人类对20世纪降水影响趋势的检测归因外文翻译资料

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人类对20世纪降水影响趋势的检测归因

张学兵,Francis W.Zwiers,Gabrielr C.Hegerl,F.Hugo Lambert

人类对气候的影响体现在诸多方面，如：近地面层温度，海平面气压，自由大气温度，对流层高度，海洋热含量。然而，就全球规模而言，人类影响信号并没有在降水中发现，这或许是因为不同地区降水的相互影响削弱了全球尺度信号的强度。模式表明人类应该影响全球平均降水的增加，经纬度降水的重新分配。高纬度降水增加，亚热带地区降水减少，且这种变化的原因与热带辐射区的移动有关。我们比较了20世纪陆地降水的变化与14中模式所模拟的变化，我们发现人为因素对降水有明显的影响，而这些影响是无法从内部气候变量所解释的。通过对比，我们猜测北半球中纬度地区降水增加，亚热带和热带地区降水减少，而难半球亚热带和热带降水增加。这些实际差异远大于模拟的结果，或许这些变化会对生态，农务，人类健康有着严重影响。

我们用最新的全球气候网月降水资料来分析1925~1999和1950~1990这两个时间段的降水趋势。这些描述全球变化的资料是公认有效的，且是高质量的。以前对人类对全球降水的研究也是用的这套早期资料，当我们也用早期资料时，也得到类似的结果。我们主要关注40S到70N区域，因为这一部分观测资料最可信。

我们将观测资料和大量试验模拟得到的资料对比来观察外部变率是否对降水趋势产生了影响。这些模拟资料可以从PCMDI官网中得到。我们做了三组对20世纪降水影响的试验第一组（ANT）包括了8个模型中的27组试验，只考虑历史人类影响，包括二氧化碳和气溶胶。第二组（ALL）包括10个模型中的50个试验，考虑了人类影响和内部变率的影响。第三组包括4个模型中的15个试验，只考虑了自然变率的影响。ECHO-G，HadCM3，MIROC，PCM这四个模式在这三组试验都被运用了。

图1 | 1925 - 1999年（左）和1950 - 1999年（右）的观测（实黑）和模拟区域平均土地降水趋势之间的比较。黑色虚线表示来自所有可用模型的多模型平均值（a和d中的ALL，b和e中的ANT，以及c和f中的ALL-ANT表示的NAT），以及来自子集的黑色虚线 的四个模型模拟了对每个（ALL4，ANT4和NAT4）的响应。模型模拟的趋势范围用阴影表示。黑色虚线表示已经缩放（SALL和SANT）以最佳拟合基于单信号分析的观察值的ALL和ANT模拟的集合平均值。彩色线表示各个模型的平均趋势。

我们分析了1960-1990纬向平均降水的异常。我们用了最佳指纹法来探求感测和模拟降水的趋势，这个方法被许多学者在之前的研究中用过。

线性的降水趋势存在与一些重要地方，无论从观察还是从模拟结果都显示 南半球热带和亚热带地区降水增多，北半球热带和亚热带降水趋势减少，北半球50N附近降水增多但是我们也发现一个重要的差异：观测结果表明在20N~40N,纬向降水有上升趋势，而在ALL模式中有下降趋势。同时我们也注意到模式模拟的高不确定性，在所有纬度段模拟出来的趋势范围包括零。这说明模拟出来得结果可以用内部变率解释。但不同纬度降水的变化仍需要检测。观测得出的结果与试验模拟相类似。用另一组数据也得到相同结果。不同模型模拟出来的降水差异要比相同模式模拟差异要大得多。

图2 | 1925 - 1999年观测和模拟降水异常的变化。在50个可用的ALL模拟（细蓝色曲线）中，10u纬度带（薄黑色迹线）观测到的年平均降水异常与全年平均年平均降水异常的时间序列（左图）。直线的黑色和红色线表示趋势。绿色（或黄色）阴影在观察和模型中识别具有增加（或减少）趋势的纬度带; 灰色阴影表示观察到的和模拟趋势之间的不一致。 地图（右图）表示不同的10u纬度带，以及趋势是否符合标准。数据不足的区域显示为白色。 仅使用土地降水数据。

