在气候变化的背景下，高影响的极端天气气候事件频发。极端事件归因旨在定量地回答人为气候变化是否以及在多大程度上改变了特定事件的特征。目前大部分的事件归因研究都集中在单变量的事件。复合型极端事件往往比单一事件造成更严重的影响，例如临近地区同时出现极端事件能导致巨大的叠加影响，这类事件称之为空间复合型事件。但是受限于研究方法上的挑战，高影响复合型事件的归因研究还很少，特别是目前还没有针对不同灾害的空间复合型事件的归因研究。

　　中国科学院大气物理研究所钱诚研究员、博士生叶洋波和德国亥姆霍兹环境研究中心Emanuele Bevacqua、Jakob Zscheischler合作，提出故事线-概率结合的归因框架来开展复合型极端事件归因，以增加归因结论的可信度，并且提出了构造环流相似的故事线归因新方法来量化动力和热力作用对单次极端事件强度的贡献。

　　以2020年6-7月中国地区的洪水-热浪空间复合型事件（长江中下游地区梅雨量破纪录，同时期临近的华南地区高温破纪录）为例，他们揭示大气环流动力项贡献了该次复合型事件强度的51%，人为强迫热力项贡献了该次复合型事件强度的39%；人为气候变化已使类似2020年洪水-热浪空间复合型极端事件的发生概率至少增加了10倍；在未来高排放的情景下，到21世纪中叶和世纪末类似事件的发生概率将分别比当前气候增加10倍和14倍，而在实现碳中和的情景下，将减小到7倍。

　　该项研究显示了人为气候变化对高影响复合型极端事件的影响和实现碳中和的重要性。成果于近日发表在Weather and Climate Extremes期刊（中国科学院1区, IF=8）。

　　Qian, C., Y. Ye, E. Bevacqua and J. Zscheischler, 2023: Human influences on spatially compounding flooding and heatwave events in China and future increasing risks. Weather Clim. Extrem., 42, 100616, doi: https://doi.org/10.1016/j.wace.2023.100616

图1. 2020年6-7月洪水-热浪空间复合型极端事件特征：(a)降水距平百分率的空间分布和(b)长江中下游区域平均序列的历史演变；(c)高温日数距平的空间分布和(d)华南区域平均的最高气温距平序列的历史演变；(e)标准化降水距平百分率和标准化最高气温距平的双变量分布；(f)空间复合型事件指数的历史演变。(b)、(d)和(f)中黑线代表观测，红线和蓝线分别代表HadGEM3-GA6-N216模式在有和没有人为强迫影响试验下的情况。红色砖石符号代表2020年。