周佰銓 翟盤茂

中國(guó)氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京，100081

1 引言

氣候變化影響評(píng)估、適應(yīng)規(guī)劃以及政策制定均需要可靠的未來(lái)氣候變化預(yù)估信息（Brunner，et al，2020a）。預(yù)估氣候變化最典型的方法就是借助多個(gè)氣候模式的集合來(lái)估計(jì)最有可能的變化及其不確定性（Brunner，et al，2020a；Hegerl，et al，2021），例如最新的第六次耦合模式比較計(jì)劃（CMIP6，Eyring，et al，2016）。然而，由于不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑下的排放及技術(shù)發(fā)展情景差異、氣候模式存在的誤差以及內(nèi)部變率等帶來(lái)的不確定性，模式間的離差仍很大（Weigel，et al，2010；Knutti，et al，2017）。如何減小多模式預(yù)估的不確定性成為氣候變化研究領(lǐng)域近十年來(lái)的熱點(diǎn)問(wèn)題。

發(fā)展氣候模式使其可以刻畫更多尺度、更多過(guò)程，提升模擬技巧是減小預(yù)估不確定性的重要手段，但氣候模式的發(fā)展與改進(jìn)相對(duì)比較緩慢（Nijsse，et al，2018）。許多研究由此催生了利用多條證據(jù)鏈或者充分考慮不同來(lái)源的不確定性來(lái)約束預(yù)估的想法和相關(guān)技術(shù)。這些技術(shù)通常通過(guò)對(duì)比觀測(cè)資料得到的模式性能或表現(xiàn)來(lái)實(shí)施對(duì)氣候變化預(yù)估的約束，所以常稱為觀測(cè)約束（observational constraint）（Borodina，et al，2017；Ribes，et al，2021；Hegerl，et al，2021）。觀測(cè)約束基于的假設(shè)是歷史階段評(píng)估得到的模式性能及表現(xiàn)與模式未來(lái)的行為存在可靠關(guān)系。這種關(guān)系可以是模式歷史模擬表現(xiàn)向未來(lái)預(yù)估的延續(xù)（Brunner，et al，2020a），也可以是歷史或當(dāng)今有觀測(cè)資料的變量與待預(yù)估變量之間存在的某種統(tǒng)計(jì)關(guān)系（Rowell，2019）。前者包括利用模式在歷史階段的性能及表現(xiàn)賦予模式相應(yīng)的權(quán)重或直接篩選模式，稱作多模式 加 權(quán)（Knutti，et al，2017；Lorenz，et al，2018；Brunner，et al，2020b）；也包括根據(jù)歸因分析結(jié)果訂正模式對(duì)不同外強(qiáng)迫的響應(yīng)尺度，稱作基于歸因結(jié)果 的 約 束（Stott，et al，2013；Shiogama，et al，2016；Gillett，et al，2021）。后者這種有觀測(cè)資料的變量與待預(yù)估變量的統(tǒng)計(jì)關(guān)系往往不是通過(guò)單個(gè)模式診斷得到，而是從多模式集合中“萌生”出來(lái)，所以稱作萌現(xiàn)約束（emergent constraint）（Hall，et al，2019；Eyring，et al，2019；Brient，2020）。

觀測(cè)約束在全球地表溫度、全球降水、區(qū)域氣候、極端事件、氣候敏感度、云反饋、北極海冰、環(huán)流系統(tǒng)及碳循環(huán)等方面的預(yù)估中均有相關(guān)應(yīng)用，表1列出了近10年觀測(cè)約束預(yù)估的一些代表性研究?；趯?duì)相關(guān)觀測(cè)約束研究的綜合評(píng)估，政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）第一工作組（WGI）第六次評(píng)估報(bào)告（AR6）明確指出，此次報(bào)告在氣候預(yù)估方面相比以往報(bào)告的進(jìn)步主要體現(xiàn)在對(duì)未來(lái)氣候變化的約束上。此次報(bào)告屬IPCC首次在評(píng)估中綜合利用了基于情景的多模式預(yù)估、基于歷史溫度升高模擬的觀測(cè)約束以及更新的平衡態(tài)氣候敏感度（ECS）和瞬變氣候響應(yīng)（TCR）的評(píng)估結(jié)果，依此構(gòu)建了未來(lái)全球地表溫度變化的預(yù)估結(jié)果。報(bào)告指出，這些證據(jù)鏈的加入，包括在2019—2028年預(yù)估中使用的基于最近觀測(cè)資料初始化的預(yù)測(cè)結(jié)果，減小了各個(gè)情景下評(píng)估的不確定性（IPCC，2021）。除了全球地表溫度的約束預(yù)估，IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告中也對(duì)海洋熱容量及海平面的未來(lái)變化用以上3方面的證據(jù)進(jìn)行了約束。對(duì)其他變量，尚不存在此類穩(wěn)健的約束方法來(lái)約束預(yù)估，所以在該報(bào)告氣候變化預(yù)估的評(píng)估中絕大多數(shù)情況下用的還是CMIP6多模式的預(yù)估結(jié)果（IPCC，2021；Lee，et al，2021）。鑒于觀測(cè)約束方法在預(yù)估研究中的興起及其應(yīng)用潛力和開(kāi)闊前景，文中對(duì)IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告中提及的幾種主要觀測(cè)約束預(yù)估方法進(jìn)行回顧和介紹。