我们通过将观测到的趋势回归到ALL模拟中模拟的趋势，来估计人类影响和自然强迫对观测到的降水趋势的组合效应。通过使用ANT和NAT4模拟趋势模式，分别的得道了人为和自然强迫的个体影响。在两个时期的观察趋势中，检测到对ALL或单独ANT模式的响应; 但没有检测到对自然强迫的响应。

为了将自然和人为强迫的贡献与观察到的趋势分开，必须使用双信号归因分析。使用来自ALL，ANT和NAT4模拟的两种信号模式在双向回归中的组合，我们发现对人为强迫的响应与对自然强迫和内部变异的响应是可分离的。在观察到的50年趋势中，检测到ANT和NAT响应，其中使用ALL和ANT平均反应来估计ANT和NAT对趋势的贡献的方法。还使用ALL4和ANT4集合检测对人为和自然强迫的响应，表明对人为强迫的响应可以可靠地与自然强迫和内部变异性的效应分离，尽管残留一致性测试失败。在后一种情况下，内部变化可能被低估，或者强制反应的未捕获方面增加了残留变化。这与早期研究探测火山对全球平均土地降水的影响是一致的。自然强迫对观测的纬向降水趋势的估计贡献相对于人为强迫的估计贡献很小。我们得出结论，观测到的陆地降雨的检测变化主要是人为强迫的影响。

图3 | 区域降水异常的检测和归因分析结果。 缩放因子及其5-95％不确定性范围是从ALL，ANT和NAT4信号的单信号指纹检测分析以及四个模型ALL4和ANT4（左图）和双信号指纹检测分析的子集（右图），当模型模拟方差加倍时，虚线误差线对应于5-95％不确定性范围。

一系列考虑表明，人为对降水的影响的检测是很强的。虽然观测降水变化估计的幅度不确定性相当大，但趋势的符号几乎没有不确定性。因此，抽样不确定性不可能改变观测到的纬度湿润和干燥的模式，因此不可能使我们的检测结果无效，这基于在观察和模拟的趋势模式中的一致性。此外，我们的结果对于使用基于不太完整的观察并且以不同方式网格化的数据集是粗糙的。我们的结果对于使用从模型子集估计的信号模式也是粗糙的，但是如预期的那样，检测的粗糙性随着使用的模型的数量而恶化。降水中外部强迫反应模式的多模型估计可能比单一模型估计对模型误差更不敏感。多模型模拟指纹的结构与我们对人为强迫的降水响应机制的理解是一致的。如果来自人为强迫的对流层温度增加，但对流层下部相对湿度或流量没有变化，则预期湿热带地区将变得更湿和更干燥的地区。热带汇聚区的表观变化也与间接气溶胶强迫中的半球不对称一致。

由于观测资料相对较少而且会受到外力的影响，我们用气候模型从内部气候变化去估计降水趋势的变化，这个基于内部变化的模型的变化要小于观测得到的结果，尤其在热带地区。但是也有些不符合的部分或许是尺度配错的结果。当我们加倍派生模型的向量估计，人类对降水的影响是显著的，这说明我们的解释是正确的，是值得信赖的。

虽然人为因素对降水差异的影响已经被检测和归因出来，但从变化的量级上来说是不符合的。多模式平均明显低估了观察得到的趋势，这与多模式耦合低估火上爆发对雨水影响相一致。在厄尔尼诺事件中，模式模拟的热带海洋变暖响应也比观察得到的结果弱。尽管一个类似的机制也可以影响热带与亚热带地区降水。观测的不确定性也可能导致与模拟结果的不符合。进一步从统计学来讲，如果内部变率被低估时，则不匹配的影响就会被高估。如果发现观测变化远远大于估计结果是可信的，那么预估结果也低估了降水的改变。

总之，我们发现20世纪人类活动已经影响到了全球降水的改变，而且这点已经被观察到了。我们估计人类行为对20世纪降水趋势的影响的贡献为50%~85%，在干旱区域如亚热带某些地区占到了20%~到40%，在潮湿区域贡献约为75%~120%

方法总结

数据处理：我们通过将每个格点的月平均值减去1961~1990年的气候值。将数据格点化，便成5*5的格点。纬向平均异常是通过沿每个纬度异常平均得到。模式资料也是这样，也处理成5*5的格点，同时订正缺测值以便得到相同时刻的模拟值。

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