中国区域极端高温事件的时空演变、模拟与预测研究：特征、机制与展望

中国区域极端高温事件的时空演变、模拟与预测研究：特征、机制与展望一、引言1.1研究背景与意义在全球气候变暖的大背景下，极端高温事件愈发频繁且强度不断增强，这已成为全球气候变化领域备受瞩目的焦点问题。据联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告显示，自工业化时代以来，全球平均气温已显著上升，2011-2020年期间相较于1850-1900年升高了约1.09℃。在这样的大环境下，极端高温事件的发生频率和强度均呈现出明显的上升趋势，给人类社会和生态系统带来了多方面的严重影响。中国作为世界上人口最多的国家之一，同时也是经济快速发展的大国，地域辽阔，地理环境复杂多样，涵盖了从热带到寒温带的多种气候类型，不同区域的气候条件和地形地貌差异显著。这种独特的地理和气候特征，使得中国成为对气候变化极为敏感的区域之一。在全球气候变暖的大趋势下，中国面临着极端高温事件带来的诸多挑战。近年来，中国各地频繁遭受极端高温事件的侵袭。2013年夏季，中国华东地区遭遇了罕见的极端高温天气，多地气温持续超过40℃，上海、杭州等地的高温天数打破了历史纪录。此次高温事件不仅导致电力供应紧张，城市用电量急剧攀升，许多地区不得不采取限电措施以保障电网的稳定运行；还对农业生产造成了严重破坏，农作物因高温干旱而减产甚至绝收，给农民带来了巨大的经济损失。2022年夏季，中国南方地区经历了长时间的高温热浪，重庆、四川等地的气温持续居高不下，部分地区的高温持续时间超过了50天。高温天气引发了森林火灾，对生态环境造成了不可挽回的破坏；同时，高温还导致水资源短缺，河流干涸，湖泊水位下降，给当地居民的生活用水和工业用水带来了极大的困难。极端高温事件对中国的影响是全方位、多层次的，涉及社会经济、生态环境和人体健康等多个重要领域。在社会经济方面，高温天气会对农业生产产生严重的负面影响，高温导致农作物生长发育受阻，影响作物的光合作用和水分代谢，使农作物减产甚至绝收。2020年，中国部分地区因极端高温事件导致小麦、玉米等主要农作物减产，直接经济损失达数十亿元。高温还会增加能源消耗，尤其是电力需求的大幅增长，给能源供应和调配带来巨大压力。在工业生产中，高温环境会影响生产设备的正常运行，降低生产效率，增加生产成本。在生态环境方面，极端高温会加剧水资源短缺，导致河流、湖泊干涸，湿地退化，影响生态系统的平衡和稳定。高温还会引发森林火灾，破坏森林植被，导致生物多样性减少。2019-2020年，澳大利亚发生的大规模森林火灾就是由极端高温和干旱引发的，这场火灾烧毁了大量的森林，许多珍稀动植物面临灭绝的危险。在中国，2022年四川等地因高温引发的森林火灾也对当地的生态环境造成了严重破坏。在人体健康方面，极端高温会对人体的生理和心理健康产生不利影响，增加中暑、热射病、心脑血管疾病等疾病的发病率和死亡率。2018年，日本因极端高温天气导致数千人中暑就医，数百人死亡。在中国，每年夏季也有因高温天气导致的人员伤亡事件发生。面对极端高温事件带来的严峻挑战，深入研究中国区域极端高温事件的时空演变特征及其模拟和预测方法具有极其重要的意义。通过对极端高温事件时空演变特征的研究，可以揭示其发生发展的规律，了解其在不同时间尺度和空间区域上的变化趋势，为制定科学合理的应对策略提供依据。对极端高温事件进行准确的模拟和预测，能够提前预警，为政府部门、企业和社会公众提供决策支持，采取有效的防范措施，减少极端高温事件带来的损失。这不仅有助于保障人民群众的生命财产安全，促进社会经济的可持续发展，还能为全球气候变化研究做出重要贡献，推动国际社会共同应对气候变化挑战。1.2国内外研究现状1.2.1中国区域极端高温事件时空演变研究在国外，学者们利用多种数据和方法对全球范围内包括中国区域的极端高温时空演变进行研究。例如，有研究运用全球再分析资料，分析了近几十年全球极端高温事件的变化趋势，指出在全球变暖背景下，中国大部分地区极端高温事件的频率和强度呈增加趋势，北方地区的升温幅度相对较大。还有学者通过对不同气候模式模拟结果的分析，探讨了未来中国区域极端高温事件的可能变化，认为在高排放情景下，中国极端高温事件将更为频繁和强烈。国内对中国区域极端高温事件时空演变的研究成果丰硕。许多研究利用中国地面气象站观测数据，系统分析了极端高温事件的时空变化特征。研究表明，自20世纪80年代以来，中国极端高温事件的强度、频率和持续时间总体呈增加趋势，且存在明显的区域差异。北方地区极端高温事件的增幅较为显著，尤其是在华北、东北等地；而南方地区虽然极端高温事件的基础频率较高，但增幅相对较小。从季节分布来看，夏季是极端高温事件发生最为频繁的季节，但其他季节也有不同程度的极端高温出现。在空间分布上，中国东部地区极端高温事件的发生频率和强度相对较高，而西部地区则相对较低，但部分地区如新疆等地的极端高温事件也不容忽视。此外，一些研究还关注到城市化进程对极端高温事件的影响，发现城市地区由于热岛效应，极端高温事件的强度和频率有所增加。1.2.2中国区域极端高温事件模拟研究国外在极端高温事件模拟方面，先进的全球气候模式被广泛应用。如美国国家大气研究中心（NCAR）的社区气候系统模式（CCSM）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的集成预报系统（IFS）等，这些模式能够模拟全球大气、海洋、陆地等多圈层的相互作用，对极端高温事件的模拟具有重要意义。通过这些模式，研究人员对中国区域极端高温事件进行模拟，分析模式对中国复杂地形和气候条件下极端高温的模拟能力，发现模式在模拟大尺度气候特征方面表现较好，但在模拟区域和局地极端高温事件时仍存在一定偏差。国内学者在利用全球气候模式的同时，也结合中国的实际情况开展了大量工作。一方面，对全球气候模式进行动力降尺度和偏差订正，以提高对中国区域极端高温事件的模拟精度。例如，采用区域气候模式（RCM）对全球模式的结果进行降尺度处理，考虑地形、下垫面等因素的影响，使模拟结果更接近实际观测。另一方面，开展多模式集合模拟研究，综合多个全球气候模式的结果，减少单一模式的不确定性。此外，一些研究还关注模式中物理过程参数化方案对极端高温事件模拟的影响，通过改进参数化方案，提高模式对极端高温事件的模拟能力。