人类活动排放温室气体对极端天气的贡献： 空间和时间尺度的敏感性外文翻译资料

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人类活动排放温室气体对极端天气的贡献：

空间和时间尺度的敏感性

Oliver Angélil1 , Dáith ́ı A. Stone2 , Mark Tadross3 , Fiona Tummon1 , Michael Wehner2 , and Reto Knutti1

Institute for Atmospheric and Climate Science, ETH Zurich, Zurich, Switzerland, 2Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California, USA, 3United Nations Development Programme (UNDP-GEF), Energy and Environment Group,New York, New York, USA

摘要: 最近的研究显示人为因素对特定极端天气事件的影响，如欧洲（2003年）和俄罗斯（2010年）的热浪。虽然这些针对性的研究审查了在特定的时间和空间尺度内发生的事件的可归因风险，但不清楚它们的声明如何有效地充当在不同时间和空间尺度上发生的类似事件的代理服务。在这里，我们通过将概率事件框架应用于两个全球气候模型的输出来测试归因结果对极端降水和温度事件的时间和空间尺度的敏感性，每个模型都有或没有人为温室气体排放。归因风险倾向于对时间比空间更敏感。事件的范围，随着事件持续时间的增加而增加。在全球范围内，不同空间尺度下的属性声明之间的相关性在极端温度下非常强，在极端强降水下则中等。

1 引言

在灾难性天气事件的余波中，科学家们经常被要求调查人为温室气体（GHG）的排放是否在导致这一事件的过程中发挥了作用。针对这些问题的一个典型科学分析，研究人为排放如何改变与观察到的事件相对应的特定时空范围内的事件发生的可能性[Dole等人，2011年；Pall等人，2011年；Stott等人，2004年]。尽管这些研究可以提供科学可靠的归因声明，但这一过程通常是耗费时间的，有时需要在事件发生后数年时间。如果先前研究事件的属性结论可以被视为在研究事件附近发生的其他事件的代理，即使其他事件在空间和时间范围上不相同，也很方便。这里，我们使用“事件”一词来描述降雨或温度极端的显著天气或气候，忽略了多种气象变量的潜在复合效应。这些针对性研究得出的结论适用于事件的特定定义，并且可能对该定义敏感。然而，归因于事件时空范围变化的结论的稳健性在很大程度上仍未被探索。

虽然在最近的一些研究中使用了其他归因概念，但本文具体探讨了流行的归因方法的敏感性，即评估事件发生的概率如何被排放物改变[斯托特等人, 2013; Otto等人, 2012]。我们研究了全球范围内一系列空间和时间尺度上的归因结果，以确定结果对空间和时间范围定义的敏感性。因此，它打算提供一项一般性准则，说明如何通过在不同的空间和时间范围内发生的类似事件(例如，在区域炎热夏季内一个更局部的1周热浪，给出对后者的分析)来解释从人为温室气体排放到事件发生的可归因风险的分析，也就是说，受相同的基本天气和气候动态的影响。由于无法将任何单一天气事件归因于人为排放，因为该事件可能是在没有外部强迫的情况下发生的，因此我们使用一个概率归因框架，比较2008年11月至2011年10月期间大气气候模式模拟的集合，无论是否有人为温室气体排放的气候强迫[艾伦, 2003; 斯通和艾伦, 2005]。在此期间，模拟了厄尔尼诺-南方涛动的正阶段和负阶段，因此，其结果表明，在合理的(尽管限制的)气候多变性范围内，预期会出现什么情况。

2 数据

为了对气候系统进行不同的模式描述，我们使用了两个大气全球气候模型生成的数据。CAM5.1和HadAM3P-N96分别在2°和1.5°分辨率下产生日平均地表温度和降水输出。每个集合由2008年11月至2011年10月期间的56个实现情况组成，要么与观测到的大气温室气体浓度(“真实世界”)一起运行，要么假设人为温室气体排放从未影响气候系统(“非温室气体世界”)。场景中的每一种实现只在初始状态下与其他实现不同。对于所有的模拟，至少在11月1日之前一个月被丢弃，以便有足够的时间从类似的初始条件中发散。

对现实世界情景的强迫被规定代表2008年11月至2011年10月的条件，这两个模型的温室气体浓度和海面温度的观测值(补充信息为帕尔等人 [2011]，以及火山气溶胶、太阳光度、臭氧和海冰浓度。CAM5.1-2度模拟也是以2000年对流层气溶胶的年周期驱动的，而HadAM3P-N96模拟则是由海冰浓度的气候年周期驱动的。在假设的非温室气体世界假设情况下，温室气体浓度降至工业前水平，而SSTs则按照由温室气体浓度历史变化驱动的HadCM 3大气-海洋模式模拟所估计的季节性变化模式冷却，并通过对观测到的趋势进行最优探测分析，估计全球范围的调整幅度。在HadCM 3模拟中，气溶胶强迫没有被考虑，因为我们主要关注的是可归因于温室气体的信号。根据该算法，从冷却的海冰推进量中估计海冰前进量。帕尔等人 [2011].

