本研究由南京大学地理与海洋科学学院及地球物质循环前沿科学中心的Jinghan Zhang和Long Yang、中国气象局交通气象重点实验室及南京大气科学联合研究院和中国气象科学研究院灾害性天气重点实验室的Miao Yu，以及美国太平洋西北国家实验室大气科学与全球变化部门的Xiaodong Chen共同完成。该研究以题为“Response of Extreme Rainfall to Atmospheric Warming and Wetting: Implications for Hydrologic Designs Under a Changing Climate”的论文形式，发表于 2023年 的 《Journal of Geophysical Research: Atmospheres》 期刊。
该研究隶属于极端天气气候事件与水文气象学交叉领域。在全球气候变化的背景下，由极端降水引发的洪水灾害风险日益加剧，深刻理解极端降雨过程及其对人为气候变化的响应，对于改进全球洪水适应和减缓策略至关重要。2021年7月20日发生在中国中部的特大暴雨（简称“7·20”暴雨）造成了严重的人员伤亡和财产损失，其最大小时降雨量（201.9毫米）刷新了中国大陆纪录，是研究极端降雨的绝佳案例。
传统上，预估气候变化对极端降雨影响的一个核心理论依据是克劳修斯-克拉珀龙（Clausius-Clapeyron, C-C）方程，即气温每升高1°C，大气的持水能力约增加7%，可能导致降雨强度同比增加。然而，越来越多的观测和模拟研究表明，极端降雨的响应可能远超（超级CC率）或偏离此标度率，这凸显了大气动力过程（如水分辐合、大气不稳定性、与地形相互作用）在调节降雨响应中的关键作用，而不仅仅是热力学（温度和湿度）变化本身。此外，在水文工程设计（如水坝安全评估）中，一个核心概念是可能最大降水（Probable Maximum Precipitation, PMP），传统估算方法通常假设降雨量与大气水汽含量呈线性关系，并在风暴“极大化”过程中假定降水效率（Precipitation Efficiency, PE）恒定。但这些假设在气候变化背景下，特别是考虑到动力反馈时，其有效性受到挑战。因此，本研究旨在分离并量化大气增湿（增加水汽含量）和增暖（增加气温）对一次真实极端暴雨事件时空结构的独立影响，揭示其响应机制的非单调性特征，并评估其对当前水文设计实践的启示。
本研究采用观测分析与高分辨率数值模拟相结合的研究框架，核心是基于天气研究与预报（Weather Research and Forecasting, WRF）模型进行一系列对流可解析尺度的敏感性试验。
第一，观测数据收集与处理。 研究团队收集了河南省气象局提供的2265个雨量站在2021年7月17-22日期间逐小时降雨观测数据，并进行了严格的质量控制（包括极值检查和内部一致性检查），用于描述“7·20”暴雨的真实特征和验证模型模拟效果。
第二，控制试验（CTRL）的建立与验证。 使用WRF模型（V3.9.1）构建了三层单向嵌套网格（水平分辨率分别为9公里、3公里和1公里），最内层区域（D03）覆盖主要研究区，水平分辨率为1公里，能够解析对流尺度过程。物理过程方案经过测试选定，其中微物理方案选用Thompson方案。模型初始和边界条件采用JRA-55再分析资料。首先运行控制试验（CTRL），模拟“7·20”暴雨事件（模拟时段为7月19日00时UTC至21日00时UTC，共48小时，前6小时为spin-up期）。通过将模拟的格点降雨与对应位置的雨量站观测进行对比，评估模型对暴雨空间格局、时间序列、特别是强降雨（>100毫米/小时）的再现能力。评估指标包括空间分布对比、时间序列相关系数以及公平威胁评分（Equitable Threat Score, ETS）。结果显示，CTRL试验虽然对最大小时雨强有所低估，且暴雨中心位置存在约50公里的西偏，但较好地捕捉了暴雨的总累积雨量空间分布、大致的时变特征以及强雨区的平均强度，ETS评分表明其预报技巧可接受，证明该模型配置适用于后续的敏感性研究。
