研究人员首先检测了位于英国牛津镇,始于1772年且保存完整的降水观测资料,发现年降水量时间序列的自相关性并不显著,而且具有随机平稳序列的特性;进一步研究发现,在全球陆地76%的区域降水观测序列均具上述特性。据此,研究人员经过理论解析,建立了降水的年代际最大可能变幅与年际变异性间的理论关系,并应用于全球陆地降水资料,发现有较大比例区域近年来降水变化尚未超出年代际的波动范围。
特别是,近年来国际上发生了多次对社会经济产生重大影响的旱灾,如美国加利福尼亚州与澳大利亚Murray Darling流域等特大旱灾。然而,这些地区年降水量同样具有随机平稳特性,多年降水量的变化仍未超出降水时序的年代际波动。比如,在澳大利亚的Murray-Darling流域,据此方法测算,30年平均的年降水量与未来30年平均的降水量的变化,仅自然波动可达11%;对应径流量的波动范围可达29%。因此,在降水随机性强的地区,检测气候变化信号将面临严重挑战。基于降水随机特征而建立的气候变异性和年代际变化间的解析关系,可为识别气候变化与气候变动影响的热点地区提供科学的参考依据。研究结果对全球变化背景下如何开展旱涝灾害管理与水资源规划有着重要意义。
上述研究近日发表在《美国科学院院刊》上,也是该作者曾发表在美国地球物理联合会《Water Resources Research》上工作的进一步理论深化和全球尺度拓展。此项工作曾入选该期刊的前1%,获得该刊年度最佳论文奖(Sun et al. 2011)。
此研究得到国家重点研发计划专项、中国科学院项目等资助。
相关论文:
Sun, F., M. L. Roderick, & G. D. Farquhar (2018), Rainfall statistics, stationarity and climate change, PNAS, 110(10), 2305-2310, https://doi.org/10.1073/pnas.1705349115.
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