本报讯（记者崔雪芹）中科院大气物理研究所研究员周天军课题组与英国气象局哈德莱气候中心的合作者指出，中高纬地区极端降水预估模式间不确定性与模式模拟的历史气候降水变率，即降水事件的波动幅度或振荡范围，存在显著相关。相关论文近日发表于《自然-通讯》。

“基于这一结果，我们利用观测的降水变率变化对未来预估结果加以约束，有效降低了特定温升水平下极端降水预估结果的不确定性，降幅可达20%~40%。”论文通讯作者周天军告诉《中国科学报》。

研究者利用第五次和第六次国际耦合模式比较计划的多气候模式的集合模拟数据，研究了较之工业化前全球平均温升2°C和3°C等阈值下极端降水频率变化的模式间预估不确定性，发现模式间的差异与各自模拟的历史气候下的降水变率显著相关。具体来说，对于某一个地区而言，气候模式模拟的历史降水变率越小，其预估的未来极端降水频率变化增加得越快。

基于这一联系，研究者建立了针对极端降水预估的“涌现约束”关系。利用该约束关系，结合观测的降水变率，作者对极端降水的预估结果进行了约束。结果表明，该约束方法能有效缩小区域极端降水预估的不确定性范围，还能订正多模式集合预估的最优估计。

在利用气候模式结果并结合观测数据建立涌现约束关系的基础上，作者进一步从统计理论角度探讨了约束关系的合理性。他们对降水进行了统计分布拟合和理想的分布变换，从降水分布模型角度厘清了极端降水频率变化与历史降水变率间存在联系的理论依据，明晰了极端降水预估不确定性的来源，证明了涌现约束关系的可靠性。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41467-022-34006-0