《Atmospheric Research》：Attribution of extreme precipitation on the Loess Plateau, China: Roles of internal variability and external forcing
编辑推荐：
黄土高原1980-2018年降水及极端降水时空特征研究表明，年均降水呈上升趋势，2000年后增速达3.9mm/a，北方显著。四个极端降水指标持续增加，其变化与ENSO、AMO、AO等内部气候变率密切相关，自然强迫起积极作用，温室气体排放正贡献，气溶胶负贡献，但整体人为信号被强内部变率掩盖。
邱林静|杨克|吴一平|马一博|蔡梦瑶|王云强|严慧婷
中国陕西省西安市西安交通大学人居与土木工程学院地球与环境科学系，邮编710049
摘要
中国的黄土高原（LP）是一个全球公认的生态脆弱地区，集中的降水和频繁的强降雨事件显著加剧了土壤侵蚀。尽管黄土高原的降水变化已经得到了广泛研究，但其根本原因仍不清楚。本研究调查了1980年至2018年间黄土高原降水量和极端降水的时空变化，探讨了它们与内部气候变异性的关联，并利用CMIP6检测与归因模型比较项目（DAMIP）实验和最优指纹方法量化了外部强迫的影响。结果显示，年平均降水量呈现轻微上升趋势，2000年后增幅更为明显（3.9毫米/年），尤其是在黄土高原北部。六个极端降水指数中的四个（R95p、R99p、R10、R20）也呈现上升趋势。小波相干性分析表明，这些变化与内部气候变异性密切相关，尤其是厄尔尼诺-南方涛动（ENSO），而大西洋多年代际振荡（AMO）和北极涛动（AO）在特定时期影响了极端降水。归因分析表明，自然强迫对观测到的降水量增加起到了积极作用。在人为强迫因素中，温室气体排放对降水量有正面贡献，而气溶胶在大多数地区主要产生了负面影响。然而，由于不同驱动因素的抵消效应和强烈内部气候变异性的掩盖作用，整体人为信号并不明显。本研究增进了对黄土高原降水动态的理解，并为区域尺度归因分析提供了方法论框架。
引言
降水不仅是气候变化的关键指标（Baettig等人，2007；Knapp等人，2017；Paudel等人，2020），而且在维持生态系统功能稳定方面也起着重要作用（Beier等人，2012；Nielsen和Ball，2015）。极端降水是一种重要的降水类型，其特征是在短时间内出现强烈的降雨或降雪。这种降水对陆地生态系统和人类福祉有重大影响，甚至会导致生态灾难和社会经济损失，如洪水、土壤侵蚀、山体滑坡、泥石流和基础设施破坏（AghaKouchak等人，2020；Breugem等人，2020；Wang等人，2024；Xu等人，2017）。特别是干旱和半干旱地区，由于植被稀少和生态系统脆弱，更容易受到极端降水的影响（Liu等人，2024；Post和Knapp，2020；Zhang等人，2021a）。黄土高原位于中国中部和北部，跨越典型的干旱和半干旱过渡带，面积约为64万平方公里。该地区以最深厚的黄土沉积物为特征，并以严重的土壤侵蚀而闻名于世。历史上，年平均降水量在300至700毫米之间，空间分布极不均匀，从西北向东南逐渐增加（Fu等人，2017）。此外，受西风环流和季风气候的影响（Chen等人，2015；Simmonds等人，1999），约60-70%的降水发生在6月至9月，主要以短时强降雨事件的形式出现（Jia等人，2022；Liang等人，2022）。这种特定的降水模式是该地区土壤侵蚀的主要驱动因素（Li等人，2017b）。近几十年来，黄土高原的极端降水事件导致了多次生态灾难和经济损失。例如，2013年6月19日至7月26日，位于黄土高原西部的天水市经历了四次强降雨事件，降水量在199至369毫米之间，造成了严重的地质灾害和财产损失（Zhang等人，2017）。最近的研究表明，黄土高原极端降水引发的地质灾害呈上升趋势（Jiang等人，2022；Lan等人，2022；Meng等人，2021；Yang等人，2023；Zhao等人，2024）。因此，迫切需要检测和归因极端降水的时空变化，以预测可能的地质灾害风险并制定适应和缓解策略。极端降水变化的物理机制非常复杂，因为其强度和频率由内部气候变异性与气候系统的外部强迫相互作用决定（Chen等人，2021）。内部气候变异性是指由于大气、海洋、陆地表面和冰层之间的相互作用而产生的自然波动和变化（Ghil和Lucarini，2020）。这种变化发生在不同的时间尺度上，从几年到几十年不等，由内部过程驱动，如海洋环流模式、厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、北极涛动（AO）、大西洋多年代际振荡（AMO）、太平洋北美（PNA）模式以及气候系统内的其他复杂相互作用（Bracco等人，2004；Lu等人，2014）。外部强迫是指地球气候系统之外的因素，这些因素可以影响地球的能量平衡，最终导致气候变化（Fuessel和Klein，2006；Knutti等人，2017），包括自然强迫因素（火山爆发和太阳辐射变化）和人为强迫因素（温室气体排放、气溶胶、土地利用变化）（Frankcombe等人，2015；Ghil和Lucarini，2020）。