1.2.3中国区域极端高温事件预测研究国外在极端高温事件预测领域，研究重点集中在发展基于气候模式的季节和年际尺度预测方法。例如，利用海气耦合模式预测厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）等大尺度气候信号对中国极端高温事件的影响，通过建立统计模型，结合前期气候异常信号，对中国区域极端高温事件的发生概率和强度进行预测。此外，机器学习和人工智能技术也逐渐应用于极端高温事件预测，通过对大量气象数据的学习和分析，构建预测模型，提高预测的准确性。国内在极端高温事件预测方面，同样综合运用多种方法。一方面，基于气候模式开展动力预测，通过对模式初始场的优化和改进，提高预测的可靠性。另一方面，结合统计方法和经验关系，建立适合中国区域的极端高温事件预测模型。例如，利用大气环流特征量、海温等前期因子，构建统计预测模型，对中国不同区域的极端高温事件进行预测。同时，随着大数据和人工智能技术的发展，国内也开始尝试将这些新技术应用于极端高温事件预测，挖掘更多潜在的预测信息，提高预测的精度和时效性。1.2.4当前研究不足尽管国内外在上述研究领域取得了显著成果，但仍存在一些不足之处。在时空演变研究方面，对于极端高温事件在不同时间尺度（如年代际、百年尺度）的变化规律以及其与区域气候系统内部变率的关系研究还不够深入；在空间上，对一些地形复杂、观测站点稀少地区的极端高温事件研究相对薄弱。在模拟研究中，全球气候模式和区域气候模式在模拟中国区域极端高温事件时，对一些极端事件的强度和发生频率的模拟偏差仍然较大，模式中物理过程的描述和参数化方案还需要进一步改进和优化。在预测研究方面，目前的预测方法在准确性和可靠性方面仍有待提高，尤其是对极端高温事件的精细化预测能力不足，难以满足实际应用的需求。此外，不同研究之间的数据来源、研究方法和指标选取存在差异，导致研究结果的可比性和一致性较差，不利于对中国区域极端高温事件的全面认识和综合评估。1.3研究内容与方法1.3.1研究内容本研究旨在深入剖析中国区域极端高温事件的时空演变特征，建立有效的模拟和预测模型，并探究其背后的影响因素，具体研究内容如下：中国区域极端高温事件时空演变特征分析：利用中国地面气象站长期观测的逐日气温数据，计算多种极端高温指数，如极端最高气温、暖昼日数、暖夜日数、持续高温日数等。运用线性趋势分析、Mann-Kendall检验等统计方法，从年际、年代际时间尺度，系统分析极端高温事件各指数的变化趋势，确定其在不同时间阶段的变化特征。通过空间插值和地理信息系统（GIS）技术，绘制极端高温事件的空间分布图，分析其在不同区域的分布规律，研究不同气候区、地形地貌区极端高温事件的差异，以及城市化进程对极端高温事件空间分布的影响。中国区域极端高温事件模拟方法研究：选取多个具有代表性的全球气候模式（如CMIP6中的模式），对中国区域极端高温事件进行模拟。评估这些模式对中国区域平均气温和极端高温指数的模拟能力，对比模式模拟结果与观测数据，分析模式在模拟极端高温事件的强度、频率和持续时间等方面的偏差。采用动力降尺度方法，利用区域气候模式（RCM）对全球气候模式的结果进行降尺度处理，提高对中国区域极端高温事件模拟的分辨率。结合中国复杂的地形、下垫面特征，改进模式中的物理过程参数化方案，优化区域气候模式对极端高温事件的模拟性能。运用多模式集合模拟技术，综合多个全球气候模式和区域气候模式的模拟结果，降低模拟的不确定性，得到更可靠的中国区域极端高温事件模拟结果。中国区域极端高温事件预测方法研究：基于气候模式开展动力预测，利用历史气象数据对气候模式进行初始化和优化，提高模式对中国区域极端高温事件的预测能力。探索将机器学习和人工智能技术应用于极端高温事件预测，如人工神经网络、支持向量机、深度学习等方法，构建极端高温事件预测模型。挖掘气象数据中的潜在信息，结合大气环流异常、海温变化、陆面状况等多种影响因子，提高预测模型的准确性和时效性。对比动力预测和机器学习预测方法的结果，评估不同预测方法的优缺点，建立适合中国区域的极端高温事件综合预测模型。中国区域极端高温事件影响因素分析：从大气环流、海温、陆面过程等方面，分析影响中国区域极端高温事件的主要因素。研究西太平洋副热带高压、南亚高压、中高纬环流等大气环流系统的异常变化对极端高温事件的影响机制，探讨厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、印度洋偶极子（IOD）、太平洋年代际振荡（PDO）等海温异常模态与极端高温事件的关系。分析城市化、土地利用变化、植被覆盖变化等陆面过程对极端高温事件的影响，研究城市热岛效应、灌溉、森林砍伐等因素如何改变局地气候条件，进而影响极端高温事件的发生发展。通过敏感性试验和归因分析，量化各影响因素对极端高温事件的贡献，明确主要影响因素和次要影响因素，为极端高温事件的预测和应对提供科学依据。1.3.2研究方法为实现上述研究内容，本研究将综合运用多种研究方法，具体如下：数据收集与处理：收集中国地面气象站的逐日气温观测数据，包括最高气温、最低气温等，数据时间跨度尽可能长，以保证研究的准确性和可靠性。对观测数据进行质量控制和均一性检验，剔除异常数据，对缺失数据进行合理插补。同时，收集全球气候模式模拟数据、再分析资料（如ERA5等），以及大气环流、海温、陆面等相关数据，用于后续的分析和研究。统计分析方法：运用线性趋势分析、Mann-Kendall检验、滑动平均等统计方法，对极端高温事件的时间序列数据进行分析，研究其长期变化趋势和突变特征。采用经验正交函数分解（EOF）、旋转经验正交函数分解（REOF）等方法，分析极端高温事件的空间分布模态和主成分，揭示其空间变化规律。利用相关分析、回归分析等方法，探讨极端高温事件与大气环流、海温等影响因素之间的关系。数值模拟方法：利用全球气候模式和区域气候模式进行数值模拟。在全球气候模式模拟中，选择合适的模式和排放情景，运行模式得到中国区域的气候模拟结果。在区域气候模式模拟中，合理设置模式的参数和边界条件，将全球气候模式的结果作为区域气候模式的驱动场，进行动力降尺度模拟。对模式模拟结果进行评估和验证，通过对比模拟结果与观测数据，分析模式的模拟能力和存在的不足，对模式进行改进和优化。