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在全球变暖的背景下，极端天气气候事件的强度、频率、空间范围和持续时间的变化越来越显著，由此引发了连续不断的洪涝、干旱、地震等自然灾害，严重威胁着人类的生命财产安全，因此受到了国际科学界的广泛关注。由于不同区域的极端气候对全球气候变暖的响应不同，一般将响应最剧烈的区域称为极端气候变化的热点。热点的识别及其时空演变特征是国际气候变化领域研究的重点。极端气候要素包括极端降水、极端温度和极端风。系统研究极端气候变化需要考虑上述要素的强度、频率以及年/年代际特征。前人关于极端气候变化热点的研究大多是基于极端降水或/和极端温度的强度或/和频率的单因子或双因子的变化来开展，且缺乏对极端风的研究。基于已有研究的不足，综合考虑上述极端要素的强度变化(△I)、频率变化(△F)和年际变率变化(△σ)，本论文开展了全球陆地区域极端气候变化热点的辨识研究，并预估了其未来的时空演变特征。
本论文首先利用CMIP5多模式模拟的逐日资料，在RCP8.5情景下，分别计算了上述极端气候要素的△I、△F和△σ，识别了单因子和多因子全球极端气候变化的热点，并研究了其在未来不同时段的演变特征。为了研究区域尺度上极端气候要素空间分布的精细特征，本文聚焦于中国区域，利于历史观测数据作为参照，依据误差订正和空间降尺度方法(Bias Correction and Spatial Downscaling，BCSD)，在RCP2.6情景下将13个CMIP5气候模式模拟的2米日最高温度降尺度到了0.25°×0.25°。基于此高精度数据预估了中国区域极端温度在未来的变化，并将上述降尺度方法扩展到了全球近地面气候要素。此外，为了研究极端气候变化的原因，以2014年中国东部夏季极端降水为例，开展了气候模式的数值敏感性试验，研究了中国东部极端降水的形成机理。论文取得的主要成果如下:
(1)在全球增暖1.5℃和2℃情景下，通过同时考虑极端降水（极端温度）的△I、△F和△σ，识别了全球极端降水（高温热浪）变化的热点。CMIP5多模式集合平均结果表明，在两种增暖情景下，极端降水变化的热点均位于撒哈拉地区，而高温热浪变化的热点均位于南美洲、非洲南部、澳大利亚和北半球中高纬度地区。减少0.5℃额外增暖，极端降水和高温热浪的△I、△F和△σ均减小，且极端降水对气候变暖响应幅度的全球平均值减小7％-8％，高温热浪对气候变暖响应幅度的全球平均值减小10％-20％。在相同增暖情景下，极端降水的强度、频率和年际变率对气候变暖响应幅度的全球平均值相差不大，而高温热浪的频率和年际变率对气候变暖的全球平均响应幅度比其强度更加剧烈。
(2)构建了多个极端气候要素变化的综合指标，在RCP8.5情景下研究了全球极端气候变化的热点及其演变趋势。通过同时考虑极端降水、极端温度和极端风的△I、△F和△σ，构造了一个区域气候变化指数(Regional Extreme Climatic Change Index，RECCI)，用于表示不同区域的极端气候对全球气候变暖的总响应幅度。根据RECCI在全球陆地区域(60°S-90°N)的空间分布，识别了RCP8.5情景下未来三个时段(2016-2035、2046-2065、2080-2099)极端气候变化的热点。比较三个时段热点的地理位置发现，极端气候变化的热点会随着季节和时段变化，而亚马逊区域是21世纪唯一稳定的热点。进一步研究表明，在不同季节，极端气候要素对RECCI的贡献不同。以东亚地区为例，极端温度指数的季节性变化比较明显，在北半球夏季，与极端高温相关的指数对该地区RECCI的贡献较大，而在北半球冬季，与极端低温相关的指数较为重要。此外，东亚地区极端指数的△F对RECCI的贡献比△I和△σ大。
(3)以中国区域站点观测数据作为参照，基于BCSD方法，将CMIP5多模式模拟的2米日最高温度进行统计降尺度，构建了一套高精度数据集，并基于此数据研究了中国区域极端温度在未来的变化。由于在常用的RCP2.6，RCP4.5和RCP8.5情景下，RCP2.6是唯一可以实现1.5℃增暖目标的排放情景，但目前缺乏该情景下统计降尺度的气候数据集。利用BCSD方法，对13个CMIP5气候模式在RCP2.6情景下的2米日最高温度进行误差订正并降尺度到0.25°×0.25°。基于此降尺度数据，研究了中国区域极端温度在未来的变化，并与CMIP5多模式集合展开了详细比较。结果表明，BCSD统计降尺度方法显著减小了CMIP5多模式集合的2米日最高温度在全国范围内的冷偏差，尤其是在站点稀少的青藏高原地区;2米日最高温度、夏日指数、年最高温度、热浪的强度和频率在2006-2065年期间均有微弱增加的趋势，且统计降尺度前后两套数据的趋势相差不大;统计降尺度后，CMIP5多模式集合的极端温度指数的模式不确定性显著减小。