第三，设计敏感性试验。 在CTRL试验的基础上，通过修改模型初始和边界条件中的热力学变量，设计了两组相互独立的敏感性试验，旨在分离增湿和增暖的影响，同时保持大尺度环流背景不变。 1. 增湿试验（Moisture-Perturbation Scenarios）： 通过公式 RH = α(100 - RH0) + RH0 系统性地增加各大气层的相对湿度（RH）。其中RH0是再分析资料中的原始相对湿度，α为放大系数，从0.1到1.0以0.1为间隔变化，共生成10组试验（RH10, RH20, …, RH100）。当α=1.0时（RH100），大气达到完全饱和，这模拟了传统PMP估算方法中所假设的“饱和风暴”环境。 2. 增暖试验（Temperature-Perturbation Scenarios）： 将地表（2米）及所有大气层的温度均匀增加1°C、2°C和3°C，同时保持相对湿度场与CTRL试验相同。这相当于一种“伪全球变暖”情景。共生成3组试验（AIRT1, AIRT2, AIRT3）。温度升高会通过C-C关系增加大气的持水能力，从而间接增加可降水量。
第四，多尺度降雨特征分析。 对CTRL和所有敏感性试验的输出结果进行多维度分析： 1. 域平均尺度分析： 计算整个D03区域内平均降雨强度、强降雨（如>20毫米/小时）的空间覆盖比例、可降水量、水汽辐合、蒸发、对流有效位能（CAPE）等变量的时空演变，对比不同试验间的差异。 2. 深度-面积-历时（Depth-Area-Duration, DAD）曲线与面雨量折减系数（Areal Reduction Factor, ARF）分析： 这是水文设计中的关键工具。研究计算了不同持续时间（3小时、6小时、12小时）和不同面积（从点尺度到10,000平方公里）上的最大平均降雨深度，绘制DAD曲线，并据此计算ARF（即某面积上的最大平均雨深与点最大雨深的比值），以量化降雨空间不均匀性如何随热力学条件变化。 3. 风暴单体尺度分析： 利用雷暴识别、追踪、分析和临近预报（Thunderstorm Identification, Tracking, Analysis, and Nowcasting, TITAN）算法，基于WRF模拟的雷达反射率场（代表了风暴的瞬时结构），识别和追踪对流风暴单体。定义反射率>45 dBZ且体积>5立方公里的区域为一个风暴单体。分析不同试验下风暴单体的数量、体积、最大反射率、回波顶高、移动速度等属性的统计分布，以揭示次小时尺度的对流活动响应。 4. 大尺度降水效率（PE）计算： 采用基于水物质收支的公式估算整个D03区域在暴雨期间的平均PE，分析PE在不同增湿和增暖情景下的变化。
第五，物理机制诊断。 结合上述分析，诊断导致降雨响应变化的物理机制。重点考察： 1. 动力反馈： 分析水汽输送（如综合水汽输送IVT）、低空急流、中尺度涡旋（如黄淮气旋）的强度与路径变化，以及它们与地形（如太行山）的相互作用如何随温湿条件改变。 2. 热力条件： 分析CAPE的时空分布变化，及其与对流触发和发展的关系。 3. 水汽供应与辐合： 分析可降水量与水汽辐合对降雨强度的相对贡献。
第一，控制试验成功再现了“7·20”暴雨的极端性和关键环流背景。 分析表明，该暴雨发生在异常湿润和不稳定的环境中，其关键环流特征包括：台风“烟花”远程输送的充沛水汽、西太平洋副热带高压西伸提供的引导气流、低空急流建立的水汽通道，以及太行山地形对水汽的强迫抬升。这些特征与中国历史上另外两次破纪录暴雨（1963年8月海河流域暴雨和1975年8月淮河上游暴雨）具有相似性，说明“7·20”暴雨是研究中国地区PMP的典型候选事件。
第二，极端降雨对大气增湿的响应呈现显著的非单调性。 1. 域平均降雨强度 对水汽增加响应微弱。 2. 强降雨的空间覆盖范围和峰值雨强 均表现出先增强后减弱的“抛物线”型变化。当相对湿度适度增加20%-40%（即RH40试验）时，强降雨覆盖最广，峰值雨强也相对较高。 3. 空间结构变化： RH40试验下，暴雨核心区强度略有减弱，但外围地区降雨增强。当大气接近或达到饱和（RH70， RH100）时，整个区域的降雨量普遍低于CTRL试验，强降雨范围大幅收缩。 4. 时间演变变化： 过度增湿（RH100）导致降雨峰值提前且强度减弱，这与水汽辐合提前达到峰值而后迅速减弱有关。