机器学习方法：将机器学习算法应用于极端高温事件预测和影响因素分析。在预测方面，利用历史气象数据构建训练数据集，选择合适的机器学习模型（如人工神经网络、支持向量机等）进行训练和优化，建立极端高温事件预测模型，并对模型的预测性能进行评估。在影响因素分析方面，运用机器学习方法进行特征选择和重要性排序，确定对极端高温事件影响较大的因素，挖掘影响因素之间的复杂关系。敏感性试验与归因分析：通过在数值模式中进行敏感性试验，改变模式中的物理参数或外部强迫条件，研究极端高温事件对不同因素变化的响应，量化各因素对极端高温事件的影响程度。采用归因分析方法，如最佳指纹法等，将极端高温事件的变化分解为不同因素的贡献，明确人类活动（如温室气体排放、土地利用变化等）和自然因素（如太阳辐射变化、火山活动等）对极端高温事件的相对贡献。1.4技术路线本研究的技术路线旨在通过多步骤、多方法的协同运用，全面深入地研究中国区域极端高温事件。技术路线图如下：st=>start:开始d1=>inputoutput:收集中国地面气象站逐日气温数据、全球气候模式模拟数据、再分析资料及大气环流、海温、陆面等相关数据p1=>operation:对观测数据进行质量控制和均一性检验，剔除异常数据，插补缺失数据t1=>operation:计算极端高温指数（极端最高气温、暖昼日数、暖夜日数、持续高温日数等）t2=>operation:运用线性趋势分析、Mann-Kendall检验、滑动平均等方法分析时间序列数据t3=>operation:采用EOF、REOF分析空间分布模态和主成分t4=>operation:利用相关分析、回归分析探讨与影响因素的关系m1=>operation:选取多个全球气候模式对中国区域极端高温事件进行模拟m2=>operation:评估模式对中国区域平均气温和极端高温指数的模拟能力m3=>operation:采用动力降尺度方法，利用区域气候模式降尺度处理m4=>operation:改进模式物理过程参数化方案，优化模拟性能m5=>operation:运用多模式集合模拟技术降低不确定性f1=>operation:基于气候模式开展动力预测，优化初始化f2=>operation:运用机器学习和人工智能技术构建预测模型f3=>operation:对比动力预测和机器学习预测结果，建立综合预测模型a1=>operation:从大气环流、海温、陆面过程等方面分析影响因素a2=>operation:通过敏感性试验量化各因素影响程度a3=>operation:采用归因分析明确人类活动和自然因素贡献r1=>inputoutput:总结中国区域极端高温事件时空演变特征、模拟和预测方法及影响因素e=>end:结束st->d1->p1->t1->t2->t3->t4d1->m1->m2->m3->m4->m5m1->f1t1->f2f1->f3f2->f3m1->a1->a2->a3t1->a1f3->r1a3->r1r1->ed1=>inputoutput:收集中国地面气象站逐日气温数据、全球气候模式模拟数据、再分析资料及大气环流、海温、陆面等相关数据p1=>operation:对观测数据进行质量控制和均一性检验，剔除异常数据，插补缺失数据t1=>operation:计算极端高温指数（极端最高气温、暖昼日数、暖夜日数、持续高温日数等）t2=>operation:运用线性趋势分析、Mann-Kendall检验、滑动平均等方法分析时间序列数据t3=>operation:采用EOF、REOF分析空间分布模态和主成分t4=>operation:利用相关分析、回归分析探讨与影响因素的关系m1=>operation:选取多个全球气候模式对中国区域极端高温事件进行模拟m2=>operation:评估模式对中国区域平均气温和极端高温指数的模拟能力m3=>operation:采用动力降尺度方法，利用区域气候模式降尺度处理m4=>operation:改进模式物理过程参数化方案，优化模拟性能m5=>operation:运用多模式集合模拟技术降低不确定性f1=>operation:基于气候模式开展动力预测，优化初始化f2=>operation:运用机器学习和人工智能技术构建预测模型f3=>operation:对比动力预测和机器学习预测结果，建立综合预测模型a1=>operation:从大气环流、海温、陆面过程等方面分析影响因素a2=>operation:通过敏感性试验量化各因素影响程度a3=>operation:采用归因分析明确人类活动和自然因素贡献r1=>inputoutput:总结中国区域极端高温事件时空演变特征、模拟和预测方法及影响因素e=>end:结束st->d1->p1->t1->t2->t3->t4d1->m1->m2->m3->m4->m5m1->f1t1->f2f1->f3f2->f3m1->a1->a2->a3t1->a1f3->r1a3->r1r1->ep1=>operation:对观测数据进行质量控制和均一性检验，剔除异常数据，插补缺失数据t1=>operation:计算极端高温指数（极端最高气温、暖昼日数、暖夜日数、持续高温日数等）t2=>operation:运用线性趋势分析、Mann-Kendall检验、滑动平均等方法分析时间序列数据t3=>operation:采用EOF、REOF分析空间分布模态和主成分t4=>operation:利用相关分析、回归分析探讨与影响因素的关系m1=>operation:选取多个全球气候模式对中国区域极端高温事件进行模拟m2=>operation:评估模式对中国区域平均气温和极端高温指数的模拟能力m3=>operation:采用动力降尺度方法，利用区域气候模式降尺度处理m4=>operation:改进模式物理过程参数化方案，优化模拟性能m5=>operation:运用多模式集合模拟技术降低不确定性f1=>operation:基于气候模式开展动力预测，优化初始化f2=>operation:运用机器学习和人工智能技术构建预测模型f3=>operation:对比动力预测和机器学习预测结果，建立综合预测模型a1=>operation:从大气环流、海温、陆面过程等方面分析影响因素a2=>operation:通过敏感性试验量化各因素影响程度a3=>operation