《Environmental Research》：Global spatiotemporal patterns of heatwaves: a re-evaluation
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本研究基于1981-2023年ERA5-Land再分析数据，对比固定基线和滚动基线对热浪频率、持续时间和强度的影响，并引入比率强度指标。结果表明基线选择显著影响趋势幅度，但空间分布和频率模式基本一致。比率指标显示传统绝对异常的纬度梯度减弱，强调在非稳态气候下需考虑方法学透明性。
唐浩然|史坤|R. Iestyn Woolway|邓建明|埃里克·杰佩森|秦博强|青正业
中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与流域科学国家重点实验室，南京211135，中国
摘要
热浪是最具影响的气候极端事件之一，但其检测和量化在很大程度上取决于方法选择，特别是基线气候的定义。在这项研究中，我们使用ERA5-Land再分析数据对1981年至2023年的全球热浪进行了分析，以评估基线选择如何影响热浪频率、持续时间和强度的表征。我们比较了两种常用的方法：一种是传统的固定基线（1951-1980年），另一种是根据前30年的气候数据确定的动态基线。此外，我们引入了一种基于比率的强度指标，通过局部背景变异性来标准化温度异常，以更好地考虑不同气候条件下的差异。结果表明，基线选择显著影响了热浪趋势的明显程度。使用固定基线时，全球热浪的频率、持续时间和强度呈现出强烈且广泛的上升趋势。相比之下，动态基线通过调整长期变暖的影响，突出了相对于演变中的气候条件而非历史气候数据的偏差。尽管趋势幅度存在差异，但两种方法下的热浪整体空间分布和频率模式仍然大体一致。当热浪强度相对于局部变异性表示时，传统绝对异常值观察到的明显纬度梯度变得不那么明显，这表明相对热暴露可能在不同气候带中分布得更均匀。动态基线和基于变异性的指标为解释非平稳气候下的极端事件提供了互补的视角。这些发现强调了在比较热浪研究以及评估与极端高温相关的生态和社会风险时方法透明性的重要性。
引言
人为引起的气候变化对自然生态系统构成了多方面的威胁，包括全球平均温度上升和海洋酸化等渐进的长期变化，以及风暴、洪水、干旱和热浪等急性极端事件（Seneviratne等人，2021年）。其中，热浪由于对人类健康、生物多样性、生态系统功能、农业和经济稳定的深远影响而受到了越来越多的科学和社会关注（Fischer和Sch?r，2010年；Frich等人，2002年；Handmer等人，2012年；Witze，2022年）。随着气候变化，平均温度、变异性和温度分布形态的变化正在改变极端热事件的频率、持续时间和强度，导致许多地区出现了前所未有的热浪特征（IPCC，2022年）。
尽管热浪的重要性日益增加，但目前尚无普遍接受的热浪定义（Rossello等人，2023年）。主要使用了两种方法。第一种方法基于概率或重现期框架，例如将事件分类为“百年一遇”的事件（Kingsolver和Buckley，2017年）或识别统计异常值（Katz和Brown，1992年）。虽然这些定义在概念上严谨，但往往只能识别出相对较少的事件，从而限制了分析时间趋势和空间模式的能力。第二种方法是基于阈值的，已被更广泛采用（Murray和Ebi，2012年）。定义热浪的阈值可以是绝对的，通常由具有明确物理或社会意义的值来确定，例如世界气象组织规定的日最高温度超过32°C的标准（Huynen等人，2001年），或者基于相对于当地历史基线的统计超过值来定义（Woolway等人，2021年）。统计阈值特别有价值，因为它们考虑了区域气候背景，使得不同地理区域之间的异常事件可以进行更有意义的比较（Perkins和Alexander，2013年；Seneviratne等人，2012年）。
基于阈值定义的一个核心方法学挑战在于确定基线。传统上，固定基线是使用预定义的历史参考期构建的，通常跨度为30年或更长时间（Oliver等人，2021年；Smith等人，2023年）。虽然适合描述相对于过去气候条件的异常，但在持续变暖的情况下，固定基线可能会人为放大热浪频率和强度的明显增加。相比之下，最近的研究提出了动态基线，这些基线会随着时间更新“正常”条件（Amaya等人，2023年；Holbrook等人，2019年；Jacox，2019年；Rossello等人，2023年）。动态基线，如31年为中心的窗口（Oliver等人，2021年；Jacox，2020年），部分考虑了长期变暖趋势，并减少了诊断未来“永久性热浪”状态的可能性。然而，在统一的分析框架内对固定基线和动态基线方法进行系统的全球比较仍然有限，特别是在基线选择如何影响长期趋势的解释方面。
