地球系统模式（Earth system models, ESM）是预测未来气候变化的主要途径，其运行结果是气候谈判和决策的重要依赖。但运行这些模式既困难又昂贵，所研究的情景也很有限。因此需要一种快速、准确的地球系统模式的仿真，将低分辨率的平均响应转化为高分辨率的区域气候变化变量，进而开展人类与地球系统之间相互作用及其不确定性的研究。
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局部尺度小时级降水量气候模式模拟的降尺度与偏差校正方法
A downscaling and bias correction method for climate model ensemble simulations of local-scale hourly precipitation
关键词：统计降尺度 小时级降水模拟 极端降水事件
期刊名：Scientific Reports
期刊月份：2023年6月
摘要：气候模式模拟用于评估气候变化对降水的影响，并需要在局部尺度上进行降尺度。统计降尺度方法根据观测和模拟数据，估计每日和每月降水量。为了更准确地预测区域层面的极端降水事件和相关灾害，有必要对短期降水数据进行降尺度。在这项研究中，我们开发了每小时降水气候模型模拟的降尺度方法并研究了其性能。我们的目标是识别以数值模型相同分辨率表示的时变降水系统。本文提出的降尺度方法改进了对每小时降水频率、月平均值和99%百分位值的空间分布的估计。几乎所有地区的降水量和频率的变化都通过估计降水量的50个集合的平均值来显示，尽管自然变率太大，无法与观测结果相提并论。本研究计算得出的降水变化与目标结果相吻合。因此，我们的降尺度方法改进了对极端降水事件气候特征的评估，更全面地代表了地形等局部因素的影响，而这些因素是以前的方法难以评估的。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41598-023-36489-3
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网格化统计降尺度的埃塞俄比亚高分辨率CMIP6气候数据
High-resolution CMIP6 climate projections for Ethiopia using the gridded statistical downscaling method
关键词：统计降尺度 小时级降水模拟 CMIP6
期刊名：Scientific Data
期刊月份：2023年7月
摘要：在气候变化背景下设计区域和地方适应战略和规划时，需要对一系列排放情景进行高分辨率气候模式预测。为此，全球环流模型（global circulation models, GCM）的未来气候模拟是关键信息的主要来源。然而，这些模拟不仅分辨率粗糙，还存在偏差和高度不确定性。为了使模拟对区域和地方层面的影响建模有效，我们利用分位数映射重排序的偏差校正（bias correction constructed analogues with quantile mapping reordering, BCCAQ）的统计降尺度技术，在三种排放情景下（SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5），根据16个GCM结果生成10公里空间分辨率的气候变化预测数据库，使用PS（perfect sibling）方法评估降尺度策略，并以两个GCM（表现最差和最好的模型）作为对照来呈现详细结果。评估结果表明，与原始GCM输出相比，降尺度方法大大减少了模型偏差，并生成了更高分辨率的每日数据。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41597-023-02337-2
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用于气候影响分析的统计降尺度CMIP6模型的全球高分辨率日级数据库
A high-resolution daily global dataset of statistically downscaled CMIP6 models for climate impact analyses
关键词：统计降尺度 全球气候模型 日级数据库
期刊名：Scientific Data
期刊月份：2023年9月
摘要：全球气候模型可以提供大量历史模拟和未来气候预测，但这些模拟通常分辨率较低，这限制了它们评估局部规模气候变化及其影响的有效性。本文使用了一种能够复制极端事件的新型统计降尺度模型，即分位数映射重排序的偏差校正（BCCAQ），对来自CMIP6的18个GCM（Global Climate Models）的每日降水量、气温、最高和最低温度、风速、气压和相对湿度进行降尺度。BCCAQ使用高分辨率参考数据集进行校准，在消除GCM偏差和再现极端事件方面表现出良好的性能。历史（1981-2014）和未来（2015-2100）时期的全球降尺度日级数据在网络上发布，分辨率为0.25°，跨越三个共享社会经济途径（SSP2-4.5、SSP5-3.4-OS和SSP5-8.5）。这个新的气候数据集将有助于评估未来气候的变化和变异，并推动高分辨率影响评估模型的发展。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41597-023-02528-x
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2000年至2019年野外火灾大气污染的全球暴露
Global population exposure to landscape fire air pollution from 2000 to 2019
关键词：森林火灾 大气污染 全球暴露 PM2.5 臭氧
期刊名：Nature
期刊月份：2023年9月
