题目：Increased Risk of Extreme Precipitation Over an Urban Agglomeration With Future Global Warming
期刊：Earth's Future
01 研究背景
近年来，全球气候变暖导致城市尺度上极端降水（Extreme Precipitation, EP）事件的频率和强度发生了显著变化，对城市规划、基础设施建设和洪水风险管理提出新的挑战。根据Claussius-Clapeyron（C-C）公式，预计气温每升高1°C，全球降水强度将增加6-7%。然而，短时极端降水强度的增加速率高于C-C公式预测的增长速率，即“超C-C率”。尽管以往研究广泛讨论了全球变暖对EP的影响，但仍然缺乏对城市尺度短时EP未来变化的探讨。
基于此，Doan等人（2022）以新加坡为例，利用基于天气研究与预报（Weather Research and Forecasting，WRF）模型的对流允许尺度区域气候模型，评估了城市尺度EP对全球变暖的气候响应。
02 研究数据和方法
2.1 模型配置
本研究采用基于WRF的对流允许尺度区域气候模型，对新加坡地区的当前和未来气候情景的降水进行模拟。模型设计三个嵌套域，水平分辨率分别为30×30km、6×6km和2×2km。最内层域的大小为154×154网格单元，覆盖新加坡大都市区、马来西亚南部半岛及部分印度尼西亚群岛。为了更好地表示城市区域，研究使用最新的城市土地覆盖信息，并将其叠加在WRF提供的默认土地利用数据库上，模型配置和物理方案如表1所示。
表1 模型配置和物理方案设置
2.2 实验设计
本研究保持城市表面条件不变，利用WRF对新加坡地区在不同气候情景下进行三次独立模拟（表2）。其中，基线气候（baseline climate ，BC）用于再现当前气候；未来气候（future climate，FC）依据两个代表性浓度路径（Representative Concentration Pathways，RCP）8.5和4.5进行。此外，研究还包含两次城市效应敏感性模拟，分别为不考虑城市土地利用/覆盖（land use/cover，LUC）的BC（BCw/oU）和FC（FCw/oU），对比考虑城市LUC的现状模拟（BCw/U和FCw/U）。模拟使用ERA-Interim再分析数据作为初始和边界条件，模拟时间设定为2005年至2014年11月。
FC模拟采用伪全球变暖（pseudo-global warming，PGW）方法，根据全球气候模型（Global Climate Model，GCM）提供的未来和参考气候数据（地表温度、气温、位势和风速）之间的异常值计算全球变暖增量（global warming increments，GWI），并运用区域气候模型评估全球变暖对局部极端降水的影响。未来气候定义为2080至2099年11月的20年平均值，参考气候为2000至 2019年。此外，本研究使用多个GCM的集合均值以减少模型偏差。
表2 模拟中使用的初始条件和边界条件
2.3 降水数据
本研究用于评估WRF模型性能的现场降水测量数据来自新加坡气象局的五个气象站，这些站点提供了2005年至2014年11月的每小时降水总量数据。为补充现场降水测量数据，研究还使用气候预测中心变形技术（Climate Prediction Center Morphing Technique，CMORPH）提供的卫星降水数据。该数据具有8×8km的空间分辨率和30分钟的时间分辨率，覆盖从1998年1月至今的时间段。为匹配CMORPH数据，WRF模型输出的数据的空间分辨率被重采样至8×8 km。
03 主要发现
3.1 模拟验证
图1a表明WRF模型在模拟每小时降水概率分布方面与观测数据表现出高度一致性。分位数-分位数（Quantile-Quantile，Q-Q）图进一步揭示了观测与模拟降水之间的详细对比（图1b）。在极高的分位数下，模型表现出对观测降水的轻微低估。此外，WRF模型与CMORPH之间的一致性相对较弱，模型在高降水分位数上存在过高估计（最高可达80%），而在低分位数上则表现出低估（图1c和1d）。然而，考虑到CMORPH产品的相对粗糙分辨率，倾向于消除细尺度的极端降水事件，因此对高降水分位数的过高估计是可以预期的。
图1 WRF模型相对于地面观测和卫星降水产品的表现。（a）WRF模拟和新加坡气象局的5个气象观测数据的概率密度函数（Probability Density Function，PDF）。（b）WRF和观测数据的分位数-分位数（Q-Q）图。（c）WRF模拟和CMORPH降水数据的PDF。（d）WRF和CMORPH降水的Q-Q图。
3.2 极端事件变得更加极端
首先，模拟结果显示未来极端降水（EP）显著增加，即事件频率上升和降水强度增强（图2）。其次，变化特征因降水类型而异，强降水的增加幅度明显大于弱降水。例如，预计在RCP8.5情景下，10 mm/h以下降水的发生概率将增加10%。相比之下，超过30 mm/h的降水增加幅度可达到50%或更高（图2a）。此外，降水增强在海洋最为显著，其次是陆地，而城市区域的变化最小（图2d）。根据C-C和降水变化的关系（每升温1°C时降水强度增加7%），在不同分位数之间可以观察到不对称的变化（图2d右图），高分位数在C-C率方面表现出更显著的变化。在海洋区域，变化率甚至超过1.0，即“超C-C率”。这些结果表明：当前降水越强，未来的降水强度和频率就会越高；对于弱降水，预计变化会很小且不显著。
