文摘
极端降水事件的强度预计将增加在更温暖的气候1,2,3,4,5构成巨大的挑战,水自然和建筑环境的可持续性。特别重要的是极端降雨(液态降水)由于其瞬时引发洪水径流和协会6、滑坡7,8,9和土壤侵蚀10,11。然而,到目前为止,文献上强化降水极端没有检查单独的极端降水阶段,即液态和固态降水。在这里,我们表明,极端降雨的增加在北半球放大海拔较高的地区,平均15%每摄氏度warming-double增加大气中的水蒸气的利率预期。我们利用两个未来气候再分析数据集和模型预测表明,放大增加是由于变暖从雪雨的转变。此外,我们表明,intermodel极端降雨预测的不确定性可以通过改变明显解释snow-rain分区(确定系数0.47)。我们的发现指出高海拔地区“热点”,很容易未来extreme-rainfall-related危害的风险,因此需要健壮的适应气候变化缓解潜在风险的计划。此外,我们的研究结果提供了一个途径对减少极端降雨模型预测的不确定性。
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数据可用性
CMIP6数据在这项研究中使用的八款车型可在气候模型诊断程序和相互比对(PCMDI)https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/。每小时ERA5土地数据可从哥白尼气候变化服务(c3)气候日期存储https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp # ! /数据/ reanalysis-era5-land ?标签=概述。兰德的全球高程数据集可以从研究数据归档(RDA)在国家大气研究中心(NCAR)https://rda.ucar.edu/datasets/ds750.1/。
代码的可用性
这个分析中使用的代码和支持数据是可用的https://doi.org/10.5281/zenodo.7740037使用GitHub访问通过https://doi.org/10.5281/zenodo.7796633。
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确认
这项研究受到了办公室,办公室的生物和环境研究的美国能源部号合同下。DE-AC02-05CH11231级联的科学焦点(由区域和全球模型分析程序区在地球和环境系统建模程序)和iNAIADS职业生涯早期研究项目(由环境系统科学项目)。
作者信息
作者和联系
贡献
犯罪手法设计的理念,设计研究中,处理数据,进行分析,准备数据和表,并起草。M.D.R.进行极值分析和论文的评审和编辑。境造成了审查和编辑提供的纸和山水文气候学科目的专业知识。简历导致论文的评审和编辑。核磁共振和简历获得赞助研究工作。
相应的作者
道德声明
相互竞争的利益
作者宣称没有利益冲突。
同行评审
同行审查的信息
自然由于海莉福勒和其他,匿名的,审稿人(s)为他们的贡献的同行评审工作。同行审查报告是可用的。
额外的信息
出版商的注意施普林格自然保持中立在发表关于司法主权地图和所属机构。
扩展数据数据和表
扩展数据图1 Elevation-dependent放大的极端降雨。
图中所有的面板显示极端降雨量的变化百分比,规范化程度的变暖,对空间域表示高度的函数(20°N - 90°N)看起来像是地区的土地面积与掩蔽(方法)。一个,ERA5最大系列(AMS) 12小时降水量。bCMIP6模型(颜色的虚线和dash-dotted线)和他们的多模型意味着(固体黑线)12小时AMS的降雨。c, d, e极端降水的变化百分比,本机空间分辨率的模型(而不是重新取样数据)。注意,失踪的模型不包括BCC-CSM2-MR因为海拔CMIP6存储库中的文件。在所有的面板,回归是基于空间域内的所有网格细胞(图中没有显示)。板a和b,黑色的标记和误差表示平均百分比变化在不同海拔ERA5类别及其90%置信区间和CMIP6多模型的意思。周围的阴影区域回归线板a和b代表回归估计的95%置信区间。注意,垂直轴板有不同范围的值。
扩展数据图2雪极端降水的分数和时间的变化。
一个年度最大系列、雪分数(AMS)的日常降水对所有网格在空间域内(20°N - 90°N) ERA5和CMIP6模型。黑暗与光明绿色箱线图对应参考时期(1950 - 1979)和未来时期(2071 - 2100),分别。AWI-CM-1-1-MR的两个模型和MPI-ESM1-2-HR突出显示以星号由于其特有的模式缺乏在高海拔的极端降雨放大。框显示四分位范围(差;第75个百分位−第25百分位),而须显示分布的程度,排除异常值定义为值大于(75 + 1.5 *差)或低于(第25百分位−1.5 *差)。b我,直方图总结时机的转变的极端降水八CMIP6模型用于本研究。每个柱状图显示了模态的转变的极端降水在未来时期(2071 - 2100)相比,基线期(1950 - 1979)跨网格单元的空间域内(20°N - 90°N)。红色竖线代表80人th百分位的时间模态的转变。
扩展数据图3减少雪比例放大降水极端。
得了雪,散点图之间的关系变化分数(横轴)和极端降雨量的变化百分比(垂直轴)AWI-CM-1-1-MR CMIP6模型,和降雨持续时间3、12 - 24小时,分别。红色标记表示单个网格细胞而黑线和阴影区域代表最小二乘线性回归健康及其95%置信区间,分别。d-fa - c一样但BCC-CSM2-MR。胃肠道a - c一样但CMCC-CM2-SR5。j-la - c一样但EC-Earth3。在所有面板,雪分数和极端降水的变化计算的时期(2071 - 2100)相对于基线期(1950 - 1979)网格细胞的空间域内(20°N - 90°N)看起来像是地区的土地面积与掩蔽(方法)。
