极端降水因其严重的致灾性而受到广泛关注。变暖背景下，观测与未来预估均显示，在全球许多地区，极端降水的强度和频率都呈显著增加趋势，这对灾害防御和风险应对提出了重大挑战。然而，作为当前预估极端降水未来变化的主要工具，气候模式在模拟极端降水方面仍然存在显著偏差，这些偏差严重限制了气候模拟结果的可信度。
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刘博教授联合北京大学、中国地质大学（武汉）、复旦大学、夏威夷大学、阿道夫·伊瓦涅斯大学等机构在《地球物理研究快报》（Geophysical Research Letters）上连续发表了两篇论文，系统评估了CMIP6多模式集合对极端降水的模拟能力，并采用多种方法分析了极端降水模式偏差的可能来源。多模式总体表现出“湿偏差”，即显著高估了极端降水的平均强度，其中在人口密集的季风区，模式的“湿偏差”（最大一日降水Rx1day平均强度高估14.4%）约为全球平均的2倍。针对热带气旋、温带气旋和大气河等风暴系统，模式也普遍呈现显著的湿偏差。例如，热带气旋相关极端降水的全球平均偏差约为19.1%。
上述系统偏差在高分辨率模式（空间分辨率小于1°）中显著降低，同时，同一机构开发的高分辨率模式表现通常优于其低分辨率版本，凸显了分辨率提升对改善模式性能的重要作用。
进一步分析表明，模式中的“湿偏差”主要源自动力过程（主要指垂直速度）的模拟偏差。在中纬度季风区，模式对大气斜压性的高估显著增强了垂直上升运动，进而导致了极端降水强度被高估。上述结果增进了对当前模式中极端降水模式偏差的理解，并为未来模式的发展完善提供了潜在依据。该研究工作得到了国家自然科学基金等项目的资助。
色色直播相关的文章：
Li, X., Liu, B.*, Wang, B., Ren, G., Martinez‐Villalobos, C., Chang, M., & Zhang, Z.*(2025). Understanding the intricacies of model biases in storm‐related extreme precipitation using CMIP6.Geophysical Research Letters,52(15), e2025GL115365.//doi.org/10.1029/2025GL115365
Chen, J., Liu, B.*, Martinez‐Villalobos, C., Wang, B., & Zhang, Z.*(2025). Understanding the biases in daily extreme Precipitation Climatology in CMIP6 models.Geophysical Research Letters,52(12), e2024GL114507.//doi.org/10.1029/2024GL114507
图1 多模式极端降水的模拟偏差
图2 模式对极端降水的模拟技巧评分，其中数值越大代表模拟技巧越高
