《Climate》：Historical Trend and Future Projection of Extreme Seasonal Precipitation over Ethiopia, East Africa
Daniel Berhanu,
Tena Alamirew,
Greg O’Donnell,
Claire L. Walsh,
Amare Haileslassie,
Temesgen Gashaw Tarkegn,
Amare Bantider,
Solomon Gebrehiwot and
Gete Zeleke
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本研究为应对埃塞俄比亚因极端降水（干旱与洪水）导致的频繁社会经济损失，基于高分辨率ENACTS观测数据和经偏差校正的CMIP6模型集合，首次在国家尺度评估了历史（1981-2010）与未来（2041-2100）极端季节性降水的变化。结果表明，尽管历史趋势多不显著，但未来JJAS和FMAM季节的极端降水（如PRCPTOT、R95pTOT、R10、R20等）在西北、西部、西南等地区将显著增强，特克泽和阿瓦什盆地可能向更单一雨型转变，加剧洪涝风险。该研究为埃塞俄比亚的水资源管理、农业适应及灾害风险减缓提供了关键科学依据，支持气候韧性发展战略的制定。
在非洲东部，尤其是埃塞俄比亚，气候变化的阴影正日益浓重。这个国家极度依赖雨养农业，但近年来，干旱和洪水的轮番侵袭已造成反复的社会经济损失，威胁着粮食安全、民生稳定与发展进程。尽管全球气候模型（General Circulation Models, GCMs）不断进步，但在国家尺度上，特别是针对极端降水事件的未来预测，仍存在显著的信息缺口。以往的许多研究多关注平均气候态，或局限于特定流域、较早的模型代际，这使得决策者在规划适应策略时，缺乏关于极端事件直接影响的精细化、全国性图景。正是在此背景下，由 Daniel Berhanu 领衔的研究团队开展了一项开创性的工作，旨在填补这一关键空白。他们的研究不仅梳理了过去几十年的历史趋势，更利用最新的第六次国际耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6, CMIP6）模型，首次对国家尺度的未来极端季节性降水进行了详细预测。相关成果发表在气候变化领域知名期刊《Climate》上，为埃塞俄比亚及整个东非地区应对气候风险提供了至关重要的科学支撑。
为完成这项研究，作者团队主要运用了以下几项关键技术方法：首先，利用专门为埃塞俄比亚开发的高分辨率（4公里）网格观测数据集——增强型国家气候服务（Enhancing National Climate Services, ENACTS）数据，分析了1981-2010年历史时期的极端降水趋势。其次，基于对45个CMIP6模型的预先评估，筛选出对埃塞俄比亚主要雨季（JJAS，即Kiremt雨季）和短雨季（FMAM，即Belg雨季）模拟性能最优的模型子集。然后，采用分位数映射（Quantile Mapping, QM）方法对选定的CMIP6模型输出进行偏差校正，并构建了集合平均（Ensemble Mean, EnseMean）以生成未来预测。最后，研究计算了来自气候变化检测与指数专家组（Expert Team on Climate Change Detection and Indices, ETCCDIs）的十个极端降水指数（如PRCPTOT、R95pTOT、CDD、CWD等），使用曼-肯德尔（Mann-Kendall, MK）趋势检验和森氏斜率估计器（Sen's slope estimator）分析趋势的空间分布与统计显著性，并评估了在未来SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下，2050年代（2041-2070）和2080年代（2071-2100）相对于基准期（1981-2010）的相对变化。
研究结果
3.1. 极端降水的历史趋势
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3.1.1. JJAS（Kiremt雨季）期间极端降水的空间格局： 基于ENACTS数据的分析显示，在1981-2010年期间，JJAS季节的大多数极端降水指数在全国范围内呈现出非显著的增加趋势。例如，总降水量（PRCPTOT）、强降水日数（R10）、极强降水日数（R20）、以及非常湿日（R95pTOT）和极端湿日（R99pTOT）的降水量在西北部、西部和西南部高地（如阿拜、奥莫吉贝盆地）有相对较大的增加，但均未通过5%显著性水平检验。
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3.1.2. FMAM（Belg雨季）期间极端降水的空间格局： 与JJAS季节相反，FMAM季节在全国范围内普遍呈现出（非显著的）下降趋势。总降水量（PRCPTOT）、连续湿日数（CWD）、强降水日数（R10）和极强降水日数（R20）在大部分地区减少，而连续干日数（CDD）则在超过90%的地区增加。
