在全球变暖背景下🚷，极端高温事件的频次和强度都呈上升趋势☝🏼🤌🏽。以往对极端高温事件的研究大多基于单一变量🍣，例如👻，气候学家通常关注日最高气温与气候变化的关系🚥🧜🏻‍♂️，而流行病学家则更强调日最低气温对健康和死亡率的重要影响🎟。复合极端高温事件（CHEs）是指极端高温日和极端高温夜同时发生的现象👩‍🎓🙇🏼。与单一要素的极端高温事件相比，CHEs对人类健康、生态系统和社会的影响更加深远。因此，近年来这类事件受到越来越多的关注。已有的相关研究在描述CHEs时👨🏿‍🏫，大多采用百分位阈值法，这种方法能准确给出CHEs的发生频次，但对于刻画CHEs的强度方面还存在很大的局限性⬇️🏹。此外🫵🏼，以往对CHEs的研究主要是基于单个站点（格点）的统计结果🧚🏿，而把CHEs视为具有特定持续时间和影响范围的区域性复合极端高温事件（RCHEs）时，其气候特征又是怎样的？目前还鲜有相关成果📟。

万事娱乐博士生李忆平（第一作者）和吴志伟教授（通讯作者）在最新研究中构建了一种复合指数（CI）来表征CHEs的强度，这一指数不仅考虑了单一要素的极端高温事件对CHEs强度的贡献🦸🏻‍♀️⛹🏼‍♀️，还强调了极端高温日和极端高温夜之间强度的差值对CHEs强度的重要影响🚵🏻。基于CI指数🙎🏿‍♀️，利用"区域性极端事件客观识别方法（OITREE）"研究了中国大陆地区RCHEs的气候特征。结果表明，1961-2020年中国大陆地区共发生了379次RCHEs，大部分事件的持续时间集中在5-11天左右。RCHEs的持续时间越长🍶，其极端强度越强🤯🧑🏼‍🎤、最大影响面积也越大。从区域性来看，最易发生RCHEs的地区是长江中下游地区，而发生频次的增加趋势最明显的区域则为黄河流域，这表明该地区发生复合型高温灾害的风险较大（图1）。从时间变化来看，中国大陆地区的RCHEs在发生频次🐡、综合强度⚄、持续时间、累积强度🤿、累积影响面积和极端强度等多个方面都呈现出显著的上升趋势🔴。同时，这一上升趋势还伴随着明显的年代际变化，表现为1992 年之前整体偏低，而1992 年之后整体偏高（图2）。

上述研究中提出的复合指数为复合事件的强度变化提供了有效的监测手段。此外，这项研究还从“区域性极端事件的客观识别”这一角度揭示了复合极端高温事件的特征🔘，这与传统的统计方法有所不同🧒。因此，以上成果从另一个视角进一步丰富了对复合极端高温事件的认识，也为这类事件的形成机理、预测、预警和风险评估等方面的工作提供了重要的科学依据🤴🏿。相关文章已于2023年12月被《Environmental Research Letters》接收👭🛌🏻。

论文信息：Yiping Li and Zhiwei Wu^* (2023). Regional Patterns and Trends of Compound Hot Extremes in Mainland China: A New Objective Approach. Environmental Research Letters, DOI: 10.1088/1748-9326/ad178f.

图1.1961-2020 年中国大陆地区RCHEs的空间分布：（a）频次、（b）累积强度、（c）频次的线性趋势（单位⚉：次/10 年）（填色部分）、（d）累积强度的线性趋势（单位：/10 年）（填色部分）👩‍💼。圆点表示通过了95%置信区间的站点。

图2.1961-2020 年中国大陆地区 RCHEs的时间变化：（a）频次、（b）综合强度🥔、（c）极端强度♾📠、（d）累积强度、（e）累积影响面积（10⁴km²）🤸🏽‍♂️、（f）最大影响面积（10⁴km²）、（g）持续时间（天）。图中虚线表示线性趋势🤦🏻，星号（*）表示通过了99%的置信区间。