admin 发表于 2022-5-25 17:01:39

“百年一遇”的极端事件为什么会频繁发生?

编者按:看寒来暑往云卷云舒,思古往今来气候变迁,中科院之声与中国科学院大气物理研究所联合开设“大气悟理”,为大家介绍大气里发生的有趣故事,介绍一些与天气、气候和环境相关的知识。

“百年一遇”是我们描述极端事件强度的一个形容词,给我们的第一印象是——“一般不使用,一旦使用就是大灾难”,然而有细心的读者可能会发现,“百年一遇”近几年在新闻媒体中出现的频率好像越来越高了,前几年不是刚报道了“百年一遇”吗?怎么没过几年又 “百年一遇”了?

什么是“百年一遇”的事件?

“百年一遇”极端事件发生后,常常会给大家带来一种“虚假的安全感”。比如刚刚经历的2020年夏季长江中下游流域(包括湖北、湖南、江西、安徽、江苏、浙江、上海等省市)破纪录的洪涝,被定义为“50年一遇”的灾害。虽然当时给我们带来了很多经济财产损失,但从另一个角度看,长江流域至少半个世纪内不会再遭受这种强度的洪涝了。

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2020年夏季长江流域破纪录的洪涝迫使安徽歙县高考延期

等等,让我们回想一下,早在2016年夏季长江流域就已经遭受过“50年一遇”的洪涝灾害,怎么去年夏季又有洪涝了呢?没错,因为 “N年一遇”并不是从字面上理解的“每隔N年才会发生一次”,而是“平均每N年发生一次”。如“百年一遇”,则是“平均每100年出现一次”,换一种说法则是:这种极端事件每年发生的可能性是1%。今年极端事件的发生,对明年极端事件是否发生不会产生任何影响。这就好比买彩票,中奖率是1%,你刮开的第一张彩票中不中奖对下一张的中奖概率不会产生影响。

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“百年一遇”概念常用于工程的风险评估,但用于描述极端灾害事件时,常常会使人望文生义产生误解(图片来源于网络)

如何计算“百年一遇”的事件?

我国气象观测网自上世纪50年代开始组建,站点观测资料的时间跨度至今也不过70年,那些“百年一遇”、甚至“千年一遇”的极端事件到底是如何计算出来的呢?

主要有两种方法。一是利用树木年轮、石笋、黄土、冰芯等古气候代用资料将观测资料的长度拉长(如由站点资料的70年拉长至距今上千年)。我们以树轮为例,某一年降水充沛、气温较高,树轮可能就会长得更宽一些,反之则相反。利用树木的这种特性,就可以推算出我国某地近千年降水、气温的演变。

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树轮承载着岁月的痕迹,向我们诉说过去的故事(图片来源:大科技杂志社)

二是利用统计学思想。当我们随机采集的样本足够多时,就可以认为这些样本和整体服从同一分布,样本就能近似反映整体的统计特征。因此,我们就可以通过我国过去几十年的观测样本数据,推测出极端事件整体分布的具体形态,最终反求出“百年一遇”、乃至“千年一遇”极端事件的阈值。阈值确定了以后,今后发生的等于或超过这个阈值的事件都会被称作该阈值对应的“N年一遇”事件。

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从2003年至2010年,三峡大坝的防洪能力越来越差?当然不是!图中“万年一遇”、“千年一遇”标准防护的对象为三峡大坝本身,而“百年一遇”的标准,针对的则是大坝下游河段的防洪。它们是平行存在的,是针对不同对象的防洪指标。(图片来源于网络)

为什么“百年一遇”的事件会频繁发生?

“百年一遇”极端事件频繁发生的原因可能有以下四种。首先是因为概念上的误解。比如今年发生了一个“十年一遇”的干旱事件,那它明年发生的概率其实还是10%,5年内发生的概率会有41%(1-0.9^5)。这和大家所认为的该事件在10年内不会再发生的心理预期有很大偏差,进而导致了大家认为“N年一遇”的极端事件发生得很频繁。

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“百年一遇”事件在10年内发生的概率是10%,在100年内发生的概率是63%(图片来源:NOAA,本文作者翻译)

第二点原因和地区的选取有关。对于极端事件的定义是聚焦于一个区域的,这是因为一些中小尺度天气过程,如一次强的雷暴,或者冷锋过程,作为影响极端事件的主要因素,其影响范围都很小。以北京为例,将其分为100个区域,假设每个区域间发生极端事件的可能性互相独立,那北京每年至少有一个区域发生“百年一遇”极端事件的可能性就有63%(1-0.99^100),这就是一个非常高的概率了。回到我们上面买彩票的例子,一个人买彩票中奖的概率很低,但如果有100个人买彩票,那其中至少有一个人中奖的概率就会高很多。因此,大家每隔几年可能就能在新闻媒体上看见,“北京”又发生“百年一遇”的极端事件了。