表1 近10年觀測(cè)約束預(yù)估的一些代表性研究Table 1 List of several representative projection studies in the recent 10 years using observational constraint

2 約束預(yù)估方法

2.1 多模式加權(quán)

在傳統(tǒng)的氣候預(yù)估中，多模式集合中的所有模式均被視為具有同等價(jià)值。所以，在估計(jì)目標(biāo)變量的平均值或方差時(shí)，通常每個(gè)模式均賦予同等權(quán)重，也即所謂的“模式民主”。在IPCC第五次評(píng)估報(bào)告（AR5）對(duì)多模式預(yù)估的評(píng)估中，大多數(shù)時(shí)候均使用同等權(quán)重的做法（如圖1左側(cè)所示）。但在IPCC第五次評(píng)估報(bào)告對(duì)海冰的預(yù)估中僅使用了部分通過(guò)檢驗(yàn)評(píng)估的模式，即對(duì)模式進(jìn)行篩選。篩選是直接將某些歷史表現(xiàn)不佳的模式剔除（屬于多模式權(quán)重分配的極端情形），將其權(quán)重直接分配為0（如圖1右上方模式C）。在第五次評(píng)估報(bào)告之后，多模式權(quán)重分配引發(fā)了廣泛探討和研究，因?yàn)橥葯?quán)重的做法沒(méi)有體現(xiàn)模式性能的優(yōu)劣。目前已有相關(guān)證據(jù)證實(shí)對(duì)多模式集合進(jìn)行同等權(quán)重分配并不一定是最優(yōu)選擇（Eyring，et al，2019）。后續(xù)的研究除了集中在根據(jù)模式表現(xiàn)或其對(duì)預(yù)估信息的增量貢獻(xiàn)進(jìn)行模式篩選外，還有許多研究根據(jù)模式的模擬表現(xiàn)進(jìn)行權(quán)重分配（如圖1右下方所示）。這些多模式加權(quán)的研究根據(jù)一種或多種模式模擬表現(xiàn)的指標(biāo)給模式分配權(quán)重以減小特定排放情景下氣候預(yù)估的離差（Chen，et al，2021）。

目前，越來(lái)越多的研究開(kāi)始關(guān)注在設(shè)計(jì)模式權(quán)重分配策略的過(guò)程中模式之間的獨(dú)立性問(wèn)題。一些模式可能共享對(duì)某些過(guò)程的描述、參數(shù)化方案甚至部分代碼，從而導(dǎo)致模擬結(jié)果存在同樣的偏差（Herger，et al，2018；Eyring，et al，2019；Chen，et al，2021），所以模式之間并不完全相互獨(dú)立。這種不獨(dú)立不僅挑戰(zhàn)了模式具有同等價(jià)值或者說(shuō)“模式民主”的理念，也可能使基于多模式得到的預(yù)估結(jié)果以一種還未完全研究透徹的方式出現(xiàn)偏差。由此促使一些研究開(kāi)始在多模式加權(quán)的策略中同時(shí)考慮模式的模擬性能以及模式之間的獨(dú)立性。許多研究（Knutti，et al，2017；Lorenz，et al，2018）采用模式集合中模式表現(xiàn)的差異定義模式的獨(dú)立性。然而這種定義對(duì)變量、觀測(cè)數(shù)據(jù)集、模式性能指標(biāo)、時(shí)段以及區(qū)域的選擇都很敏感（Herger，et al，2018）。另 有 一 些 研 究（Sunyer，et al，2014；Annan，et al，2017）使用貝葉斯方法來(lái)考量模式的獨(dú)立性或提出了獨(dú)立于模式表現(xiàn)指標(biāo)之外的、統(tǒng)計(jì)的、可量化的獨(dú)立性定義。為防止得到的多模式最優(yōu)權(quán)重出現(xiàn)過(guò)度擬合問(wèn)題，一種方法是將觀測(cè)數(shù)據(jù)集分為兩個(gè)時(shí)段進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，另一種新興的方法是假設(shè)一個(gè)模式是完美的，然后開(kāi)展交叉驗(yàn)證。后者這種“完美模式“方法在假設(shè)一個(gè)模式的模擬是真實(shí)值后，將集合中其他模式的權(quán)重向該模式訂正，此后用該最優(yōu)模式的預(yù)估數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證權(quán)重調(diào)整后的模式集合，重復(fù)該過(guò)程直到遍歷多模式集合中所有模式。上述利用訓(xùn)練樣本之外的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試及驗(yàn)證的做法還有一個(gè)優(yōu)勢(shì)，即可以考察針對(duì)某個(gè)變量或某種模式性能指標(biāo)得到的最優(yōu)權(quán)重是否對(duì)別的變量以及別的模式性能指標(biāo)也適用（Eyring，et al，2019；Chen，et al，2021）。