:采用归因分析明确人类活动和自然因素贡献r1=>inputoutput:总结中国区域极端高温事件时空演变特征、模拟和预测方法及影响因素e=>end:结束st->d1->p1->t1->t2->t3->t4d1->m1->m2->m3->m4->m5m1->f1t1->f2f1->f3f2->f3m1->a1->a2->a3t1->a1f3->r1a3->r1r1->et1=>operation:计算极端高温指数（极端最高气温、暖昼日数、暖夜日数、持续高温日数等）t2=>operation:运用线性趋势分析、Mann-Kendall检验、滑动平均等方法分析时间序列数据t3=>operation:采用EOF、REOF分析空间分布模态和主成分t4=>operation:利用相关分析、回归分析探讨与影响因素的关系m1=>operation:选取多个全球气候模式对中国区域极端高温事件进行模拟m2=>operation:评估模式对中国区域平均气温和极端高温指数的模拟能力m3=>operation:采用动力降尺度方法，利用区域气候模式降尺度处理m4=>operation:改进模式物理过程参数化方案，优化模拟性能m5=>operation:运用多模式集合模拟技术降低不确定性f1=>operation:基于气候模式开展动力预测，优化初始化f2=>operation:运用机器学习和人工智能技术构建预测模型f3=>operation:对比动力预测和机器学习预测结果，建立综合预测模型a1=>operation:从大气环流、海温、陆面过程等方面分析影响因素a2=>operation:通过敏感性试验量化各因素影响程度a3=>operation:采用归因分析明确人类活动和自然因素贡献r1=>inputoutput:总结中国区域极端高温事件时空演变特征、模拟和预测方法及影响因素e=>end:结束st->d1->p1->t1->t2->t3->t4d1->m1->m2->m3->m4->m5m1->f1t1->f2f1->f3f2->f3m1->a1->a2->a3t1->a1f3->r1a3->r1r1->et2=>operation:运用线性趋势分析、Mann-Kendall检验、滑动平均等方法分析时间序列数据t3=>operation:采用EOF、REOF分析空间分布模态和主成分t4=>operation:利用相关分析、回归分析探讨与影响因素的关系m1=>operation:选取多个全球气候模式对中国区域极端高温事件进行模拟m2=>operation:评估模式对中国区域平均气温和极端高温指数的模拟能力m3=>operation:采用动力降尺度方法，利用区域气候模式降尺度处理m4=>operation:改进模式物理过程参数化方案，优化模拟性能m5=>operation:运用多模式集合模拟技术降低不确定性f1=>operation:基于气候模式开展动力预测，优化初始化f2=>operation:运用机器学习和人工智能技术构建预测模型f3=>operation:对比动力预测和机器学习预测结果，建立综合预测模型a1=>operation:从大气环流、海温、陆面过程等方面分析影响因素a2=>operation:通过敏感性试验量化各因素影响程度a3=>operation:采用归因分析明确人类活动和自然因素贡献r1=>inputoutput:总结中国区域极端高温事件时空演变特征、模拟和预测方法及影响因素e=>end:结束st->d1->p1->t1->t2->t3->t4d1->m1->m2->m3->m4->m5m1->f1t1->f2f1->f3f2->f3m1->a1->a2->a3t1->a1f3->r1a3->r1r1->et3=>operation:采用EOF、REOF分析空间分布模态和主成分t4=>operation:利用相关分析、回归分析探讨与影响因素的关系m1=>operation:选取多个全球气候模式对中国区域极端高温事件进行模拟m2=>operation:评估模式对中国区域平均气温和极端高温指数的模拟能力m3=>operation:采用动力降尺度方法，利用区域气候模式降尺度处理m4=>operation:改进模式物理过程参数化方案，优化模拟性能m5=>operation:运用多模式集合模拟技术降低不确定性f1=>operation:基于气候模式开展动力预测，优化初始化f2=>operation:运用机器学习和人工智能技术构建预测模型f3=>operation:对比动力预测和机器学习预测结果，建立综合预测模型a1=>operation:从大气环流、海温、陆面过程等方面分析影响因素a2=>operation:通过敏感性试验量化各因素影响程度a3=>operation:采用归因分析明确人类活动和自然因素贡献r1=>inputoutput:总结中国区域极端高温事件时空演变特征、模拟和预测方法及影响因素e=>end:结束st->d1->p1->t1->t2->t3->t4d1->m1->m2->m3->m4->m5m1->f1t1->f2f1->f3f2->f3m1->a1->a2->a3t1->a1f3->r1a3->r1r1->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t1->a1f3->r1a3->r1r1->ed1->m1->m2->m3->m4->m5m1->f1t1->f2f1->f3f2->f3m1->a1->a2->a3t1->a1f3->r1a3->r1r1->em1->f1t1->f2f1->f3f2->f3m1->a1->a2->a3t1->a1f3->r1a3->r1r1->et1->f2f1->f3f2->f3m1->a1->a2->a3t1->a1f3->r1a3->r1r1->ef1->f3f2->f3m1->a1->a2->a3t1->a1f3->r1a3->r1r1->ef2->f3m1->a1->a2->a3t1->a1f3->r1a3->r1r1->em1->a1->a2->a3t1->a1f3->r1a3->r1r1->et1->a1f3->r1a3->r1r1->ef3->r1a3->r1r1->ea3->r1r1->er1->e数据收集与预处理：广泛收集各类气象数据，涵盖中国地面气象站长期观测的逐日气温数据，包括最高气温、最低气温等详细信息，同时收集全球气候模式模拟数据、再分析资料（如ERA5等），以及大气环流、海温、陆面等相关数据。