(4)以2014年中国东部夏季极端降水为例，开展了气候模式的数值敏感性试验，并结合观测数据，揭示了该地区极端降水的形成机理。观测资料显示，2014年中国东部夏季降水异常呈“南涝北旱”的空间分布型，具体表现为华北经历了过去60年最严重的干旱，长江及其以南地区降水异常增多。以此次极端降水事件为例，利用大气环流模式(IAP-AGCM-4.1)在全球以及四个不同海域开展海温异常的敏感性数值模拟试验。四个海域分别是:北太平洋、印度洋、北大西洋和赤道太平洋。将模拟结果与观测对比后发现，全球试验、北太平洋试验和印度洋试验很好地再现了2014年夏季的大气环流型，进而成功地模拟了降水异常“南涝北旱”的空间分布型。北大西洋试验和赤道太平洋试验模拟的大气环流与观测存在较大的差异，仅仅成功地刻画了中国北部的干旱。综上所述，2014年中国东部的夏季降水异常是全球海温异常共同作用的结果，其中北太平洋和印度洋海温异常至关重要。
本论文首先利用CMIP5多模式模拟的逐日资料，在RCP8.5情景下，分别计算了上述极端气候要素的△I、△F和△σ，识别了单因子和多因子全球极端气候变化的热点，并研究了其在未来不同时段的演变特征。为了研究区域尺度上极端气候要素空间分布的精细特征，本文聚焦于中国区域，利于历史观测数据作为参照，依据误差订正和空间降尺度方法(Bias Correction and Spatial Downscaling，BCSD)，在RCP2.6情景下将13个CMIP5气候模式模拟的2米日最高温度降尺度到了0.25°×0.25°。基于此高精度数据预估了中国区域极端温度在未来的变化，并将上述降尺度方法扩展到了全球近地面气候要素。此外，为了研究极端气候变化的原因，以2014年中国东部夏季极端降水为例，开展了气候模式的数值敏感性试验，研究了中国东部极端降水的形成机理。论文取得的主要成果如下:
(1)在全球增暖1.5℃和2℃情景下，通过同时考虑极端降水（极端温度）的△I、△F和△σ，识别了全球极端降水（高温热浪）变化的热点。CMIP5多模式集合平均结果表明，在两种增暖情景下，极端降水变化的热点均位于撒哈拉地区，而高温热浪变化的热点均位于南美洲、非洲南部、澳大利亚和北半球中高纬度地区。减少0.5℃额外增暖，极端降水和高温热浪的△I、△F和△σ均减小，且极端降水对气候变暖响应幅度的全球平均值减小7％-8％，高温热浪对气候变暖响应幅度的全球平均值减小10％-20％。在相同增暖情景下，极端降水的强度、频率和年际变率对气候变暖响应幅度的全球平均值相差不大，而高温热浪的频率和年际变率对气候变暖的全球平均响应幅度比其强度更加剧烈。
(2)构建了多个极端气候要素变化的综合指标，在RCP8.5情景下研究了全球极端气候变化的热点及其演变趋势。通过同时考虑极端降水、极端温度和极端风的△I、△F和△σ，构造了一个区域气候变化指数(Regional Extreme Climatic Change Index，RECCI)，用于表示不同区域的极端气候对全球气候变暖的总响应幅度。根据RECCI在全球陆地区域(60°S-90°N)的空间分布，识别了RCP8.5情景下未来三个时段(2016-2035、2046-2065、2080-2099)极端气候变化的热点。比较三个时段热点的地理位置发现，极端气候变化的热点会随着季节和时段变化，而亚马逊区域是21世纪唯一稳定的热点。进一步研究表明，在不同季节，极端气候要素对RECCI的贡献不同。以东亚地区为例，极端温度指数的季节性变化比较明显，在北半球夏季，与极端高温相关的指数对该地区RECCI的贡献较大，而在北半球冬季，与极端低温相关的指数较为重要。此外，东亚地区极端指数的△F对RECCI的贡献比△I和△σ大。
(3)以中国区域站点观测数据作为参照，基于BCSD方法，将CMIP5多模式模拟的2米日最高温度进行统计降尺度，构建了一套高精度数据集，并基于此数据研究了中国区域极端温度在未来的变化。由于在常用的RCP2.6，RCP4.5和RCP8.5情景下，RCP2.6是唯一可以实现1.5℃增暖目标的排放情景，但目前缺乏该情景下统计降尺度的气候数据集。利用BCSD方法，对13个CMIP5气候模式在RCP2.6情景下的2米日最高温度进行误差订正并降尺度到0.25°×0.25°。基于此降尺度数据，研究了中国区域极端温度在未来的变化，并与CMIP5多模式集合展开了详细比较。结果表明，BCSD统计降尺度方法显著减小了CMIP5多模式集合的2米日最高温度在全国范围内的冷偏差，尤其是在站点稀少的青藏高原地区;2米日最高温度、夏日指数、年最高温度、热浪的强度和频率在2006-2065年期间均有微弱增加的趋势，且统计降尺度前后两套数据的趋势相差不大;统计降尺度后，CMIP5多模式集合的极端温度指数的模式不确定性显著减小。
(4)以2014年中国东部夏季极端降水为例，开展了气候模式的数值敏感性试验，并结合观测数据，揭示了该地区极端降水的形成机理。观测资料显示，2014年中国东部夏季降水异常呈“南涝北旱”的空间分布型，具体表现为华北经历了过去60年最严重的干旱，长江及其以南地区降水异常增多。以此次极端降水事件为例，利用大气环流模式(IAP-AGCM-4.1)在全球以及四个不同海域开展海温异常的敏感性数值模拟试验。四个海域分别是:北太平洋、印度洋、北大西洋和赤道太平洋。将模拟结果与观测对比后发现，全球试验、北太平洋试验和印度洋试验很好地再现了2014年夏季的大气环流型，进而成功地模拟了降水异常“南涝北旱”的空间分布型。北大西洋试验和赤道太平洋试验模拟的大气环流与观测存在较大的差异，仅仅成功地刻画了中国北部的干旱。综上所述，2014年中国东部的夏季降水异常是全球海温异常共同作用的结果，其中北太平洋和印度洋海温异常至关重要。