分析发现，过度增湿削弱了关键的中尺度低涡强度，改变了低空急流的方向和强度，从而削弱了向暴雨区的水汽输送效率。同时，过度增湿环境下CAPE的高值区范围显著缩小，不利于强对流的组织发展。 5. 精细尺度响应更明显： DAD曲线分析显示，在短历时（3、6小时）和小面积（<1000平方公里）上，非单调响应尤为清晰。RH40试验在100平方公里面积上的3小时最大雨深（239毫米）显著高于RH70（122毫米）和RH100（110毫米）试验。 6. 风暴单体特征： RH40试验下风暴单体强度（最大反射率、回波顶高）略有增强。RH100试验下，风暴单体总数锐减60%，且以小体积、弱强度的单体为主，深对流受到抑制。
第三，极端降雨对大气增暖的响应也表现出非单调性，但机制不同。 1. 域平均降雨强度 大致遵循C-C标度率（约7%/°C），但在更小的D03区域上响应复杂。 2. 强降雨空间覆盖率 在增温2°C（AIRT2）时达到最大，呈现“钩状”结构。 3. 空间结构变化： 增暖情景下降雨增强区主要位于郑州外围，空间格局变化不如增湿试验剧烈。 4. 时间演变变化： 增暖并未显著改变降雨过程的时间相位，大尺度动力场表现出较强的惯性。 5. 精细尺度响应： 增温1°C（AIRT1）时，点尺度和10平方公里面积上的3小时最大雨深达到所有试验中的最高值（300毫米和290毫米）。增温2°C（AIRT2）时，各尺度的降雨深度普遍增加。但增温3°C（AIRT3）时，降雨深度转而下降。ARF分析表明，在短历时小面积上，ARF随增温而降低，意味着点尺度极端性增加更快。 6. 风暴单体特征： 增暖主要改变了风暴单体的垂直结构，导致回波顶高分布向更高值偏移，表明深对流潜力增强，但风暴单体数量、体积和移动速度变化不显著。
第四，降水效率（PE）的响应。 “7·20”暴雨本身具有极高的PE（CTRL试验为0.91）。增湿试验中PE变化很小（0.90-0.92），支持了传统PMP估算中常数PE的假设。然而，增暖试验中PE随温度升高而显著增加（AIRT3试验达0.97），约为3%/°C，这表明在更暖的气候下，风暴系统将水分转化为降水的效率可能更高。
本研究系统揭示了极端暴雨对单独大气增湿和增暖的复杂、非单调响应行为。核心结论是：极端降雨的响应并非由热力学变化（温、湿）线性主导，而是强烈依赖于与之耦合的大气动力过程反馈（如水分辐合、与地形相互作用的改变）。这种非单调响应在细空间尺度（100-1000平方公里）和短时间尺度（小于6小时）上比在整个区域和整场风暴历时上表现得更为清晰。
科学价值： 1. 挑战传统假设： 研究结果直接挑战了传统PMP估算中降雨量与大气湿度呈线性关系的核心假设，证明“最湿”的环境（饱和大气）未必产生“最强”的降雨，因为动力抑制效应可能占主导。 2. 阐明响应机制： 清晰区分并量化了增湿和增暖通过不同物理途径（增湿更易改变风暴演变和环境动力场，增暖更易改变对流垂直结构）影响降雨的机制。 3. 强调尺度依赖性： 突出强调了极端降雨气候归因和预估的强烈尺度依赖性，指出基于粗分辨率全球或区域气候模型的结果可能无法准确反映对城市和小流域至关重要的短历时强降雨的变化。
应用价值： 1. 水文设计预警： 指出当前基于线性外推或恒定假设的水文工程设计实践（如PMP、设计暴雨、面雨量折减系数ARF的确定）在气候变化背景下可能存在重大安全隐患，特别是对于易受短历时极端降雨和山洪灾害影响的城市和小流域。 2. 提供改进方向： 建议未来的水文设计需要纳入非单调响应和动力反馈的考量，发展概率性的PMP估计方法，并特别关注短历时降雨极端性对温湿变化的敏感性。 3. 为适应策略提供依据： 研究提醒，即使全球平均升温幅度被控制在2°C以内，类似于“7·20”的极端暴雨的峰值强度在局地仍有可能显著增加，这为制定更具韧性的防洪减灾和基础设施适应策略提供了关键科学依据。
研究也指出了当前高分辨率模拟的局限性（如对最大小时雨强的低估和暴雨中心的偏移），并建议未来研究需要考察更多不同天气背景和地理区域的极端暴雨事件，以验证结论的普适性。同时，研究认为除了改进物理模拟外，发展能够有效刻画降雨时空结构的统计模型，也是实现更稳健可靠的极端降雨预估的可行途径。