盡管目前有一些多模式加權(quán)方法的應(yīng)用取得了提升模式預(yù)估水平的效果，但尚無(wú)通用、穩(wěn)健的方法來(lái)對(duì)多模式集合預(yù)估進(jìn)行加權(quán)，所以IPCC第六次評(píng)估報(bào)告在多模式集合預(yù)估中仍然沿用第五次評(píng)估報(bào)告的做法，即多模式集合中的各個(gè)模式均為同等權(quán)重。利用模式集合的5%—95%離差范圍指示預(yù)估可能的不確定性范圍（Chen，et al，2021；Lee，et al，2021）。

2.2 基于歸因結(jié)果的約束方法

在檢測(cè)歸因分析中運(yùn)用指紋法可以得到不同強(qiáng)迫響應(yīng)和觀測(cè)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系 （Hasselmann，1993，1997；Allen，et al，1999）。Allen等（2000）、Stott等（2002）和Kettleborough 等（2007）將這種統(tǒng)計(jì)關(guān)系運(yùn)用到預(yù)估不確定性的量化中，對(duì)預(yù)估形成約束，即基于歸因結(jié)果的約束方法，也叫Allen Stott Kettleborough方法（簡(jiǎn)稱ASK方法）。指紋法常用廣義線性回歸來(lái)實(shí)現(xiàn)，即觀測(cè)到的氣候變化Y被視作外部強(qiáng)迫的響應(yīng)信號(hào)X和殘留氣候內(nèi)部變率u的線性結(jié)合

式中，a=[a1,a2,a3,…,an]是尺度因子矢量，用來(lái)調(diào)整不同響應(yīng)模態(tài)的比重使其盡量與觀測(cè)一致。當(dāng)尺度因子在一定置信度下的置信范圍顯著大于0時(shí)，認(rèn)為該尺度因子相對(duì)應(yīng)的外部強(qiáng)迫信號(hào)是可檢測(cè)的，且該尺度因子對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系在歷史時(shí)期是穩(wěn)健的。當(dāng)尺度因子的范圍包含1，說(shuō)明對(duì)應(yīng)的多模式平均強(qiáng)迫響應(yīng)與觀測(cè)基本一致。當(dāng)尺度因子的范圍全部大于 （小于） 1，說(shuō)明對(duì)應(yīng)模式模擬的強(qiáng)迫響應(yīng)幅度與觀測(cè)相比有所低估 （高估）。當(dāng)尺度因子穩(wěn)健且假設(shè)其對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系在預(yù)估時(shí)段仍然有效，則該尺度因子可以作為調(diào)整模式模擬偏差的重要依據(jù)。將對(duì)應(yīng)于不同強(qiáng)迫項(xiàng)的尺度因子直接乘到相應(yīng)強(qiáng)迫的模式預(yù)估中并疊加，即可得到約束的預(yù)估及其相應(yīng)的不確定性范圍 （Stott，et al，2007）。此外，也有研究（Gillett，2015；Tokarska，et al，2020a）利用由該尺度因子調(diào)整過(guò)的對(duì)外強(qiáng)迫的響應(yīng)評(píng)估各模式對(duì)該外強(qiáng)迫響應(yīng)的模擬性能，從而進(jìn)行模式篩選或賦予權(quán)重，再將篩選或加權(quán)后的模式集合應(yīng)用到預(yù)估中形成約束預(yù)估。