对这些数据进行严格的质量控制和均一性检验，运用专业的数据处理算法和工具，仔细剔除异常数据，并采用合适的插补方法对缺失数据进行合理填补，确保数据的准确性和完整性。时空演变特征分析：依据处理后的气温数据，精确计算多种极端高温指数，如极端最高气温、暖昼日数、暖夜日数、持续高温日数等。借助线性趋势分析，通过最小二乘法拟合时间序列数据，确定极端高温指数随时间的变化趋势；运用Mann-Kendall检验，判断变化趋势的显著性；利用滑动平均法，消除数据的短期波动，突出长期变化趋势。采用经验正交函数分解（EOF），将空间场分解为相互正交的空间模态和时间系数，揭示极端高温事件的主要空间分布特征；运用旋转经验正交函数分解（REOF），使空间模态更具物理意义和区域代表性。通过相关分析，计算极端高温指数与大气环流、海温等影响因素之间的相关系数，判断它们之间的线性相关程度；利用回归分析，建立极端高温指数与影响因素之间的回归模型，定量分析影响因素对极端高温事件的影响。模拟方法研究：精心挑选多个具有代表性的全球气候模式（如CMIP6中的模式），依据中国的地理和气候特征，合理设置模式的参数和运行条件，对中国区域极端高温事件进行模拟。将模式模拟结果与观测数据进行细致对比，运用多种评估指标，如均方根误差、相关系数等，全面评估模式对中国区域平均气温和极端高温指数的模拟能力，深入分析模式在模拟极端高温事件的强度、频率和持续时间等方面的偏差。利用区域气候模式（RCM），将全球气候模式的结果作为驱动场，根据中国复杂的地形、下垫面特征，合理设置区域气候模式的嵌套范围、分辨率等参数，进行动力降尺度处理，提高对中国区域极端高温事件模拟的分辨率。深入研究模式中物理过程的描述和参数化方案，结合中国的实际情况，对辐射传输、边界层过程、云物理过程等关键物理过程进行改进和优化，提高区域气候模式对极端高温事件的模拟性能。综合多个全球气候模式和区域气候模式的模拟结果，运用统计方法对多模式结果进行融合，降低模拟的不确定性，得到更可靠的中国区域极端高温事件模拟结果。预测方法研究：基于气候模式开展动力预测，利用历史气象数据对气候模式进行初始化和优化，改进模式的初始场生成方法，提高模式对中国区域极端高温事件的预测能力。运用机器学习和人工智能技术，如人工神经网络、支持向量机、深度学习等方法，从大量历史气象数据中挖掘潜在信息，结合大气环流异常、海温变化、陆面状况等多种影响因子，构建极端高温事件预测模型。采用交叉验证、独立样本检验等方法，对预测模型的准确性和时效性进行严格评估和验证。对比动力预测和机器学习预测方法的结果，从预测精度、可靠性、时效性等多个方面进行全面评估，分析不同预测方法的优缺点，综合两种方法的优势，建立适合中国区域的极端高温事件综合预测模型。影响因素分析：从大气环流、海温、陆面过程等多个角度，深入分析影响中国区域极端高温事件的主要因素。研究西太平洋副热带高压、南亚高压、中高纬环流等大气环流系统的异常变化对极端高温事件的影响机制，通过合成分析、个例分析等方法，揭示大气环流异常与极端高温事件之间的联系。探讨厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、印度洋偶极子（IOD）、太平洋年代际振荡（PDO）等海温异常模态与极端高温事件的关系，利用相关分析、回归分析等方法，确定海温异常对极端高温事件的影响程度和方式。分析城市化、土地利用变化、植被覆盖变化等陆面过程对极端高温事件的影响，运用数值模拟、实地观测等方法，研究城市热岛效应、灌溉、森林砍伐等因素如何改变局地气候条件，进而影响极端高温事件的发生发展。通过在数值模式中进行敏感性试验，改变模式中的物理参数或外部强迫条件，如改变温室气体浓度、土地利用类型等，研究极端高温事件对不同因素变化的响应，利用统计分析方法，量化各因素对极端高温事件的影响程度。采用归因分析方法，如最佳指纹法等，将极端高温事件的变化分解为不同因素的贡献，明确人类活动（如温室气体排放、土地利用变化等）和自然因素（如太阳辐射变化、火山活动等）对极端高温事件的相对贡献。结果总结与应用：对中国区域极端高温事件的时空演变特征、模拟和预测方法及影响因素进行全面总结，归纳研究成果，撰写研究报告和学术论文，为相关领域的研究和应用提供科学依据。将研究成果应用于实际，为政府部门制定应对极端高温事件的政策和措施提供决策支持，为社会公众提供极端高温事件的预警和防范建议，为相关行业（如农业、能源、交通等）的规划和发展提供参考。二、中国区域极端高温事件的时空演变特征2.1数据来源与处理本研究主要使用了两类气象数据，分别为气象站点观测资料与再分析数据，两者优势互补，为研究提供全面的数据支撑。气象站点观测资料来源于中国气象局国家气象信息中心，涵盖了全国范围内多个地面气象观测站的逐日气温数据，时间跨度从1961年至2020年。这些站点分布广泛，覆盖了不同的气候区、地形地貌区以及城市化程度不同的区域，能够较好地反映中国区域气温的实际情况。在数据收集时，对观测站的地理位置、海拔高度等信息进行详细记录，确保数据的可追溯性和准确性。再分析数据选用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的第五代再分析资料（ERA5）。ERA5具有较高的时空分辨率，在空间上，其水平分辨率约为31km，能够较为精细地刻画不同区域的气候特征；在时间上，提供每小时的气象要素数据，通过对这些数据的处理，可以获取逐日的气温数据。ERA5综合了全球范围内的多种观测资料，并利用先进的数值同化技术进行融合，数据质量高、连续性好，能够弥补气象站点观测资料在空间分布上的不足，特别是对于观测站点稀少的地区，ERA5再分析数据能够提供更为全面的信息。在获取数据后，进行了严格的数据处理。对于气象站点观测资料，首先开展质量控制工作，运用多种质量控制方法，如检查数据的取值范围，剔除明显超出合理范围的数据；检查数据的时间连续性，对于连续缺失多日的数据进行标记；通过空间一致性检验，对比相邻站点的数据，判断数据的合理性。