摘要：由于气候变化，野外火灾的严重程度和频率都在增加。野外火灾造成的空气污染会对人类健康产生负面影响，但人类暴露于野外火灾（landscape fire-sourced, LFS）空气污染的情况在全球范围内尚未得到很好的描述。在此，我们借助机器学习和大气化学传输模型，以0.25°×0.25°分辨率估算了2000年至2019年期间全球每日LFS的PM2.5和地表臭氧浓度。我们发现总体人口加权平均LFS的PM2.5和臭氧浓度分别为2.5μg/m3（占所有源PM2.5的6.1%）和3.2μg/m3（占所有源臭氧的3.6%），2010-2019年，与2000-2009年相比，PM2.5略有增加，但臭氧没有增加。中非、东南亚、南美洲和西伯利亚LFS的PM2.5和臭氧浓度最高。低收入国家LFS的PM2.5和臭氧浓度大约是高收入国家的四倍。2010-2019年期间，21.8亿人每年至少有1天暴露在严重的LFS空气污染中，世界上每个人每年平均暴露在LFS空气污染中的时间为9.9天。与2000-2009年相比，这两项指标分别增长了6.8%和2.1%。总体而言，我们发现全球人口越来越多地受到LFS空气污染的影响，且影响存在社会经济差异。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06398-6
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日本北海道中部CMIP6情景中的气候变化多模型预测
Climate change multi-model projections in CMIP6 scenarios in Central Hokkaido, Japan
关键词：统计降尺度 温度 降水量 日本北海道
期刊名：Scientific Reports
期刊月份：2023年1月
摘要：模拟未来气候变化，特别是温度和降雨量，对于水资源管理、减灾和农业发展至关重要。本研究基于指标分类法在新发布的CMIP6中检验了用于模拟日本北海道社会经济中心，即石狩河流域（IRB）的两个首选全球气候模型（GCM）。气候变量（最高/最低温度和降水量）是通过统计降尺度模型（Statistical DownScaling Model, SDSM）在所有SSP-RCP（shared socioeconomic pathway‑representative concentration pathway）情景下进行预测的。预测分两个阶段：2040-2069（2040年代）和2070-2099（2070年代），以1985-2014年为基线，SDSM的预测因子源自CMIP6的GCM，再分析利用数据库NOAA-CIRES-DOE 20CRv3。结果表明，CMIP6 GCM与温度测量值具有显着相关性，但不能代表IRB的降水特征。研究构建的SDSM可以分别捕获校准（1985-1999）和验证（2000-2014）阶段的温度和降水特征，所选的GCM（MIROC6和MRI-ESM-2.0）在接下来的阶段会产生更高的温度和更少的降雨。此外，SSP-RCP情景对温度和降水有明显影响，高排放情景（即SSP5-8.5）将比低排放情景（例如SSP1-1.9）预测更高的温度和更低的降雨量。时空分析表明，未来IRB北部地区比南部地区更可能变暖且降水量更大，且IRB预计整个二十一世纪末（2070年代）的气温和降雨量将比本世纪中叶（2040年代）更高。这项研究的结果可以进一步用于预测水文循环和评估生态系统的可持续性。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41598-022-27357-7
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全球食物损失和浪费对空气质量和生物多样性热点地区造成了未被认识到的危害
Global food loss and waste embodies unrecognized harms to air quality and biodiversity hotspots
关键词：食物损失与浪费 空气质量 生物多样性 可持续发展目标
期刊名：Nature Food
期刊月份：2023年8月
摘要：全球食物损失和浪费（food loss and waste, FLW）破坏了食物系统的弹性和可持续性，并与联合国关于气候、资源利用和食物安全的可持续发展目标密切相关。在此，我们揭示了FLW与人类健康和陆地生命这两个可持续发展目标之间通过氮循环存在的密切但尚未充分讨论的相互联系。我们发现，在2015年消除全球FLW将使与食物生产相关的人为NH3排放量减少11.4Tg（16%），将当地PM2.5浓度减少多达5µg/m3并将与PM2.5相关的过早死亡减少150万年，并将全球生物多样性热点地区的氮临界负荷超标减少了19%。到2030年，将FLW减半将使寿命损失年数减少5-8万年，氮沉积每年减少4.7-6.0Tg N（4%）（社会经济路径范围）。作为对通过技术措施减少NH3近期潜力的补充，我们的研究从空气质量和生态系统健康的角度激励努力减少FLW。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s43016-023-00810-0
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深度生成模型超解析空间相关的多区域气候数据
Deep generative model super-resolves spatially correlated multiregional climate data
关键词：气候变化模拟 机器学习 对抗新网络 深度生成模型
期刊名：Scientific Reports
期刊月份：2023年4月