基于歸因結(jié)果的約束方法能否在預(yù)估中使用取決于能否得到統(tǒng)計(jì)意義顯著的尺度因子矢量，即外強(qiáng)迫驅(qū)動(dòng)的信號(hào)能否在觀測(cè)中被穩(wěn)健地檢測(cè)到。信號(hào)的可檢測(cè)性受模式集合成員數(shù)量、觀測(cè)數(shù)據(jù)的可用性（例如時(shí)間長(zhǎng)短）以及空間尺度等因素影響（Brunner，et al，2020a）?？紤]到信噪比，基于歸因結(jié)果的約束方法主要在全球及大洲尺度的溫度（包括極端溫度事件）預(yù)估中應(yīng)用較多（Li，et al，2017；Wang，et al，2020；Gillett，et al，2021）。受限于信噪比較低帶來(lái)的尺度因子的低穩(wěn)健性，該方法在其他變量及區(qū)域尺度預(yù)估中的應(yīng)用相對(duì)較少（Jones，et al，2016）。IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告在所有時(shí)間范圍的大尺度預(yù)估中均使用了該觀測(cè)約束方法得到的預(yù)估結(jié)果，尤其是全球地表溫度預(yù)估（Lee，et al，2021）。區(qū)域尺度上的一些研究，如對(duì)歐洲多個(gè)區(qū)域的溫度和降水變化約束預(yù)估表明，基于歸因結(jié)果的約束方法并不能在所有區(qū)域都 減 小 預(yù) 估 的 不 確 定 性（Brunner，et al，2020a；Hegerl，et al，2021）。

2.3 萌現(xiàn)約束

萌現(xiàn)約束是指多模式集合中萌現(xiàn)的未來(lái)氣候變化不確定的某一方面與氣候系統(tǒng)某一有觀測(cè)特征的顯著關(guān)系（Chen，et al，2021）。萌現(xiàn)約束首先要在多模式集合模擬中找到穩(wěn)固的歷史或當(dāng)今可觀測(cè)變量與待預(yù)估變量的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，再利用觀測(cè)約束歷史變量的離差或調(diào)整模式的權(quán)重，并根據(jù)統(tǒng)計(jì)關(guān)系得出約束后的待預(yù)估變量的預(yù)估結(jié)果，達(dá)到減小預(yù)估不確定性目的（Eyring，et al，2019；Brient，2020；張華等，2021）。如圖2所示，變量X和Y分別是多模式集合在歷史階段和未來(lái)預(yù)估階段的兩個(gè)變量，二者存在顯著的線性關(guān)系。根據(jù)此線性關(guān)系，將變量X的觀測(cè)值范圍（綠色陰影）對(duì)模式模擬的約束映射到變量Y，即可得到約束后的變量Y及其不確定性范圍（藍(lán)色陰影）。約束后變量Y的預(yù)估不確定范圍比原先多模式集合預(yù)估的不確定范圍明顯減小。約束后變量Y的不確定性主要取決于變量X觀測(cè)的不確定性以及萌現(xiàn)統(tǒng)計(jì)關(guān)系的不確定性。將由觀測(cè)資料得到的對(duì)模式歷史模擬中某一變量的約束通過(guò)萌現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系映射到待預(yù)估變量的過(guò)程為萌現(xiàn)約束。統(tǒng)計(jì)關(guān)系不一定是圖2所示的線性關(guān)系，也可能是其他的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系或更復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。