第三则是与极端指数的选取有关,比如一次强雷暴过境,半小时内降水强度可能会达到“百年一遇”事件的标准,但一小时内降水强度很可能只能达到“50年一遇”事件的标准。出于不同的研究需要,国际组织ETCCDI定义了27个描述极端事件的核心指数。连续发生的两次“N年一遇”暴雨事件,可能一个选取的指数是Rx1day(月最大单日降水),另一个选取的指数是Rx5day(月最大连续5日降水)。正如我们不能“抛开剂量谈毒性”一样,今后大家再看到“N年一遇”极端事件时,一定得了解它所选取的指数和定义的时间段。

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美国得克萨斯州休斯敦市在2015-17年连续三年遭受了三次“500年一遇”的大洪水,(底图来源:纽约时报,本文作者翻译)

除此之外,还有一个真正能使“N年一遇”极端事件频繁发生的原因,且每个人都耳熟能详,那就是全球变暖。全球变暖会加剧气候系统的不稳定性,使得突破“N年一遇”极端事件阈值的可能性大幅提高。全球变暖背景下,“N年一遇”也不再仅是一个统计学问题。比如刚刚过去的2020/21年冬季,12月-1月破纪录的低温寒潮与2月破纪录的高温热浪接连出现,全球变暖可能在其中扮演着重要角色(一次又一次的寒潮,结果是一个暖冬?| 世界气象日)。中科院大气所郑飞研究员近日也在Advances in Atmospheric Sciences上发文指出,全球变暖背景下,北极较赤道增暖更快,导致两者温度对比减弱,进一步引起北半球中高纬大气环流的持续性异常,进而在2020/21年前冬给我国带来了严寒天气。

不仅是冷冬,全球变暖也使得极端干旱出现得愈加频繁。中国气象科学研究院马双梅博士与祝从文研究员去年同样于《Advances in Atmospheric Sciences》上发文指出,2019年伏秋长江中下游地区遭遇了近60年来最严重的极端干旱事件,而全球增暖能显著提高该类事件的发生概率。除了极端干旱以外,全球变暖还可能引起更为频繁的洪涝,这是因为全球平均温度每升高1°C,大气水汽含量就会增加7%,而全球平均降水会增加2%(受全球变暖背景下大气环流减弱的影响,增加的水汽无法完全转换为降水)。

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气候模式模拟的逐日降水变化显示,如果全球平均温度升高3°C,绝大多数陆地区域将会遭受更多的极端暴雨(图片来源:Nature)

不过,大家也无需太过担心,虽然极端事件愈加频繁发生,但我国应对灾害的能力也在逐年提升。大气所魏科副研究员与成都山地所欧阳朝军研究员于Innovation上发表的一篇研究显示,尽管2020年夏季长江流域的大洪水较之1998年更强,但其造成的灾害规模远低于1998年或其他极端年份,这主要是由于近20年来我国大型水利工程的建设以及生态系统修复等措施的实施。

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2020年梅雨季,与长江流域洪涝灾害相关的有利及不利因子(图片来源:Wei et al. 2020)

但是,要想从根本上减少极端事件的频繁发生,可能还是得努力控制全球变暖,这不仅取决于国家层面,更和我们每个个体息息相关。随手关灯、自备购物袋等,这些看似微小的举动,长期来看,说不定也能对减少“百年一遇”事件的频繁发生产生深远的影响呢。

参考文献:

1.Ma, S. M., C. W. Zhu, and J. Liu, 2020: Combined impacts of warm central equatorial Pacific sea surface temperatures and anthropogenic warming on the 2019 severe drought in East China. Adv. Atmos. Sci., 37(11), 1149−1163, https://doi.org/10.1007/s00376-020-0077-8

2.Wei, K., Ouyang, C., Duan, H., Li, Y., & Zhou, S, 2020: Reflections on the catastrophic 2020 yangtze river basin flooding in southern china. The Innovation, 100038.

3.Zheng, F., and Coauthors, 2021: The 2020/21 extremely cold winter in China influenced by the synergistic effect of La Niña and warm Arctic. Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-021-1033-y

来源:中国科学院大气物理研究所

来源: 中科院之声
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