真正的细思极恐事件（的极端事件为什么会频繁发生）

编者按：看寒来暑往云卷云舒，思古往今来气候变迁，中科院之声与中国科学院大气物理研究所联合开设“大气悟理”，为大家介绍大气里发生的有趣故事，介绍一些与天气、气候和环境相关的知识。

“百年一遇”是我们描述极端事件强度的一个形容词，给我们的第一印象是——“一般不使用，一旦使用就是大灾难”，然而有细心的读者可能会发现，“百年一遇”近几年在新闻媒体中出现的频率好像越来越高了，前几年不是刚报道了“百年一遇”吗？怎么没过几年又 “百年一遇”了？

什么是“百年一遇”的事件？

“百年一遇”极端事件发生后，常常会给大家带来一种“虚假的安全感”。比如刚刚经历的2020年夏季长江中下游流域（包括湖北、湖南、江西、安徽、江苏、浙江、上海等省市）破纪录的洪涝，被定义为“50年一遇”的灾害。虽然当时给我们带来了很多经济财产损失，但从另一个角度看，长江流域至少半个世纪内不会再遭受这种强度的洪涝了。

2020年夏季长江流域破纪录的洪涝迫使安徽歙县高考延期

等等，让我们回想一下，早在2016年夏季长江流域就已经遭受过“50年一遇”的洪涝灾害，怎么去年夏季又有洪涝了呢？没错，因为 “N年一遇”并不是从字面上理解的“每隔N年才会发生一次”，而是“平均每N年发生一次”。如“百年一遇”，则是“平均每100年出现一次”，换一种说法则是：这种极端事件每年发生的可能性是1%。今年极端事件的发生，对明年极端事件是否发生不会产生任何影响。这就好比买，中奖率是1%，你刮开的第一张中不中奖对下一张的中奖概率不会产生影响。

“百年一遇”概念常用于工程的风险评估，但用于描述极端灾害事件时，常常会使人望文生义产生误解（图片来源于网络）

如何计算“百年一遇”的事件？

我国气象观测网自上世纪50年代开始组建，站点观测资料的时间跨度至今也不过70年，那些“百年一遇”、甚至“千年一遇”的极端事件到底是如何计算出来的呢？

主要有两种方法。一是利用树木年轮、石笋、黄土、冰芯等古气候代用资料将观测资料的长度拉长（如由站点资料的70年拉长至距今上千年）。我们以树轮为例，某一年降水充沛、气温较高，树轮可能就会长得更宽一些，反之则相反。利用树木的这种特性，就可以推算出我国某地近千年降水、气温的演变。

树轮承载着岁月的痕迹，向我们诉说过去的故事（图片来源：大科技杂志社）

二是利用统计学思想。当我们随机采集的样本足够多时，就可以认为这些样本和整体服从同一分布，样本就能近似反映整体的统计特征。因此，我们就可以通过我国过去几十年的观测样本数据，推测出极端事件整体分布的具体形态，最终反求出“百年一遇”、乃至“千年一遇”极端事件的阈值。阈值确定了以后，今后发生的等于或超过这个阈值的事件都会被称作该阈值对应的“N年一遇”事件。

从2003年至2010年，三峡大坝的防洪能力越来越差？当然不是！图中“万年一遇”、“千年一遇”标准防护的对象为三峡大坝本身，而“百年一遇”的标准，针对的则是大坝下游河段的防洪。它们是平行存在的，是针对不同对象的防洪指标。（图片来源于网络）

为什么“百年一遇”的事件会频繁发生？

“百年一遇”极端事件频繁发生的原因可能有以下四种。首先是因为概念上的误解。比如今年发生了一个“十年一遇”的干旱事件，那它明年发生的概率其实还是10%，5年内发生的概率会有41%（1-0.9^5）。这和大家所认为的该事件在10年内不会再发生的心理预期有很大偏差，进而导致了大家认为“N年一遇”的极端事件发生得很频繁。

“百年一遇”事件在10年内发生的概率是10%，在100年内发生的概率是63%（图片来源：NOAA，本文作者翻译）

第二点原因和地区的选取有关。对于极端事件的定义是聚焦于一个区域的，这是因为一些中小尺度天气过程，如一次强的雷暴，或者冷锋过程，作为影响极端事件的主要因素，其影响范围都很小。以北京为例，将其分为100个区域，假设每个区域间发生极端事件的可能性互相独立，那北京每年至少有一个区域发生“百年一遇”极端事件的可能性就有63%（1-0.99^100），这就是一个非常高的概率了。回到我们上面买的例子，一个人买中奖的概率很低，但如果有100个人买，那其中至少有一个人中奖的概率就会高很多。因此，大家每隔几年可能就能在新闻媒体上看见，“北京”又发生“百年一遇”的极端事件了。

