01 文章摘要

• 了解复合农业极端气候事件的发生频率和强度变化，对于研究全球变暖背景下粮食系统韧性具有重要意义。

• 本研究针对可能影响中国玉米生产的四类复合农业极端气候事件（湿热、干热、湿冷、干冷），根据玉米生理阈值构建极端气候指标，揭示了1990-2014年间四类事件发生频率与强度的时空变化，并评价了CMIP6气候模式的模拟能力。

• 研究期内，中国玉米种植区的四类复合农业极端气候事件的发生频率和强度无显著的时间趋势，但存在明显的年际波动。有71%的玉米种植区至少经历过一种复合农业极端气候事件，其中黄淮海平原和南方玉米区是复合极端事件高频和高强的热点地区。

• CMIP6的五个模式对四类复合极端事件发生和强度时空分异的模拟能力总体较差。与观测相比，模式模拟得到的年际波动偏低，区域差异偏小，且不能捕捉典型年份的重要事件。在全国范围内，CMIP6模式的集合平均优于任何单一模式；没有一个模式优于其他任何单个模式，最佳模式随不同的区域和事件类型而不同。

• 本研究强调了复合极端气候事件背景下的田间管理和CMIP模式持续改进的重要性，可为未来中国玉米复合极端事件损失与风险评估的模式选用提供依据。

02 科学问题

1）历史时期（1990-2014年）中国玉米种植区复合农业极端气候事件的时空格局是怎样的？

2）CMIP6对上述复合农业极端气候事件时空分异规律的模拟能力如何？

03研究结果

1）中国玉米种植区复合农业极端气候事件的时间变化

图1. 1990-2014年观测和CMIP6模拟的中国玉米种植区复合农业极端气候事件的发生的时间格局。1）复合农业极端气候事件的发生频次未呈现显著的时间趋势，但存在明显的年际波动。2）CMIP6模式模拟的年际波动较观测值偏低，且未能捕捉特定典型年份的复合农业极端气候事件。

图2. 观测和CMIP6模拟的复合农业极端气候事件发生频数的Taylor图。1）CMIP6在还原观测得到的复合农业极端气候事件发生频次的能力相对较弱。模式总体对发生频次年际波动的模拟能力较差，只有部分模式可以较好地再现发生的频次的标准差和RMSEc。2）CMIP6模式集合的模拟能力优于单个模式；模式之间的性能差异较大，不同模式的模拟能力随复合事件类型变化。其中，GFDL模式对复合湿热和干热事件的模拟效果较好。3）对复合农业极端气候事件强度的模拟能力与上图中的结果类似，详情可查阅原文。

2）中国玉米种植区复合农业极端气候事件的空间格局

图3. 1990-2014年复合农业极端气候事件的发生频次的空间分布。1）71%的中国玉米种植区至少经历过一种复合极端气候事件，其中湿热和干热复合事件主要发生在黄淮海平原、华南玉米带及成都平原区，湿冷和干冷复合事件主要发生在平原周边较高海拔的地区。2）每个玉米产区至少经历了两种类型的复合事件，不同产区之间的主要复合事件类型有较大差异。3）四类复合农业极端气候事件发生的平均强度的空间格局与上图类似，详情可查阅原文。

图4. CMIP6模拟的1990-2014年复合极端气候事件发生频次的空间分布。CMIP6模拟的复合农业极端气候事件发生频次的空间格局与观测一致，但范围更广，空间差异更小。

04 论文信息

本文于2022年9月在线发表于气象与大气科学Q1区期刊Weather and Climate Extremes（2021 IF="7.761）。