摘要：超分辨率全球气候模拟的粗略输出（称为降尺度）对需要长期气候变化预测的系统做出政治和社会决策至关重要。然而，现有的快速超分辨率技术尚未保留气候数据的空间相关性，这在我们处理具有空间扩展的系统（例如交通基础设施的发展）时尤为重要。在此，我们展示了基于对抗性网络的机器学习，使我们能够以高达50倍的高放大倍率正确重建区域间空间相关性，同时保持像素级统计一致性。与温度和降水分布的测量气象数据的直接比较表明，整合气候学上重要的物理信息可以提高降尺度性能，这促使我们将这种方法称为πSRGAN（Physics Informed Super‑Resolution Generative Adversarial Network）。本研究提出的方法对于气候变化影响的区域间一致评估具有潜在的应用价值。此外，我们还提出了基于深度生成模型的降尺度方法的另一种变体的结果，其中低分辨率降水场被压力场替代，称为ψSRGAN（Precipitation Source Inaccessible SRGAN）。值得注意的是，该方法对降水场表现出出乎意料的良好降尺度性能。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41598-023-32947-0
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越南历史和未来气候的10km分辨率CMIP6降尺度温度和降水数据库
A 10-km CMIP6 downscaled dataset of temperature and precipitation for historical and future Vietnam climate
关键词：高分辨率气候模拟 降尺度 日级数据
期刊名：Scientific Data
期刊月份：2023年5月
摘要：高分辨率气候预测对于环境和管理研究中的许多应用和影响评估是必要的。针对越南的需求，本研究基于CMIP6的35个GCM的输出，构建了越南新的降水和气温日级数据库，空间分辨率为0.1°×0.1°。我们采用偏差校正和空间分解（Bias Correction and Spatial Disaggregation, BCSD）方法使用观测数据对每月GCM模拟进行偏差校正，然后将其暂时分解为每日数据。新数据集称为CMIP6-VN，涵盖1980-2014年的当前时期以及CMIP6实验对2015-2099年的未来预测。结果表明，CMIP6-VN在历史时期内表现良好，表明该数据集可用于越南气候变化评估和影响的研究。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41597-023-02159-2
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未来气候变化下地中海干旱特征
Drought characteristics in Mediterranean under future climate change
关键词：地中海干旱 降尺度 气候模拟
期刊名：npj Climate and Atmospheric Science
期刊月份：2023年9月
摘要：目前的工作旨在解决地中海近期气候下不同干旱类型的物理特性。为此，我们使用由ISIMIP（Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project）提供的CMIP6中五个地球系统模式经过偏差调整和降尺度的平均值，根据2021-2060年期间的四种共享社会经济路径（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5），估算了月级、半年级、年级时间尺度的标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI），分别处理气象、农业和水文干旱。此外，SPEI是根据偏差调整后的CMIP6历史模拟和1980-2014年作为历史参考期的再分析“WFDE5”计算得出的。CMIP6与WFDE5的比较揭示了地中海干旱持续增加的趋势，特别是在农业和水文的时间尺度上。尽管如此，CMIP6相对于WFDE5仍高估了历史趋势幅度。预测结果显示，2021-2060年研究期间的干旱频率在12%至25%之间，随地区和气候情景的不同而变化，南部地中海国家干旱频率增加的趋势比北部地中海国家更为明显。从总的时间尺度来看，干旱的严重程度是显著的，因此，预计食品和水部门将面临更大压力。干旱季节性揭示了气象（农业）干旱在夏（秋）月份发生频率较高的趋势。此外，干旱发生的驱动因素很大程度上取决于区域气候特征。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41612-023-00458-4
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人类活动对中亚极端气温和降水的影响
Anthropogenic influence on extreme temperature and precipitation in Central Asia
关键词：极端气候 人类活动 中亚 降尺度
期刊名：Scientific Reports
期刊月份：2023年4月
摘要：本文研究了过去60年来人为强迫对中亚极端气温和降水事件的贡献。我们对两个ISIMIP（Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project）集合输出进行偏差调整和降尺度，其中包括自然（标记为hist-nat，仅由太阳和火山强迫驱动）和自然加人为强迫（标记为hist，由所有因素驱动），空间分辨率为0.25°×0.25°。每个集成包含来自ISIMIP基于CMIP6的六个模型。本研究提出的降尺度方法对于为区域气候影响研究创建可靠的气候状态是必要的。我们的分析显示，由于人为影响，中亚大部分地区发生极端高温事件（信噪比为4倍）的风险较高。此外，中亚极端降水的可能性较高，尤其是吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦，可归因于人为强迫（强度变化超过100%，频率变化超过20%）。鉴于这些地区在历史时期表现出降雨引发山体滑坡和洪水的高风险，我们认为人为引起的气候变暖可能导致中亚脆弱地区出现极端降水事件。本研究构建的高分辨率数据集可用于关注中亚极端事件归因的影响研究，并且可供科学界免费使用。
原文链接：