是第六次耦合模式比较计划（CMIP6）中的模式，是预测未来降水格局的重要工具。然而，CMIP6 GCMs因空间分辨率较粗、对复杂地形和局地大气过程表征不足，在子流域和农业生态区（AEZ）尺度上模拟降水极值的能力存在较大不确定性。尽管已有研究在埃塞俄比亚不同流域评估了CMIP6模式，但针对Jemma子流域及其内部亚热带和温带AEZ的极端降水指数系统评估与未来预估研究仍较匮乏。为此，研究人员开展本研究，旨在评估CMIP6 GCMs在Jemma子流域重现历史极端降水指数的能力，预估不同共享社会经济路径（SSPs）下未来极端降水的变化，并为当地水资源管理与气候适应提供科学依据。

### 主要技术方法

研究人员利用埃塞俄比亚气象研究所（EMI）7个气象站1995–2014年逐日观测降水数据，覆盖亚热带（Gohatsion、Lemi、Alemketema）和温带（Debre Berhan、Fichie、Mehal Meda、Wereilu）两个AEZ。从CMIP6档案中获取9个GCMs（ACCESS-ESM1-5、CNRM-CM6-1、EC-Earth3-Veg、GFDL-ESM4、GISS-E2-1-G、MIROC6、MRI-ESM2-0、NorESM2-MM等）的r1i1p1f1逐日降水数据，通过CMhyd工具采用像素-点对比方法提取站点位置数据，并应用分布映射技术进行偏差校正。采用相关系数（r）、平均绝对误差（MAE）、偏差百分比（PBIAS）、均方根误差（RMSE）和Kling–Gupta效率（KGE）等统计指标评估模式性能，并计算综合评级指数（CRI）对模式排名。使用RClimDex软件计算ETCCDI推荐的10个极端降水指数，采用Mann-Kendall检验和Sen斜率估计进行趋势分析。未来预估基于性能排名前三的模式集合平均，考虑SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5三种排放情景，覆盖近期（2030–2049）、中期（2060–2079）和远期（2080–2099）三个时段。

### 研究结果

**历史极端降水变化特征**：1995–2014年站点分析显示，Gohatsion站R10mm（每年0.61天）和SDII（0.17 mm/天）呈显著上升趋势，表明强降水频率和降水强度增强；Mehal Meda站SDII显著下降（-0.04 mm/天），反映降水强度轻微减弱；其余站点多呈混合但多数不显著的趋势。这些结果与Abbay流域及Lake Tana子流域等研究发现的降水极端事件强化信号一致。

**亚热带AEZ模式评估与筛选**：对于绝对阈值指数R10mm和R20mm，MIROC6和MRI-ESM2-0表现最佳，ACCESS-ESM1-5和EC-Earth3-Veg并列第三；对于持续性指数CDD和CWD，GFDL-ESM4表现优异；MRI-ESM2-0在RX1day模拟中排名第一，EC-Earth3-Veg在RX5day中表现最佳；对于百分位指数R95p，MRI-ESM2-0领先；R99p中NorESM2-MM居首。整体上，MIROC6、EC-Earth3-Veg、MRI-ESM2-0和ACCESS-ESM1-5能较好捕捉该AEZ的中等到强降水事件，而CNRM-CM6-1和NorESM2-MM性能较差。

**温带AEZ模式评估与筛选**：GFDL-ESM4在R10mm模拟中表现最佳（CRI=0.67），EC-Earth3-Veg、NorESM2-MM和MRI-ESM2-0在R20mm中领先；NorESM2-MM和GISS-E2-2-G对CDD模拟最佳，MRI-ESM2-0在CWD中排名第一；EC-Earth3-Veg在RX1day和RX5day中均表现突出；MRI-ESM2-0在R95p中最佳，EC-Earth3-Veg在R99p中居首；GFDL-ESM4在SDII中表现最好，NorESM2-MM在PRCPTOT中排名第一。总体而言，EC-Earth3-Veg、GFDL-ESM4等模式在该AEZ中表现较优，但不同指数间模式排名存在差异，强调了局地校准的必要性。

**未来极端降水预估**：亚热带AEZ中，R10mm和R20mm频率在SSP3-7.0情景下显著增加，RX5day在SSP2-4.5远期和SSP3-7.0中期显著上升，R95p在SSP3-7.0近期显著增加，表明强降水事件将更频繁、更剧烈，增加山洪和土壤侵蚀风险。温带AEZ中，趋势呈现较大变率和不确定性：RX1day在SSP5-8.5远期显著增加（从0.23 mm增至0.88 mm），R95p和R99p分别在SSP3-7.0近期和SSP5-8.5近期显著上升，PRCPTOT和SDII在部分情景下也呈增加趋势，但R10mm和RX5day等指数在不同情景和时段下表现出不一致甚至相反的变化方向，提示需要灵活适应策略。

### 讨论与结论

研究人员指出，极端降水指数的增加与区域和全球多项研究结果一致，并与ENSO和印度洋偶极子（IOD）遥相关的变化存在关联。研究存在观测站点稀疏、CMIP6模式分辨率较粗等局限，未来应结合更高分辨率区域气候模式、卫星降水数据及水文模型进一步研究。研究得出结论：CMIP6模式性能在亚热带和温带AEZ间存在差异，针对具体指数筛选出的前三名模式集合平均可用于未来预估；未来亚热带AEZ强降水事件将增多，温带AEZ则呈现复杂变异；研究将极端降水指数与具体适应措施联系起来，为Jemma子流域及类似高原地区提供了AEZ尺度的气候适应指导，支持基于证据的水资源管理和政策制定。