近日，我院教师朱欢欢及其合作者在国际权威期刊《npj climate and atmospheric science》发表了题为“Improve the projection of East China summer precipitation with emergent constraints”的研究成果，无锡学院为第一署名单位。文章发展了一个适用于区域气候涌现约束预估的一般性框架，基于多套可靠的观测资料，对CMIP6模式的预估结果进行约束订正，显著提高了中国东部夏季降水预估结果的可靠性。

该研究发现，在SSP5-8.5情景下，CMIP6模式对本世纪末期（2070-2099）中国东部夏季总降水变化的预估不确定性存在两个主要模态，它们分别与其模拟的历史西北太平洋以及低纬度太平洋区域的降水偏差有关。基于涌现约束思想，利用观测降水对预估结果进行约束后，在SSP5-8.5情景下，本世纪末（2070—2099年）中国东部夏季总降水相对于当前时期（1985—2014年）呈现全区一致增加的变化，其中华北地区增加最为明显，但较未约束结果一致偏低，并减少了23%的中国东部夏季降水预估不确定性。

此研究提升了对中国东部夏季降水预估不确定性的认识，同时基于发现的约束关系提高了区域降水预估的可靠性。创新应用了新兴约束技术，加深了对区域气候过程的理解，为气候预估开辟了新思路。也为区域气候变化相关的影响评估、风险识别及适应和减缓政策制定提供了有用信息。

论文受到国家自然科学基金项目（42275184和42430609）和江苏省自然科学基金项目（BK20240317）的共同资助。

图1历史模拟的热带太平洋降水指数（CI1和CI2）与预估的中国东部夏季降水未来变化（PC1和PC2）的模式间关系。其模式间相关系数显示在右上角且通过99%显著性检验。图中蓝色虚线表示线性回归的95%置信区间。橙色（GPCP）、浅蓝色（CMAP）和红色（两者平均）竖线分别代表观测降水对应的历史太平洋降水指数数值，红色横线代表通过模式间关系对应的PC值，数字表示CMIP6模式。

图2 原始（黑色）和约束（红色）后PC的概率密度函数，括号中数字依次是概率密度分布的均值和一倍标准差，X轴上的短竖线为每个模式的原始PC值，右上角的值为约束后减少的方差。

文章信息：

Zhu, H., Jiang, Z., Li,L., Li, W., Jiang, S.Improve the projection of East China summer precipitation with emergent constraints.npj Climate and Atmospheric Science, 7, 298 (2024). https://doi.org/10.1038/s41612-024-00863-3.