扩展数据图4雪分数放大极端降水的减少。
得了雪,散点图之间的关系变化分数(横轴)和极端降雨量的变化百分比(垂直轴)MRI-AGCM-3-2-H CMIP6模型,和降雨历时3 - 12 - 24小时,分别。红色标记表示单个网格细胞而黑线和阴影区域代表最小二乘线性回归健康及其95%置信区间,分别。d-fa - c一样但TaiESM1。胃肠道MPI-ESM1-2-HR一样- c,但。j一样,但对于GFDL-ESM4。请注意,3 - 12小时结果模型GFDL-ESM4因为只有日常时间分辨率是没有显示这个模型。在所有面板,雪分数和极端降水的变化计算的时期(2071 - 2100)相对于基线期(1950 - 1979)网格细胞的空间域内(20°N - 90°N)看起来像是地区的土地面积与掩蔽(方法)。
扩展数据图5预计降水极端的风险。
a, b, c热图的日志10(风险率)估计的多模型意味着CMIP6预测的时期(2071 - 2100)相比,基线期(1950 - 1979)。估计平均网格细胞在每个高程类别(例如,0 - 500,500 - 1000米……5500 - 6000米)的降雨历时3 - 12 - 24小时,分别。垂直轴的a, b, c对应T-year返回值T = 2, 5, 10, 20年。d、e一样的a, b, c,但实际值的风险比(RR分别)和3 - 12小时降雨。f,风险比率的比率RR/RRCC−只量化的乘法变化风险估计的多模型平均预测相比风险预期从克劳修斯——克拉珀龙方程扩展。结果显示在面板f 24小时降雨量。
扩展数据图7 Elevation-dependent极端降水的放大观察。
一个从全球历史气候学、车站网络日常(GHCNd)数据集用于分析1所示蓝色标记。的站总数(n = 13194)测量降雨和降雪。b站从GHCNd用于分析2所示蓝色标记。的站总数(n = 20349),测量降水和每日平均温度。c,每日极端降水变化的函数高程的时期(1990 - 2019)相比,GHCNd站(1950 - 1979)的分析1。d和c一样,但对于GHCNd站在分析2。板c和d,回归是基于所有站在每个分析(图中没有显示),和周围的阴影区域回归线代表了95%置信区间。此外,黑色的标记和误差表示的平均百分比变化在不同海拔类别及其90%置信区间,分别。地图面板a、b使用Cartopy生成47。
扩展数据图8 ERA5与地面观测的评估。
一个直方图在灰色总结了相对误差的估计ERA5每日极端降雨相对GHCNd站的观测分析1基线期(1950 - 1979)。累积分布函数(cdf)也是蓝色所示。c一样,但最近的时期(1990 - 2019)。b,cdf实验组的平均相对误差分析1站分为不同的类平均冬季温度单位°C的基线期(1950 - 2019)。d和b一样,但最近时期(1990 - 2019)。超高频板模拟一样,但分析2。为面板,c, e, g,红色箭头和文本显示站的比例相对误差值的范围−20%到30%。我,我,相对误差之间的关系散点图的引用(横轴)和最近一段时期(垂直轴)GHCNd站在分析1和分析2中,分别。板我,j,虚线表示的范围(−10% + 10%)站的比例下降范围内的黑色文本所示。此外,散点图可视化为密度图标明点的密度。
扩展数据图9 Elevation-dependent放大的极端降雨。
得了,极端降雨量的变化百分比,规范化程度的变暖,并表示高度的函数在空间域(20°N - 90°N)看起来像是地区的土地面积与掩蔽(方法)降雨持续时间,3 - 12 - 24小时,分别。彩色和dash-dotted线和固体黑色虚线显示最小二乘线性回归适合八CMIP6模型及其多模型的意思是,分别。黑色标记和误差显示平均百分比变化在不同的海拔类别及其90%置信区间。d-f极端,降雨量的变化百分比的函数为ERA5高程数据集用黑色标记和误差显示平均百分比变化在不同海拔类别及其90%置信区间。胃肠道d-f一样,但使用中值代替的意思。面板d-f,黑线显示了最小二乘线性回归适合所有网格细胞(图中没有显示)。对于所有面板,阴影表明回归健康的95%置信区间。
扩展数据图10的结果鲁棒性选择的参考。
一个统计仿真研究的结果与10000年蒙特卡洛复制来自两个广义极值分布(GEV)供参考和未来的时期。横轴表示真正的变化百分比,而纵轴显示了从模拟估计变化百分比。标记和垂直条显示平均变化及其90%置信区间在蒙特卡洛复制。标记对应不同的形状参数的典型值的估计从ERA5数据(例如,1圣四分位数、中位数)。b,表中显示的位置参数的值为基线和未来GEV和相应的变化百分比为不同的模拟研究。
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Ombadi, M。,Risser, M.D., Rhoades, A.M.et al。降低变暖雪比例放大降水极端。自然(2023)。https://doi.org/10.1038/s41586 - 023 - 06092 - 7
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DOI:https://doi.org/10.1038/s41586 - 023 - 06092 - 7
