估算未来当地气候危害概率

本文介绍了一种基于降尺度气候模型预测未来气候灾害事件概率的方法。该方法旨在为农业、基础设施、公共卫生等领域提供气候适应与减灾规划所需的危害信息。

核心观点：

• 方法概述： 该方法使用降尺度气候模型输出来预测特定位置在未来规划周期中经历指定气候灾害事件或指标的频率的概率。
• 气候模型选择和校准： 根据地理位置和灾害事件定义选择最佳气候模型，并通过百分位-百分位（P-P）图校准模型输出，使其与历史观测数据的统计特性相匹配。
• 气候危害频率的估计及其不确定性： 使用校准后的气候模型数据，统计未来期间特定灾害事件的发生次数，并基于泊松过程和贝叶斯方法评估预测结果的不确定性。
• 应用领域： 该方法可应用于农业、能源规划、工人安全和公共卫生等领域，支持气候适应与减灾规划。

关键数据：

• 历史观测数据： 使用1980年至2014年的历史观测数据对气候模型进行校准。
• 气候模型数据： 使用NASA的NEX-GDDP-CMIP6产品，包含约25公里空间分辨率的34个CMIP6阶段6的输出结果。
• 未来温室气体排放情景： 使用SSP5-8.5情景，该情景整合了最接近历史排放量并反映了可能的未来排放情景的高排放情景。

研究结论：

• 该方法为决策者提供了基于对未来气候条件和气象事件的预测以及预测不确定性信息的决策支持，有助于更好地规划气候变化应对计划。
• 该方法已在全球市长气候与能源联盟（GCoM）合作确定的风险定义的基础上，在澳大利亚霍巴特、菲律宾马卡蒂、哥伦比亚托帕加和智利维塔库拉这四个GCoM城市进行了试点。
• 该方法具有灵活性，可以应用于各种决策领域，并为农业供应链决策、滑坡风险评估、度日计算、工人疾病和死亡风险估计、热浪和传染病风险评估等提供支持。