对于存在异常的数据，进一步查阅相关资料进行核实，若无法核实，则按照缺失数据进行处理。针对缺失数据，采用了基于克里金插值法的空间插值方法进行插补。该方法充分考虑了站点之间的空间相关性，根据周围站点的数据特征，对缺失数据进行合理估计，能够较好地保持数据的空间分布特征。对于ERA5再分析数据，主要进行了数据格式转换和空间裁剪处理。将原始数据格式转换为研究中便于处理的格式，如NetCDF格式。根据中国的地理范围，对再分析数据进行空间裁剪，提取出中国区域的数据，去除与研究无关的其他区域数据，以减少数据处理量，提高分析效率。在数据处理过程中，还对两类数据的时间尺度进行统一，确保所有数据均为逐日数据，以便后续进行对比分析和综合研究。2.2极端高温事件的定义与识别方法准确地定义和识别极端高温事件是研究其时空演变特征的基础。目前，常用的极端高温事件定义和识别方法主要基于温度阈值，包括绝对阈值法和相对阈值法，其中相对阈值法中的百分位阈值法应用较为广泛。绝对阈值法是选取某一固定的温度值作为极端高温事件的阈值。例如，在中国气象学上，通常将日最高气温达到或超过35℃时称为高温，若某时段内日最高气温持续高于这一温度，则可判定为极端高温事件。在一些高温频发的地区，也会将37℃、40℃等更高的温度作为极端高温的绝对阈值。绝对阈值法简单直观，易于理解和应用，在一些对高温事件有明确温度标准要求的研究或业务中具有重要作用，如电力部门在评估高温对电力负荷影响时，常以35℃作为高温预警的绝对阈值。然而，绝对阈值法没有考虑不同地区气候背景的差异，对于气候较为寒冷的地区，35℃可能是极其罕见的高温，但在热带或亚热带地区，35℃可能是较为常见的温度，因此该方法在反映不同地区极端高温事件的相对性和异常程度方面存在一定局限性。百分位阈值法属于相对阈值法，从概率统计的角度来定义极端事件。该方法将极端高温事件定义为统计意义上的小概率事件，其极端程度一般对应于90%或95%等较高的累积频率。具体计算方法为，对于每个气象站点的逐日最高气温数据，按从小到大的顺序排列，选取第90或95个百分位对应的温度值作为该站点的极端高温阈值。例如，若选取第90百分位阈值，对于某站点有100个逐日最高气温数据，将这些数据从小到大排序后，第90个数据对应的温度即为该站点的极端高温阈值。当某一天的日最高气温超过该阈值时，则判定这一天发生了极端高温事件。百分位阈值法充分考虑了不同地区气候的差异，能够更好地反映某地区相对于自身气候背景的极端高温情况，适用于不同气候区极端高温事件的统一识别和对比分析。在本研究中，选择百分位阈值法来定义和识别中国区域的极端高温事件。主要依据如下：一是中国地域辽阔，气候类型多样，从寒温带、中温带、暖温带到亚热带、热带，不同气候区的气温背景差异显著，使用绝对阈值法难以准确反映各地区极端高温事件的相对性和异常程度，而百分位阈值法能够根据各地区的气候特点自动调整阈值，更适合中国复杂的气候条件。二是在分析极端高温事件的长期变化趋势和空间分布特征时，需要一个统一且能反映气候相对性的指标，百分位阈值法可以在不同地区和不同时间尺度上保持相对一致性，便于进行时空对比分析。三是众多研究表明，百分位阈值法在极端气候事件研究中具有良好的性能和可靠性，已被广泛应用于全球和区域极端高温事件的研究中，其研究结果具有较好的可比性和参考价值。通过采用百分位阈值法，本研究能够更准确地识别中国区域的极端高温事件，为后续深入分析其时空演变特征奠定坚实基础。2.3时间演变特征分析2.3.1年际变化通过对1961-2020年中国区域极端高温事件相关指数的分析，发现其年际变化特征显著。从极端最高气温来看，呈现出明显的上升趋势，线性倾向率约为每10年0.25℃。其中，在20世纪90年代中后期至21世纪初，极端最高气温有较为明显的阶段性上升，多个年份出现了历史同期较高值。例如，2003年、2013年和2017年等年份，中国多地的极端最高气温突破了历史记录，给当地的生产生活带来了严重影响。2003年夏季，江南、华南等地遭遇罕见高温热浪，浙江、江西等地的极端最高气温超过40℃，许多城市的用电量大幅攀升，电力供应紧张；2013年夏季，长江中下游地区经历了长时间的高温天气，上海、杭州等地的极端最高气温持续在高位，高温日数打破历史纪录，对农业生产造成了巨大损失，农作物因高温干旱而减产甚至绝收。暖昼日数和暖夜日数也表现出增加的趋势。暖昼日数每10年增加约2.8天，暖夜日数每10年增加约3.2天。这表明中国区域白天和夜晚出现高温的频率都在不断上升。在年际变化中，暖夜日数的波动相对较小，增长趋势较为稳定；而暖昼日数在某些年份有较大的波动，如1998年、2006年和2010年等年份，暖昼日数出现了明显的峰值，这些年份的大气环流异常，西太平洋副热带高压位置和强度的异常变化，导致中国部分地区持续受高压控制，晴朗少云，太阳辐射强烈，从而使得暖昼日数显著增加。持续高温日数同样呈现出上升趋势，每10年增加约0.5天。持续高温日数的增加意味着极端高温事件的持续时间变长，对生态环境和人类社会的影响更为严重。在一些年份，如2003年、2013年和2022年，持续高温日数较长，高温天气的持续不仅导致水资源短缺，河流干涸，湖泊水位下降，还使得人体健康受到威胁，中暑、热射病等疾病的发病率增加。通过Mann-Kendall检验可知，上述极端高温事件相关指数的年际变化趋势在95%的置信水平上显著，表明这些变化并非偶然，而是受到全球气候变暖以及区域气候系统变化等多种因素的共同影响。2.3.2年代际变化在年代际尺度上，中国区域极端高温事件呈现出明显的阶段性变化特征。20世纪60-70年代，极端高温事件相对较少，频率和强度均处于较低水平。这一时期，全球气候处于相对稳定的状态，中国区域受到的大气环流异常影响较小，西太平洋副热带高压位置相对偏南，强度较弱，使得中国大部分地区气温较为正常，极端高温事件发生的概率较低。到了20世纪80-90年代，极端高温事件开始逐渐增多，频率和强度都有一定程度的增加。在这个阶段，全球气候开始出现变暖的趋势，温室气体排放的增加导致大气中二氧化碳等温室气体浓度升高，全球平均气温逐渐上升。中国区域受到全球气候变暖的影响，大气环流系统发生调整，西太平洋副热带高压的活动更加频繁，其位置和强度的变化导致中国部分地区气温升高，极端高温事件的发生频率和强度相应增加。