除了统计定义之外，理解热浪的生态相关性还需要考虑生物体如何经历热应力。生态和生理学研究表明，热耐受性和表现受到历史气候条件的影响（Angilletta Jr，2009年；Angilletta Jr等人，2002年）。根据热性能理论和气候变异性假说，生活在温度稳定环境中的物种通常比生活在高度变化气候中的物种具有更窄的耐受范围（Chown和Gaston，2010年；Deutsch等人，2008年）。因此，相同的绝对温度异常可能代表不同的相对暴露程度，这取决于当地生物进化所处的背景变异性（Martin等人，2023年；Sunday等人，2011年）。此外，之前的热历史可以影响生物体对后续极端事件的反应，表明热浪的生态后果不能仅从绝对温度偏差中推断出来（Grant等人，2017a；Kingsolver和Buckley，2017年；Smith，2011年；Vanvelk等人，2024年）。
最常用的热浪强度指标是以绝对温度异常值（ΔT）表示的（Oliver等人，2021年）。虽然这种表述直观，但它隐含了一个假设，即等量的温度偏离在各个地区造成的压力是可比的。这种假设可能会掩盖相对气候暴露的空间异质性，尤其是在不同地区的背景变异性差异较大时（Chown和Gaston，2010年）。从气候暴露的角度来看，热应力的程度可能更适当地相对于生物体历史上进化的变异性环境来解释（Angilletta Jr，2009年）。
在这项研究中，我们进行了全球范围的分析（1981–2023年），比较了固定基线和动态基线，并引入了一种基于比率的强度指数，该指数将温度异常值相对于局部背景变异性进行表达。我们的目标是从关注气候背景的角度重新评估全球热浪的特征。具体来说，我们探讨了以下可检验的假设：（1）与固定基线相比，动态基线减弱了在变暖气候下的热浪频率和强度的明显长期趋势。（2）通过背景气候变异性标准化热浪强度可以改变相对于传统绝对异常指标的热浪严重程度的空间梯度。
章节片段
热浪定义
我们比较了基于两种基线定义的结果，即固定基线和动态基线。1951年至1980年的数据被用作固定基线。动态基线是使用研究年份之前的30年的数据计算得出的。选择30年的跨度是因为它通常被视为气候背景，并且符合世界气象组织（WMO）的气候标准，提供了一个统计上稳定的参考期，可以平滑年际变化
温度分布的变化
所有网格的日全球平均气温异常值范围大约在-3.09°C到3.66°C之间（图1a），而覆盖陆地表面的网格的气温异常值范围在-3.17°C到3.39°C之间（图1b）。覆盖水面的网格的范围更大（从-6.32°C到7.11°C，图1c）。在过去43年中，年平均温度显著上升，如温度异常值所示（radj2=0.87，p < 0.01；图1d）。上升趋势
讨论
像热浪这样的极端事件虽然持续时间较短，但可能会产生不成比例的生态和社会影响，影响社区结构，在某些情况下甚至驱动进化反应（Grant等人，2017b）。然而，这些影响的程度和持续性在很大程度上取决于分类敏感性（Altwegg等人，2017年）以及评估极端事件的时间尺度（Kingsolver和Buckley，2017年）。我们的结果表明，长期趋势和全球
结论
本研究系统地比较了1981年至2023年固定基线和动态基线方法在热浪检测和量化方面的应用，并引入了一种基于比率的强度指标，该指标将异常值相对于局部背景变异性进行表达。我们的结果证实了第一个假设：与固定基线相比，动态基线显著减弱了热浪频率和强度的明显长期增加，主要是因为它们调整了演变中的
CRediT作者贡献声明
邓建明：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，资金获取，概念化。青正业：数据管理，撰写 – 审稿与编辑。R. Iestyn Woolway：撰写 – 审稿与编辑。史坤：撰写 – 审稿与编辑，方法论。唐浩然：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，正式分析，数据管理。秦博强：撰写 – 审稿与编辑。埃里克·杰佩森：撰写 – 审稿与编辑
未引用的参考文献
Angilletta Jr, 2009; Angilletta Jr et al., 2002; Grant, 2017a; Grant et al., 2017b; Green et al., 2016; Hattich et al., 2024; Jacox et al., 2020; O'Donnell et al., 2018; Visser, 2008.
利益冲突声明
? 作者声明他们没有已知的可能会影响本文所报告工作的竞争性财务利益或个人关系。
