在全球增暖的背景下,全球极端天气气候事件频繁发生,社会生产及生态系统受到严重损害,其中极端降水、洪涝以及引发的次生灾害造成巨大经济损失。因此,对极端降水的深入研究可为国家制定防灾减灾政策提供重要依据。目前围绕全球极端天气气候事件的变化已开展了很多研究工作,尽管人类活动引起全球极端降水增加这一结论具有较高的可信度,但是人类活动在极端降水变化中起着多大的贡献等问题仍不清楚。因此,本论文利用HadGEM3模式资料和REGEN再分析资料,结合分位数回归、广义极值分布等方法,系统分析了人类活动对不同空间尺度和不同重现期极端降水变化的可能影响;在此基础上,进一步探究了人类活动持续加剧的背景下亚洲-澳大利亚季风区极端降水对全球增暖的响应。研究成果主要包括以下两个方面:检测归因是检测并量化由外强迫引起的变化,识别人为和自然强迫对气候的相对贡献。本文针对不同空间尺度和不同重现期（50百分位、90百分位、98百分位、99百分位、99.5百分位、99.8百分位、99.9百分位）全球陆地极端降水强度和频率的变化进行检测归因。基于广义极值分布分析年最大单日降水量和年最大连续五日降水量表明,在全球尺度、半球尺度、大陆尺度和区域尺度上均可以显著检测到人类活动对不同重现期极端降水强度和频率的贡献（95%的置信度水平）,但格点尺度上的检测归因结果具有较大的不确定性。人类活动对极端降水的贡献在频率上比在强度上更容易被检测到。空间尺度和重现期的选择会极大地影响极端降水事件的可检测性。归因的可检测性受到空间尺度的约束,较小的空间尺度上检测极端降水变化有较大不确定性。由于区域尺度适合用于极端降水检测归因,选择人口密集,季风降水充沛,极端降水频发的亚洲-澳大利亚季风区进行进一步研究人类活动对极端降水的影响。HadGEM3模式能够较好地模拟历史时期（1960-2013年）亚洲-澳大利亚季风区极端降水的时空变化特征,模拟和观测的年最大单日降水量之间的线性相关系数超过+0.64（99%置信度水平）。本文通过分位数回归发现随着极端程度增加,自然强迫试验下极端降水呈现减少趋势,最小可达-3.2%/℃,而包含人类活动的全强迫试验下极端降水呈现增加趋势,最大可达+4.5%/℃。受人类活动影响明显的区域位于东亚季风区南部、东亚季风区北部和中南半岛。因此,人类活动导致亚澳季风区极端降水的增加,强度越极端的降水增长速率越快。