图2 随全球变暖，极端降水变得更加频繁和强烈。（a）基线气候（BC）和未来气候（FC）的PDF（上半部分）以及FC相对于BC的异常百分比（下半部分）。（b）海洋、陆地和城市的BC和FC的Q-Q图。（c）海洋、陆地和城市的三种情景（BC和两个FC）下区域平均温度的PDF。（d）海洋、陆地和城市的FC-BC差异。
本研究通过比较未来气候（FC）和基线气候（BC）之间的总可降水量（Precipitable Water，PW）差异来分析大气湿度的变化（图3 PW列）。例如，在RCP8.5情景下，FC的PW相比于BC约增加24%，这种变化在海洋、陆地、城市及降水类型之间表现出相似性。此外，FC的对流有效位能（Convective Available Potential Energy，CAPE）在显著增加（在RCP8.5情景下增幅可达30%-40%），表明温暖的大气将为对流提供更有利的环境（图3 CAPE列）。然而，对流抑制能（Convective Inhibition，CIN）也表现出上升趋势，这意味着抑制对流发展的“负”力量在增强（图3 CIN列）。此外，相比于极端降水（≥0.9和0.99的分位数），弱降水（≤0.5的分位数）的最大垂直速度（Wmax）较小（图3 Wmax列），而极端降水的Wmax约为3 m/s，并且在未来还会进一步增加。
图3 与降水相关的大气变量变化。从左到右依次显示可降水量（PW）、对流有效位能（CAPE）、对流抑制能（CIN）和最大垂直速度（Wmax），针对三种不同的土地覆盖以及三种降水类型，即小于等于0.5的分位数、大于等于0.9和0.99的分位数。数值表示相应土地覆盖的区域平均值。不同的条形颜色表示基线气候（BC）和未来气候（FC）下的两个RCP情景（FC RCP8.5和FC RCP4.5）。
在城市的下午时段，当对流活动影响最为显著时，基线气候（BC）下考虑城市土地利用的模拟（BCw/U）在城市区域产生的降水量显著高于不考虑城市土地利用的模拟（BCw/oU）（图4），表明城市湿岛（Urban Wet Island，UWI）效应在模型中得到很好的体现。例如，BCw/U在城市区域的降水量比BCw/oU高约10 mm/h（图4a–4c）。而在未来气候（FC）模拟中，考虑城市土地利用的模拟（FCw/U）与不考虑城市土地利用的模拟（FCw/oU）之间的差异并未表现出明显的UWI效应（图4d–4f）。
图4 分位数为0.99的降水的空间分布。（a和b）为基线气候（BC）模拟结果，分别显示有城市土地利用/覆盖（w/U）和无城市土地利用/覆盖（w/oU）。（c）两者之间的差异（w/U – w/oU）。（d、e和 f）同样的结果，但为假设RCP8.5情景的FC。分位数值是基于2005年11月至2014年11月每天12-18点的每小时累计降水数据计算的。（c）中的红色矩形表示新加坡及其邻近城市的区域。
04 主要结论
（1）本研究基于WRF模型的模拟结果，揭示了全球变暖引起的新加坡热带城市群小时极端降水在强度和频率上的显著增强。
（2）在大气水汽增加速率相同的情况下，不同强度降水的增强幅度不同。未来变暖环境中的极端降水将更加剧烈，甚至极端降水事件（≥0.99的分位数）的增强速率可达到“超C-C率”。相比之下，弱降水（≤0.5的分位数）的增强幅度较小。
（3）全球变暖可能会减弱城市对极端降水事件的影响。在未来更温暖的气候条件下城市湿岛效应将不再显著。这种现象可能归因于大气湿度的增加和低层层结的增强，从而抑制了城市对流的发展。
05 引发思考
本研究基于新加坡城市群的气候模型，探讨了全球变暖对未来极端降水事件（EP）频率和强度的影响。研究表明，未来全球变暖可能导致EP的频率和强度增加，尤其是在热带城市地区。这一发现对于理解城市尺度上气候变化如何影响降水模式和洪水风险具有重要意义。
然而，本研究存在一些不确定性。首先，研究采用伪全球变暖（PGW）方法进行动态降尺度，虽然能够有效隔离全球变暖的主要信号，但也可能忽略了影响EP气候的次级信号，例如年际变率和大尺度天气模式的变化。其次，研究未考虑未来城市表面条件变化或气溶胶影响的不确定性，这些因素也可能对城市降水模式产生显著影响。此外，由于研究只针对一个特定城市，因此需要更多研究来验证结果的普适性，特别是关于全球变暖可能减弱城市对EP事件影响的结论。
编者注
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原文出处
Doan, Q.-V., Chen, F., Kusaka, H., Dipankar, A., Khan, A., Hamdi, R., et al. (2022). Increased risk of extreme precipitation over an urban agglomeration with future global warming. Earth's Future, 10, e2021EF002563. https://doi. org/10.1029/2021EF002563
文字来源：王思翔
图片来源：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com
编辑：王思翔
审核：谷天顺 连晓生