圖2 萌現(xiàn)約束方法示意Fig.2 The schematic diagram of emergent constraint

由萌現(xiàn)約束方法的主要流程發(fā)現(xiàn)，其關(guān)鍵組成部分包括穩(wěn)健的有物理意義的萌現(xiàn)約束關(guān)系以及與待預(yù)估信息密切相關(guān)的氣候系統(tǒng)變量的觀測(cè)及其不確定性范圍估計(jì)。該方法的實(shí)際應(yīng)用存在幾方面風(fēng)險(xiǎn)：（1）對(duì)多維度的模式數(shù)據(jù)不加研判的恣意挖掘可能會(huì)得到虛假的高相關(guān)統(tǒng)計(jì)關(guān)系或不穩(wěn)健的對(duì)未來(lái)預(yù)估的萌現(xiàn)約束（Chen，et al，2021）；（2）當(dāng)多模式集合內(nèi)部存在的系統(tǒng)性偏差對(duì)萌現(xiàn)約束關(guān)系有影響或反映模式間共有的簡(jiǎn)化的參數(shù)化不能很好代表氣候系統(tǒng)內(nèi)部基礎(chǔ)過(guò)程時(shí)，找出的萌現(xiàn)約束具有誤導(dǎo)性；（3）萌現(xiàn)約束方法不適用于根據(jù)歷史或當(dāng)今的短期變率來(lái)約束氣候變化中的緩慢反饋過(guò)程，因?yàn)榫徛姆答佭^(guò)程對(duì)短期變率的影響可忽略不計(jì)（Eyring，et al，2019）。為避免虛假的萌現(xiàn)約束關(guān)系出現(xiàn)，與多模式加權(quán)方法的訓(xùn)練-驗(yàn)證類似，可以用未包含在構(gòu)建萌現(xiàn)約束關(guān)系的樣本集中的另外一部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)萌現(xiàn)約束關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證，還應(yīng)始終秉持基于合理的物理解釋和數(shù)學(xué)理論構(gòu)建萌現(xiàn)約束關(guān)系（Chen，et al，2021；Hall，et al，2019）。在一套多模式集合中已經(jīng)建立的萌現(xiàn)約束關(guān)系及相關(guān)結(jié)論在新一代的多模式集合中均需要重新評(píng)估。

對(duì)于平衡態(tài)氣候敏感度，基于萌現(xiàn)約束方法，結(jié)合對(duì)反饋過(guò)程的深入理解、器測(cè)資料及古氣候信息，IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告得到的不確定性范圍（2.5—4℃）小于第五次評(píng)估報(bào)告（1.5—4.5℃）。對(duì)于瞬變氣候響應(yīng)，基于萌現(xiàn)約束、過(guò)程認(rèn)識(shí)以及器測(cè)時(shí)期的溫度升高，第六次報(bào)告評(píng)估得到的可能范圍也比第五次評(píng)估報(bào)告有所縮小。第六次評(píng)估報(bào)告對(duì)使用不同歷史時(shí)期或當(dāng)今有器測(cè)資料的變量（如過(guò)去全球或近全球尺度的變暖或云反饋相關(guān)的變量等）開(kāi)展萌現(xiàn)約束得到的平衡態(tài)氣候敏感度和瞬變氣候響應(yīng)的預(yù)估結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)對(duì)比和評(píng)估，指明了不同方法的優(yōu)劣（Forster，et al，2021）。第六次評(píng)估報(bào)告在碳循環(huán)相關(guān)的預(yù)估中也評(píng)估了大量第五次評(píng)估報(bào)告以后才出現(xiàn)的萌現(xiàn)約束預(yù)估的研究。目前，萌現(xiàn)約束在極端溫度、極端降水、環(huán)流系統(tǒng)及北極海冰等預(yù)估中已有廣泛應(yīng)用（Hall，et al，2019；Brient，2020；表1）。

3 總結(jié)及展望

文中回顧了最新發(fā)布的IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告提及的多種觀測(cè)約束預(yù)估方法（多模式加權(quán)方法、基于歸因結(jié)果的約束方法即ASK方法和萌現(xiàn)約束方法），并簡(jiǎn)要總結(jié)了這些方法的應(yīng)用情況。相比而言，多模式加權(quán)方法應(yīng)用面更廣，但找到非常合適的調(diào)整模式權(quán)重的方案具有一定挑戰(zhàn)性（Knutti，et al，2017）?；跉w因結(jié)果的約束方法更多應(yīng)用于信噪比較高變量的預(yù)估中，相比噪聲大的變量可展現(xiàn)出更小的不確定性（Hegerl，et al，2021）。萌現(xiàn)約束方法則僅在多模式集合中萌現(xiàn)出穩(wěn)健的物理上可解釋的統(tǒng)計(jì)關(guān)系時(shí)適用（Hall，et al，2019）。雖然上述3種觀測(cè)約束預(yù)估方法基于的假設(shè)條件、內(nèi)在特點(diǎn)及適用范圍均不相同，但本質(zhì)上都包含了模式評(píng)估的過(guò)程。多模式加權(quán)方法通過(guò)對(duì)待預(yù)估變量或與待預(yù)估變量有已知聯(lián)系的單個(gè)或多個(gè)變量開(kāi)展模式評(píng)估，根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整模式權(quán)重。基于歸因結(jié)果的約束方法常直接對(duì)待預(yù)估變量進(jìn)行指紋法歸因分析，評(píng)估模式的響應(yīng)是否存在高估或低估，進(jìn)而在預(yù)估中調(diào)整響應(yīng)尺度。萌現(xiàn)約束方法則是針對(duì)與待預(yù)估變量有緊密關(guān)系的變量開(kāi)展模式評(píng)估，利用萌現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系約束待預(yù)估變量（Chen，et al，2021）。