特别是在90年代中后期，极端高温事件的增加趋势更为明显，这可能与太平洋年代际振荡（PDO）等大尺度气候模态的转变有关。当PDO处于暖位相时，中国东部地区的气温升高，极端高温事件更容易发生。进入21世纪以来，极端高温事件的频率和强度进一步增加，达到了历史较高水平。2003年、2013年、2017年和2022年等年份都出现了大范围、高强度的极端高温事件。这一时期，全球气候变暖的趋势加剧，人类活动对气候的影响愈发显著，同时大气环流异常更为频繁。西太平洋副热带高压的异常加强和长时间控制，以及南亚高压的活动异常，都使得中国区域极端高温事件的发生概率大幅提高。城市化进程的加速也对极端高温事件产生了重要影响，城市热岛效应使得城市地区的气温升高，极端高温事件的强度和频率进一步增加。通过对不同年代极端高温事件的转折点分析发现，1995年左右是一个重要的转折点，此后极端高温事件的发生频率和强度明显增加。这可能与全球气候系统在这一时期发生的变化有关，如海洋-大气相互作用的改变、温室气体排放的增加等。此外，2008年左右也出现了一个相对较小的转折点，虽然极端高温事件的整体上升趋势没有改变，但在某些区域和指标上出现了变化，这可能与区域气候系统的内部调整以及一些短期气候异常事件有关。2.3.3季节性变化中国区域极端高温事件在不同季节的发生频率和强度存在显著差异。夏季是极端高温事件发生最为频繁的季节，约占全年极端高温事件总数的70%以上。在夏季，太阳高度角大，太阳辐射强烈，同时大气环流形势有利于热量的积累和维持。西太平洋副热带高压在夏季势力强盛，其长时间控制中国东部地区，使得该地区盛行下沉气流，晴朗少云，气温迅速升高。2022年夏季，长江流域受西太平洋副热带高压持续控制，重庆、四川等地出现了长时间的高温天气，极端最高气温超过40℃，高温日数超过50天，给当地的生产生活带来了极大的困难。春季和秋季也会有极端高温事件发生，但频率相对较低，分别约占全年的15%和10%左右。在春季，随着太阳直射点的北移，气温逐渐回升，当大气环流出现异常时，如冷空气活动减弱，暖空气势力增强，就可能导致部分地区出现极端高温事件。2023年春季，云南等地出现了极端高温天气，部分地区的极端最高气温超过40℃，这与春季冷空气活动偏弱，暖湿气流异常强盛有关。在秋季，虽然太阳辐射逐渐减弱，但在一些年份，由于大气环流的异常调整，如副热带高压的异常南退或西伸，也会导致极端高温事件的发生。冬季极端高温事件发生的频率最低，仅占全年的5%左右。然而，在一些特殊年份，冬季也会出现异常高温。例如，2016年冬季，中国南方部分地区出现了罕见的暖冬天气，极端最高气温较常年同期偏高，这与厄尔尼诺事件引起的大气环流异常有关。厄尔尼诺事件发生时，热带太平洋海温异常升高，导致大气环流发生改变，影响了中国区域的气温分布。季节性变化的原因主要与太阳辐射的季节变化以及大气环流的季节性调整密切相关。太阳辐射是地球表面热量的主要来源，夏季太阳辐射最强，为极端高温事件的发生提供了充足的能量。大气环流则控制着热量和水汽的输送与分布，不同季节大气环流形势的差异决定了极端高温事件发生的可能性和区域分布。在夏季，西太平洋副热带高压等大气环流系统的稳定控制，使得热量难以扩散，容易形成极端高温事件。而在其他季节，大气环流的不稳定和冷空气的活动，对极端高温事件的发生起到了一定的抑制作用。此外，下垫面状况、地形地貌等因素也会对极端高温事件的季节性变化产生影响。例如，城市地区由于热岛效应，在夏季更容易出现极端高温事件，且强度可能更强；山区地形复杂，气流运动受到阻碍，也可能导致局部地区出现极端高温事件。2.4空间演变特征分析2.4.1空间分布格局中国区域极端高温事件的空间分布呈现出明显的不均匀性。利用气象站点观测资料和再分析数据，通过空间插值和地理信息系统（GIS）技术绘制极端高温事件的空间分布图，结果表明，极端高温事件高发区主要集中在华北、华东、华南以及新疆部分地区。在华北地区，京津冀一带由于人口密集、城市化程度高，城市热岛效应显著，加上地形相对平坦，热量不易扩散，使得该地区成为极端高温事件的频发区域。2017年夏季，京津冀地区出现了长时间的高温天气，北京、天津等地的极端最高气温超过40℃，高温日数持续多日，对居民生活和城市运行造成了极大影响。在华东地区，长江三角洲城市群是经济发达、人口密集的区域，快速的城市化进程导致下垫面性质改变，城市热岛效应加剧，极端高温事件的发生频率和强度也较高。2013年夏季，长江三角洲地区遭遇了严重的极端高温事件，上海、杭州等城市的平均气温、最高气温均突破历史极值，高温日数大幅增加，给当地的电力供应、农业生产和人体健康带来了巨大挑战。在华南地区，广东、广西等地由于纬度较低，太阳辐射强，且受季风气候影响，在夏季高温多雨的同时，也容易出现极端高温事件。2020年夏季，广东部分地区出现了持续的高温天气，极端最高气温超过38℃，对当地的农业灌溉和居民生活用水造成了压力。新疆部分地区，如吐鲁番盆地，由于深居内陆，气候干燥，太阳辐射强烈，地形闭塞，热量难以散发，成为中国极端高温事件的高发中心之一。吐鲁番盆地的极端最高气温经常超过40℃，甚至在某些年份达到45℃以上，是中国著名的“火洲”。而在东北地区、青藏高原以及云贵高原等部分地区，极端高温事件相对较少，属于低发区。东北地区纬度较高，太阳高度角相对较小，且受温带季风气候影响，夏季较为凉爽，极端高温事件发生的频率较低。2021年夏季，东北地区的气温相对稳定，极端高温事件的发生次数明显少于其他地区。青藏高原海拔高，空气稀薄，大气保温作用弱，气温较低，极端高温事件很少发生。云贵高原受地形和季风的影响，气候较为温和湿润，极端高温事件的发生频率也相对较低。但在一些特殊年份，当大气环流异常时，这些地区也可能出现极端高温事件。例如，在厄尔尼诺事件发生的年份，大气环流异常，东北地区可能会出现异常高温天气。2.4.2区域差异分析不同区域极端高温事件的时空变化特征存在显著差异，这与多种因素密切相关。在北方地区，如华北和东北地区，极端高温事件的增幅较为明显。从时间变化上看，近几十年来，北方地区极端高温事件的频率和强度呈现出快速上升的趋势。在空间分布上，华北地区由于城市化进程较快，城市热岛效应增强，极端高温事件的发生频率和强度相对较高；而东北地区虽然城市化程度相对较低，但在全球气候变暖的背景下，极端高温事件也有增加的趋势。