第三则是与极端指数的选取有关，比如一次强雷暴过境，半小时内降水强度可能会达到“百年一遇”事件的标准，但一小时内降水强度很可能只能达到“50年一遇”事件的标准。出于不同的研究需要，国际组织ETCCDI定义了27个描述极端事件的核心指数。连续发生的两次“N年一遇”暴雨事件，可能一个选取的指数是Rx1day（月最大单日降水），另一个选取的指数是Rx5day（月最大连续5日降水）。正如我们不能“抛开剂量谈毒性”一样，今后大家再看到“N年一遇”极端事件时，一定得了解它所选取的指数和定义的时间段。

美国得克萨斯州休斯敦市在2015-17年连续三年遭受了三次“500年一遇”的大洪水，（底图来源：纽约时报，本文作者翻译）

除此之外，还有一个真正能使“N年一遇”极端事件频繁发生的原因，且每个人都耳熟能详，那就是全球变暖。全球变暖会加剧气候系统的不稳定性，使得突破“N年一遇”极端事件阈值的可能性大幅提高。全球变暖背景下，“N年一遇”也不再仅是一个统计学问题。比如刚刚过去的2020/21年冬季，12月-1月破纪录的低温寒潮与2月破纪录的高温热浪接连出现，全球变暖可能在其中扮演着重要角色（一次又一次的寒潮，结果是一个暖冬？| 世界气象日）。中科院大气所郑飞研究员近日也在Advances in Atmospheric Sciences上发文指出，全球变暖背景下，北极较赤道增暖更快，导致两者温度对比减弱，进一步引起北半球中高纬大气环流的持续性异常，进而在2020/21年前冬给我国带来了严寒天气。

不仅是冷冬，全球变暖也使得极端干旱出现得愈加频繁。中国气象科学研究院马双梅博士与祝从文研究员去年同样于《Advances in Atmospheric Sciences》上发文指出，2019年伏秋长江中下游地区遭遇了近60年来最严重的极端干旱事件，而全球增暖能显著提高该类事件的发生概率。除了极端干旱以外，全球变暖还可能引起更为频繁的洪涝，这是因为全球平均温度每升高1°C，大气水汽含量就会增加7%，而全球平均降水会增加2%（受全球变暖背景下大气环流减弱的影响，增加的水汽无法完全转换为降水）。

气候模式模拟的逐日降水变化显示，如果全球平均温度升高3°C，绝大多数陆地区域将会遭受更多的极端暴雨（图片来源：Nature）

不过，大家也无需太过担心，虽然极端事件愈加频繁发生，但我国应对灾害的能力也在逐年提升。大气所魏科副研究员与成都山地所欧阳朝军研究员于Innovation上发表的一篇研究显示，尽管2020年夏季长江流域的大洪水较之1998年更强，但其造成的灾害规模远低于1998年或其他极端年份，这主要是由于近20年来我国大型水利工程的建设以及生态系统修复等措施的实施。

2020年梅雨季，与长江流域洪涝灾害相关的有利及不利因子（图片来源：Wei et al. 2020）

但是，要想从根本上减少极端事件的频繁发生，可能还是得努力控制全球变暖，这不仅取决于国家层面，更和我们每个个体息息相关。随手关灯、自备购物袋等，这些看似微小的举动，长期来看，说不定也能对减少“百年一遇”事件的频繁发生产生深远的影响呢。

参考文献：

1.Ma, S. M., C. W. Zhu, and J. Liu, 2020: Combined impacts of warm central equatorial Pacific sea surface temperatures and anthropogenic warming on the 2019 severe drought in East China. Adv. Atmos. Sci., 37(11), 1149−1163, https://doi.org/10.1007/s00376-020-0077-8

2.Wei, K., Ouyang, C., Duan, H., Li, Y., & Zhou, S, 2020: Reflections on the catastrophic 2020 yangtze river basin flooding in southern china. The Innovation, 100038.

3.Zheng, F., and Coauthors, 2021: The 2020/21 extremely cold winter in China influenced by the synergistic effect of La Niña and warm Arctic. Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-021-1033-y

来源：中国科学院大气物理研究所

来源： 中科院之声