觀測(cè)約束方法并不局限于以上3種，還有諸如貝葉斯概率預(yù)估、訂正的大樣本集合預(yù)估等（Brunner，et al，2020a）。這 些 觀 測(cè) 約 束方 法在IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告及不同特定情形的應(yīng)用中都一定程度體現(xiàn)出改進(jìn)多模式預(yù)估的潛力和希望（Hegerl，et al，2021；IPCC，2021）。由于方法基于的假設(shè)和內(nèi)在特點(diǎn)、考量的不確定性以及研究所使用的觀測(cè)資料的差別，對(duì)同一區(qū)域相同變量運(yùn)用不同的觀測(cè)約束方法得到的約束預(yù)估結(jié)果往往會(huì)有一定差異（Brunner，et al，2020a；Hegerl，et al，2021）。對(duì)于如何綜合多種方法得到的不一致的約束預(yù)估結(jié)果，IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告在全球地表溫度的預(yù)估中采用的做法是將不同約束預(yù)估方法視為平等。即在綜合約束預(yù)估結(jié)果時(shí)，將按照Liang 等（2020）、 Tokarska等（2020b）和 Ribes 等（2021）研制的3種約束預(yù)估方法得到的全球地表溫度的預(yù)估結(jié)果按相應(yīng)的百分位進(jìn)行了平均（Lee，et al，2021）。此外，Hall等（2019）和Brunner等（2020a）提出了一些有關(guān)傳達(dá)、綜合及應(yīng)用約束預(yù)估結(jié)果的探討，如選用結(jié)果更為一致的方法或基于一致的技巧評(píng)估指標(biāo)取舍約束預(yù)估方法，或在進(jìn)行約束預(yù)估前將用于約束預(yù)估的關(guān)鍵信息（例如歷史趨勢(shì)、模式在區(qū)域內(nèi)的表現(xiàn)及模式獨(dú)立性）進(jìn)行綜合。

觀測(cè)約束不僅要關(guān)注其方法，更需關(guān)注方法存在的根基—觀測(cè)。觀測(cè)資料覆蓋區(qū)域、時(shí)間長(zhǎng)度及質(zhì)量都會(huì)對(duì)觀測(cè)約束中的模式評(píng)估產(chǎn)生影響（如可能因?yàn)橛^測(cè)系統(tǒng)性的偏差導(dǎo)致得到的模式集合權(quán)重并不準(zhǔn)確）。此外，穩(wěn)健的模式評(píng)估還可能受到內(nèi)部變率的阻礙，特別是用于評(píng)估的歷史時(shí)段較短時(shí)（Borodina，et al，2017；Eyring，et al，2019）。對(duì)模式及其評(píng)估手段的大幅度優(yōu)化、觀測(cè)資料的進(jìn)一步完善，以及對(duì)觀測(cè)約束方法機(jī)理的深入認(rèn)識(shí)有望加速推動(dòng)氣候變化學(xué)界對(duì)氣候系統(tǒng)行為的認(rèn)知，從而在真正意義上減小氣候系統(tǒng)更多方面預(yù)估的不確定性（Hall，et al，2019；Eyring，et al，2019）。

對(duì)比國(guó)際上觀測(cè)約束預(yù)估研究，目前中國(guó)的研究還不多，僅有幾篇文獻(xiàn)（Sun，et al，2014；Li，et al，2017；Wang，et al，2020；Chen，et al，2020；Zhou，et al，2021），利用基于歸因結(jié)果的約束方法和萌現(xiàn)約束方法分別對(duì)夏季極端高溫、青藏高原溫度、極端濕熱、晝夜復(fù)合型熱浪以及西北太平洋副熱帶高壓開(kāi)展了約束預(yù)估。鑒于此，亟待加強(qiáng)觀測(cè)約束預(yù)估方法研究及其在中國(guó)區(qū)域氣候變化預(yù)估中的應(yīng)用，從而為中國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化的政策制定和適應(yīng)規(guī)劃提供更豐富、不確定性更小的未來(lái)氣候信息。