3.2. 极端降水的未来预测
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3.2.2. 主雨季（JJAS）期间极端降水的预测变化： 未来预测表明，在JJAS季节，埃塞俄比亚西北部、西部、西南部和东北部地区的极端降水将加剧。在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下，2050年代和2080年代的PRCPTOT、R95pTOT、R99pTOT、R10、R20等指数在这些区域预计将显著增加，而东部和东南部低地（如瓦比谢贝利、奥加登盆地）则可能减少或变化不显著。特克泽、阿拜、奥莫吉贝等盆地是极端降水增加的热点区域。
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3.2.3. 短雨季（FMAM）期间极端降水的预测变化： 与历史下降趋势不同，未来FMAM季节的降水呈现复杂的空间变化。北部、西北部、西部和西南部地区（如特克泽、阿拜、巴罗阿科博、奥莫吉贝盆地）的PRCPTOT、R95pTOT、R99pTOT、Rx1day、Rx5day等指数预计将增加，尤其是在SSP5-8.5情景下。而在东北部和中部的阿瓦什盆地等地，FMAM降水预计将减少。
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3.2.4. 集合平均（EnseMean）极端降水的时间变化： 时间序列分析显示，在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下，JJAS和FMAM季节的CDD、CWD、PRCPTOT、Rx1day、R10等指数在2041-2100年间均表现出强烈的年际变率，长期趋势因指数、季节和情景而异。例如，JJAS季节的PRCPTOT在SSP2-4.5下呈现微弱的增加趋势，而在SSP5-8.5下则表现出初始下降后的波动。
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3.2.5. SSP情景下极端降水指数的模型趋势与不确定性： 箱形图分析揭示了不同CMIP6模型在预测未来趋势时存在的显著不确定性。尽管集合平均（EnseMean）和多数表现最佳的模型对许多指数（如PRCPTOT、R95pTOT的增加，CDD的减少）的方向判断一致，但不同模型间变化的幅度存在很大差异，甚至有些模型给出相反的趋势。这突显了未来降水预测的不确定性，尤其是在总降水量（PRCPTOT）的变化范围（从-20%到+70%）上。
结论与重要意义
本研究系统评估了埃塞俄比亚极端季节性降水的历史与未来变化，得出若干关键结论。首先，历史时期（1981-2010）JJAS季节的极端降水指数大多呈现不显著的增加趋势，而FMAM季节则普遍呈现不显著的下降趋势。其次，也是更重要的，未来预测指出，尽管存在显著的模型间不确定性，但埃塞俄比亚的极端降水事件整体上将趋于加剧。特克泽和阿瓦什盆地等北部和中部地区，可能经历从双峰型雨制向更单一雨制的转变；而西北部、西部和西南部的高降水区（阿拜、巴罗阿科博、奥莫吉贝盆地和裂谷湖区），则在JJAS和FMAM两个季节都可能面临极端降水和洪涝风险的同时增加。
这些发现具有深刻的科学意义和实际应用价值。在科学上，它通过整合高分辨率ENACTS数据和先进的CMIP6模型，增进了对复杂地形区域极端降水时空变异性的理解，并为气候模拟和极端事件分析领域贡献了新知识。在实际应用层面，该研究直接回应了埃塞俄比亚在水资源管理、农业、能源和灾害风险减缓方面的关键信息需求。研究指出的特定流域季节性降水格局潜在变化（例如特克泽和阿瓦什盆地），对依赖固定农时的农业活动和畜牧业构成了直接挑战，可能影响作物周期、产量和水资源供应的可靠性。同时，极端降水的增加在带来洪水风险、土壤侵蚀和农业损失威胁的同时，也可能为水力发电（如埃塞俄比亚复兴大坝GERD、吉贝II、吉贝III水电站）提供更多的水资源机会，这要求进行战略性的水资源管理和基础设施投资以趋利避害。
该研究明确强调，未来降水预测中存在的不确定性是制定适应策略时必须面对的核心挑战。不同CMIP6模型预测结果的差异，以及集合平均可能掩盖的结构性差异，都要求决策者不能依赖单一预测。因此，研究倡导制定灵活、稳健且能应对多种可能气候情景的适应策略，而非基于确定性的规划。这将有助于将气候风险管理更好地纳入国家和区域发展规划，支持埃塞俄比亚的“气候韧性绿色经济”（Climate-Resilient Green Economy, CRGE）战略和国家适应计划（National Adaptation Plan, NAP-ETH）的实施，最终增强该国应对气候变化和变异性的长期韧性。