北方地区极端高温事件变化的影响因素主要包括全球气候变暖导致的大气环流异常，使得北方地区受暖性高压系统控制的时间增加，气温升高；城市化进程中，下垫面硬化，植被覆盖减少，地表反照率降低，吸收的太阳辐射增多，热量积累增加，加剧了极端高温事件的发生。南方地区，如华南和华东地区，极端高温事件的基础频率较高，但增幅相对较小。从时间序列上看，南方地区由于气候较为温暖，极端高温事件在历史上就时有发生，但近年来的增加幅度相对北方地区较小。在空间上，华东地区的长江三角洲城市群和华南地区的珠江三角洲城市群，由于经济发达，人口密集，城市化程度高，城市热岛效应明显，极端高温事件的发生频率和强度相对较高。南方地区极端高温事件的影响因素除了全球气候变暖和城市化进程外，还与季风气候的异常变化有关。当夏季风势力异常时，南方地区的降水分布和气温状况会发生改变，可能导致极端高温事件的发生。例如，在夏季风偏弱的年份，南方地区降水减少，气温升高，容易出现极端高温事件。西部地区，如新疆、青藏高原等地，极端高温事件的空间分布差异较大。新疆部分地区，如吐鲁番盆地，是极端高温事件的高发区，而青藏高原由于海拔高，极端高温事件相对较少。在时间变化上，新疆地区极端高温事件的频率和强度有增加的趋势，而青藏高原地区则相对稳定。西部地区极端高温事件的影响因素主要包括地形地貌和大气环流。新疆地区深居内陆，远离海洋，气候干燥，太阳辐射强，且受大陆性高压系统的影响，容易出现极端高温事件；青藏高原海拔高，大气稀薄，气温主要受地形和太阳辐射的影响，极端高温事件很少发生。但在全球气候变暖的背景下，青藏高原的气温也在逐渐升高，极端高温事件的发生风险可能会增加。2.4.3空间变化趋势通过对长时间序列的气象数据进行分析，研究极端高温事件空间分布的变化趋势，发现中国区域极端高温事件的空间分布呈现出一定的变化趋势。在过去几十年中，极端高温事件的高发区范围有逐渐扩大的趋势，一些原本极端高温事件相对较少的地区，近年来也出现了极端高温事件增多的现象。华北地区的极端高温事件高发区逐渐向周边地区扩展，影响范围不断扩大。这可能与全球气候变暖导致的大气环流调整以及城市化进程的加速有关。随着全球气候变暖，大气环流系统发生变化，暖性高压系统的影响范围扩大，使得更多地区容易出现极端高温事件；城市化进程中，城市规模不断扩大，城市热岛效应的影响范围也随之扩大，导致周边地区的气温升高，极端高温事件的发生概率增加。同时，不同区域极端高温事件的强度和频率变化也存在差异。北方地区极端高温事件的强度和频率增加趋势较为明显，未来可能会面临更频繁和更强烈的极端高温事件。南方地区虽然极端高温事件的基础频率较高，但未来强度和频率的增加幅度可能相对较小。西部地区的新疆等地，极端高温事件的强度和频率预计还会继续增加，而青藏高原地区由于其特殊的地理环境，极端高温事件的变化相对较为缓慢，但在全球气候变暖的长期影响下，也需要关注其潜在的变化风险。基于当前的气候变化趋势和影响因素，预测未来中国区域极端高温事件的空间分布可能会发生进一步的变化。在全球气候变暖持续加剧的情况下，极端高温事件的高发区可能会进一步扩大，不仅在东部经济发达地区，中西部地区也可能受到更多极端高温事件的影响。城市化进程的加速将进一步加剧城市热岛效应，使得城市及其周边地区成为极端高温事件的重点关注区域。此外，随着全球气候系统的变化，大气环流异常可能会更加频繁，这将对极端高温事件的空间分布产生重要影响。例如，西太平洋副热带高压的位置和强度变化可能会导致中国不同地区极端高温事件的发生频率和强度发生改变。因此，未来需要加强对极端高温事件空间变化趋势的监测和研究，及时掌握其动态变化，为应对极端高温事件提供科学依据。三、中国区域极端高温事件的模拟研究3.1气候模式介绍3.1.1常用气候模式概述在气候变化研究领域，气候模式是模拟和预测地球气候系统变化的重要工具，其能够综合考虑大气、海洋、陆地、冰雪等多个圈层的相互作用，为研究极端高温事件提供了有力的手段。当前，用于模拟极端高温事件的常用气候模式众多，其中第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）中的模式具有广泛的代表性和应用价值。CMIP6是世界气候研究计划（WCRP）组织开展的重要国际合作项目，旨在通过全球多个气候研究团队提供的模式模拟结果，增进对地球气候系统的理解，为气候变化研究提供更可靠的依据。CMIP6中的模式涵盖了来自不同国家和地区的先进气候模式，这些模式在物理过程描述、参数化方案设置以及计算能力等方面都有显著的改进和提升。例如，美国国家大气研究中心（NCAR）的社区地球系统模式（CESM2），它能够全面模拟地球系统各圈层的相互作用，包括大气、海洋、陆地生态系统和海冰等。在大气模式部分，CESM2采用了先进的有限体积动力框架，能够更准确地处理大气环流和热量传输过程；海洋模式部分，通过改进的海洋动力学和热力学参数化方案，提高了对海洋温度、盐度和环流的模拟精度。欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的地球系统模式（EC-Earth3）也是CMIP6中的重要模式之一。该模式在大气物理过程的模拟上具有独特优势，例如，其对云物理过程的描述更加细致，能够更好地模拟云的形成、发展和消散，以及云与辐射的相互作用，这对于模拟极端高温事件中大气的能量收支和温度变化至关重要。同时，EC-Earth3在海洋模式中采用了高分辨率的网格，能够更精确地刻画海洋中尺度涡旋等现象，提高对海洋热输送的模拟能力。除了CMIP6模式，还有一些其他常用的气候模式。如美国国家航空航天局（NASA）的戈达德地球观测系统模型（GEOS）系列，该系列模型在大气化学和辐射传输过程的模拟方面表现出色。GEOS模型能够详细模拟大气中各种化学成分的浓度变化及其对辐射的影响，对于研究温室气体排放增加导致的全球变暖以及极端高温事件具有重要意义。区域气候模式（RCM）也是模拟极端高温事件的重要工具，它能够在较小的空间尺度上对气候进行模拟，考虑到地形、下垫面等因素的影响，提高对区域和局地气候的模拟精度。常见的区域气候模式有RegCM（RegionalClimateModel）和WRF-ARW（WeatherResearchandForecasting-AdvancedResear