中亚地处欧亚大陆腹地，是全球干旱与半干旱气候带的核心区域之一。区域水资源主要依赖冬春季降水及积雪融水补给，水文过程对气候波动高度敏感。春季降水异常不仅决定当年河川径流与水库蓄水格局，也直接影响农业生产、基础设施安全及区域防洪体系的稳定运行。在全球持续变暖背景下，大气水汽含量增加、陆面能量收支结构调整，极端降水与极端高温事件总体呈增强趋势。尤其是强降水与随后热浪连续发生所构成的复合极端事件，往往通过加速融雪、增强径流以及强化陆气反馈等过程显著加剧洪水风险。因此，系统厘清人为气候变化与自然气候变率在此类复合灾害形成中的相对贡献，已成为气候变化归因研究与区域风险评估中的重要科学议题。

2024年春季，中亚西北部地区发生了自1980年以来最为严重的复合型洪水灾害。3月下旬区域出现破纪录的强降水，引发洪水和基础设施破坏；4月随即转为极端高温，进一步加速融雪和蒸发、放大径流响应，导致乌拉尔河等流域水位迅速上涨并多次形成洪峰。灾害累计影响超过11万人，导致大规模人员转移，交通、电力和农业生产受到严重冲击。此次“强降水—热浪”灾害强度高、阶段衔接紧密，呈现出典型的湿—热复合极端特征，为定量评估不同气候驱动因子在复合洪水形成中的作用提供了关键案例。

围绕这一破纪录的“先涝后热”极端事件，来自中国科学院大气物理研究所与英国谢菲尔德大学的研究团队基于多源观测资料与气候模式模拟结果，展开了系统的复合极端事件归因分析。研究结果表明，2024年3月的三日最大降水量（Rx3day）达到气候平均值的三倍以上；4月的七日平均最高气温（Tx7day）则比常年偏高近6 °C，二者均为近四十余年来最强水平（图一）。统计分析显示，此类强度的极端降水与极端高温事件在历史记录中发生概率极低，且此前未曾以如此紧密衔接的形式连续叠加出现。机制分析进一步表明，前期强降水显著提高了土壤含水量并加速积雪消融；随后持续的晴空条件与下沉运动增强地表短波辐射输入，触发陆气正反馈过程，在水文与热力两个维度协同放大洪水强度。

在事件归因方面，研究构建了联合概率分析框架，定量评估了温室气体排放、气溶胶强迫及内部气候变率对类似复合事件发生概率的影响。结果表明，在当前气候背景下，仅温室气体浓度升高已使类似“强降水—热浪”复合事件的发生概率提高约8倍；在叠加全部人为强迫因子后，风险增幅仍然显著，而气溶胶排放对增暖效应具有一定抵消作用。未来情景预估进一步指出，在中等排放路径下，至21世纪末此类复合极端事件的发生概率将持续上升，区域洪水风险呈显著增强趋势（图二）。

除长期增暖趋势外，海洋驱动的内部气候变率在此次事件中发挥了重要调制作用。研究识别出与区域极端降水和高温显著相关的海表温度异常模态。3月极端降水对应的海温异常表现为热带太平洋前期信号叠加大西洋三极型结构及印度洋偏暖，这种跨海盆海温配置通过调节欧亚大陆上空的大尺度环流形势，增强来自大西洋方向的水汽输送，为强降水的发生提供有利的动力与水汽条件（图三）。4月极端高温则与衰减型拉尼娜位相相联系。该位相型诱发中亚区域上空持续性高压系统和下沉运动，抑制云量发展并增强地表短波辐射加热，从而维持并强化热浪过程。定量分解结果表明，在2024年事件中，海温相关内部变率约解释了31%的极端降水异常和68%的极端高温异常；长期人为增暖趋势分别贡献约17%和8%。上述结果表明，人为温室气体排放显著抬升了复合极端事件的背景发生概率，而具体年份中事件强度的异常幅度，则在很大程度上取决于海气内部变率的位相结构及其与陆面反馈过程的耦合效应。

“我们的研究表明，2024年中亚复合洪水并非单一因素驱动，而是温室气体增暖背景下叠加有利的跨海盆海温异常和区域陆气反馈共同作用的结果。将海温驱动的内部气候模态显式纳入风险评估框架，有助于提升对未来多灾种叠加风险的预判能力，为中亚地区水资源管理与防洪减灾提供更可靠的科学依据。”研究通讯作者、中科院大气所黄刚研究员表示。

该研究成果近期发表于期刊《Journal of Geophysical Research: Atmosphere》，论文第一作者为大气所博士研究生姚梦媛，合作者包括英国谢菲尔德大学唐颢苏博士与大气所黄刚研究员。本研究受到国家重点研发计划资助项目（2025YFF0812000）和国家自然科学基金项目（42530606与42261144687）的联合资助。

参考文献：

Yao, M., Tang, H.*, & Huang, G.* (2026). Anthropogenic Warming and Ocean Variability Exacerbated Spring 2024 Compound Floods in Central Asia. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, e2025JD045602.

文章链接：

https://doi.org/10.1029/2025JD045602

图一、（a）1980–2024年中亚西北部地区（46–68°E，46–56°N）三日极端降水指数（Rx3day，单位：毫米／天）和七日极端高温指数（Tx7day，单位：摄氏度）观测时间序列。（b）CMIP6模式（全强迫、温室气体强迫、自然强迫和气溶胶强迫）原始与偏差校订后的归一化Rx3day和Tx7day四分位箱线图，误差线表示集合成员的5%–95%范围，虚线为2024年观测阈值（绿色：Rx3day，粉色：Tx7day）。（c）2024年3月26–28日Rx3day异常（填色）及850 hPa水汽通量异常（矢量）。（d）2024年4月18–24日Tx7day异常（填色）及500 hPa位势高度异常（等值线），均相对于1980–2010年气候态。点（填色）为GHCN站点观测值，蓝色方框标出受2024年春季洪水影响的中亚西北部区域。

图二、（a）2022–2026年SSP2–4.5情景下，CMIP6模型（全强迫、温室气体强迫、自然强迫和气溶胶强迫）归一化校订后的三日极端降水指数（Rx3day）与七日极端高温指数（Tx7day）的边际和联合概率分布。虚线和点线分别表示2024年和2016年的阈值。（b）基于2024年（左）和2016年（右）阈值，全强迫、温室气体强迫及气溶胶强迫下复合洪水相对自然强迫的发生概率比。圆点与误差线分别表示平均值及5%–95%置信区间。（c）复合事件的双变量重现期（单位：毫米／天和摄氏度），全强迫（等值线与灰色散点）与自然强迫（绿色散点）对比。虚线表示模式模拟的阈值。（d）CMIP6模式（全强迫、温室气体强迫、自然强迫和气溶胶强迫）近未来（2025–2049年）、本世纪中期（2050–2074年）和末期（2075–2099年）归一化校订后的极端降水和高温四分位箱线图，误差线为集合成员的5%–95%置信区间。

图三、2024年3月三日极端降水指数（Rx3day）与（a）垂直积分水汽通量、（b）经向（填色）和纬向（等值线）水汽输送、（c）土壤含水量的回归。（d）为4月七日极端高温指数（Tx7day）与对应的土壤含水量的回归。（e）、（f）分别为极端降水与极端高温的观测值、重建值及其趋势时间序列。黄色虚线表示2011年。星号表示通过90%置信水平显著性检验。