3方法

我们从世界场驱动的集合中选择每天、5天和每月极值的降雨和冷事件阈值(使用1天步长的运行窗口进行抽样)。因为从现实世界中选择的极端现象很少发生在非温室气体场景中，所以我们从非温室气体场景驱动的集合中选择这些阈值。同时选择一年一次和十年一次的降雨阈值，而只选择一年一次的温度阈值。风险比率(RR)是描述人类对极端事件发生的贡献的指标。它是由实际场景中超过阈值的天数百分比(P_真品)除以在非温室气体情况下超过同一阈值的天数百分比(P_{非温室气体})，也就是说，它的定义仅限于发生的频率，而不是影响。因为我们使用非温室气体方案来定义热阈值，P_真品和P_{非温室气体}方程中的交换位置。因为阈值被定义为一年一次或者十年一次，P_真品分别为0.27%或0.027%。该方法用于对模型分辨率和区域尺度上发生的事件进行RRS推断。对于后者，由天气风险归因预测(WRAF)划分的58个区域的降水和温度网格单元值进行汇总，每个区域的空间尺度约为2·10⁶公里与温带天气系统的大小相当。

在下列情况下P_{非温室气体}=0%，我们人为地调整了P_{非温室气体}1天(56times;3年中有1天)，超过模拟样本中的阈值，以防止无穷大干扰计算。实际的统计计算是在去除这些案例之后进行的。然而，如果我们继续消除更极端的情况，就会产生偏颇的结果。出于这个原因，我们使用了来自现实世界或非温室气体场景的阈值，这些阈值不会导致这些情况。然而，对十年一遇降水事件的归因陈述的调查是一个例外：由于忽略了大量的案例，所以在考虑十年一次的月降水事件时存在严重的偏见。最后，我们估计了一个20，000成员的蒙特卡罗抽样过程中的不确定度.这就需要从我们的56个模拟中随机选择单个模拟，并替换，以产生由56个模拟组成的伪集合，然后我们再对其进行计算。

4结果

图中的地图1用HadAM3P-N96模拟计算了四种不同天气事件类型的网格单元分辨率RRS。暖色和冷色表明人为温室气体分别增加或降低了事件发生的概率，而白人则认为这些排放对事件发生的概率没有或相对较低的影响。正如这两种气候模型所估计的，一年一次的冷热天事件对人为温室气体排放的可能性的可归因风险受到纬度的强烈影响。在低纬度地区，温室气体排放造成较高发生热事件的可能性和较低发生冷事件的可能性的趋势最强烈，反映了在热带变率较低的背景下发生的相当均匀的全球变暖。例如，低纬变暖的早期出现，是年际变率低的结果。Mahlstein等人 [2011]。一年一次的雨日(图C)不那么极端。然而，总的来说，人为排放增加了世界上大多数陆地地区发生这一事件的可能性(暖色调占主导地位)。十年一雨日数(图D)建议温室气体对这些更极端事件的发生有更大的影响。对蒙特卡洛样本的检查表明，较差的抽样是造成这些较罕见事件的地图更大的零散的主要原因(未显示)。

图1 （a）一年一遇热天的RRS，（b）一年一遇冷天的RRS，（c）一年一遇雨天的RRS，以及（d）十年一遇雨天的RRS。使用hadamp3p的输出生成地图。有关使用cam5.1输出的地图的支持信息，请参见图s1。

图中5天极值和月极值的映射与图中1天极值的一般模式相同1，在总体震级上有一些差异，如下所述。用CAM5.1-2度模拟计算的地图(见图)沙一在支持信息方面)也是相似的，但高纬度地区的RRS比HadAM3P-N96模拟要强，这与CAM5.1-2度非温室气体世界模拟中更广泛的海冰覆盖相一致。

在区域尺度上对栅格尺度事件和区域尺度事件、持续1天、5天和1个月的降水和温度(热和冷)事件进行了区域尺度回归分析，考察了该事件的时空尺度对RR的影响。图形2根据HadAM3P-N96的数据，显示了58个WRAF区域在两个空间尺度上得到的1天事件的RRS值。在两个空间尺度上计算的极端潮湿日的RRS大多大于单位，表明人为温室气体排放增加了发生这些事件的机会。冷热事件的高相关系数0.95表明，在任意空间尺度上进行的属性计算可以作为类似空间尺度和相邻区域事件的代名词。由于斜率略小于单位，对归因结果进行小而明显的系统调整，作为空间尺度的一个函数，将提高这种代用分析估计结果的准确性。然而，对于极端潮湿的情况，线性拟合的斜率要比整体小得多，这表明在解释归属结论时，需要对较小或更大的区域进行调整。我们认为，适度相关系数表明，考虑到在不同的空间尺度上发生的类似事件，使用线性调整至少可以提高事件归因陈述的准确性。对于十分之一的事件，在两个空间尺度上，RRS之间只有较弱的相关性(r=0.53)。一年一事件的相关性较高，为0.78。温度和降雨事件之间相关系数的一般对比(后者较低)的一个假设是，温度RRS的动力学在较大的空间尺度(例如辐射平衡)上有所不同，而对降雨RRS负责的动力学变化往往在较小的空间尺度(例如对流细胞)发生变化。

在58个WRAF区域中，每一个区域的风险比率之间的回归，分别为一年一次的湿日RRS(绿色)、一年一次的湿日RRS(洋红)、一年一次的热天RRS(红色)和一年一次的冷日RRS(蓝色)。方标记已被人为地调整，并表明WRAF区域P_{非温室气体}=区域范围内的0%。这里只显示了HadAM3P-N96的数据，CAM5.1-2度结果的分布几乎相同(见图)。在辅助资料中)。

图2 在58个WRAF区域的电网和区域尺度上得出的风险比之间的回归：一年一个雨天RRS（绿色）、十年一个雨天RRS（洋红）、一年一个热天RRS（红色）和一年一个冷天RRS（蓝色）。已经人为地调整了方形标记，并指出了区域尺度上PNON GHG=0%的WRAF区域。这里只显示来自HADAM3P-N96的数据，cam5.1-2的分布结果几乎相同（参见支持信息中的图s2）。

与一年一湿事件相比，十年一湿事件的相关性较低，这主要是抽样精度的结果。当研究更罕见的事件时，P_{非温室气体}=0%在某些情况下(或在许多情况下事件持续时间较长)，这意味着当我们捕获超过阈值的事件时，它们在许多情

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