在过去几十年中，许多研究试图探索黄土高原极端降水的原因。然而，大多数研究只关注单一影响因素，如海表温度异常（Li等人，2017a；Zhao等人，2018）、温室气体排放（Guo等人，2022）、土地利用变化（Zhang等人，2020）和城市化（Wei等人，2022）。此外，许多见解来自大尺度气候变量之间的远距离关联，主要依赖于基于相关性的统计分析。因此，对极端降水变化的物理原因以及内部气候变异性和外部强迫的相对贡献的全面理解仍然有限。为了应对这一挑战，已经开发了多种方法论框架来研究极端降水的驱动因素。基于过程的诊断分析，包括水分预算分解和环流诊断（Loriaux等人，2017），提供了重要的物理解释，但通常不足以将观测到的变化定量归因于特定的外部驱动因素。大型集合模拟被用来表征内部气候变异性（Dai和Bloecker，2019；Olonscheck和Notz，2017）；然而，单独使用时，它们无法正式检测和归因外部强迫信号（Bengtsson和Hodges，2019）。此外，传统的统计归因方法往往对采样不确定性敏感，并可能掩盖多个驱动因素之间的非线性相互作用（Paciorek等人，2018）。第六阶段耦合模型比较项目（CMIP6）与检测与归因模型比较项目（DAMIP）相结合，提供了前所未有的机会来克服这些限制。DAMIP提供了协调的单因素和多因素实验，使得能够将外部强迫响应与内部气候变异性区分开来。结合最优指纹方法，该框架可以正式检测和归因极端降水的变化，同时明确考虑内部变异性和模型不确定性。因此，CMIP6、DAMIP和最优指纹方法的综合使用为量化不同外部驱动因素对黄土高原极端降水变化的相对贡献提供了物理上一致且统计上严格的基础。
因此，本研究的主要目的是识别和量化内部气候变异性和外部强迫在驱动黄土高原极端降水变化中的各自作用。为此，我们首先分析了1980-2018年间极端降水的时空变化，然后利用小波相干性分析探讨了极端降水与大尺度海洋-大气环流因素之间的联系。最后，我们利用CMIP6和DAMIP的模拟以及最优指纹方法，检测极端降水对内部变化和包括人为和自然强迫在内的外部强迫的响应。本研究将检测和归因方法扩展到区域尺度，并提供了关于多种强迫下极端降水变异性机制的新见解，从而支持区域风险评估和极端降水相关的灾害准备。
数据来源
本研究使用的降水数据来自中国科学院青藏高原研究所制作的中国气象强迫数据集（CMFD）（Yang等人，2025）。CMFD提供了1980年1月至2018年12月期间的高时空分辨率（0.1°×0.1°）的日降水数据。该数据集通过融合密集的地面观测数据与再分析背景数据生成，纠正了模型中的系统偏差。
黄土高原降水和极端降水的时空特征
根据1980至2018年黄土高原年平均降水的多年平均值，降水从西北向东南呈现增加的空间分布模式（图1a）。区域平均降水量呈现轻微上升趋势（图1b），2000至2018年期间的增幅更为明显，为3.9毫米/年。在空间上，黄土高原北部的年降水年际变异性系数高于南部
近几十年来黄土高原的降水和极端降水特征
许多研究调查了历史时期黄土高原降水的时空变化。大多数研究表明，从20世纪60年代到21世纪，降水呈轻微下降趋势，2000年后又开始上升（Sun等人，2015；Wang等人，2019；Zhang等人，2021a）。我们的研究结果与这些一致。关于极端降水，我们发现R95p、R99p、R10和R20等指数呈现上升趋势
结论
1980-2018年间，黄土高原地区的降水呈上升趋势，2000年后增幅更为明显。在空间上，降水增加主要集中在北部地区，该地区的年际变异性也更大。我们进一步发现，降水事件的强度和持续时间都有所增加，表明气候趋于更加湿润和极端。年降水量的变化与内部
CRediT作者贡献声明
邱林静：撰写——原始草案、方法论、资金获取、概念化。
杨克：可视化、验证、方法论、正式分析。
吴一平：撰写——审阅与编辑、方法论。
马一博：正式分析、数据管理。
蔡梦瑶：数据管理。
王云强：撰写——审阅与编辑。
严慧婷：正式分析。
未引用的参考文献
Dong等人，2022a
Dong等人，2022b
Li等人，2017c
Zhang等人，2021b
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本研究得到了
国家自然科学基金（32071590）的财政支持。我们感谢西安交通大学HPCC平台提供的计算设备和计算机维护。
