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6月5日，《自然·通讯》（Nature Communications）发表题为《未来极端降水变化的联合涌现约束》（Combined Emergent Constraints on Future Extreme Precipitation Changes）的文章，探讨了如何通过结合多种涌现约束条件来降低未来年度最大日降水量变化预测中的不确定性。

近年来，全球变暖趋势下的极端降水变化对社会和自然系统造成了重大损害。据统计，2021年全球因洪水造成的经济损失达到820亿美元。近期研究表明，全球变暖趋势不仅为地球系统模型中未来的全球平均温度升高提供了有效约束，也为与全球平均温度变化显著相关的其他气候变量提供了约束条件。尽管地球系统模型已被广泛用于预测未来极端降水变化，但其预测结果仍存在显著的不确定性。涌现约束方法作为一种降低不确定性的有效手段，备受关注。来自日本国立环境研究所（National Institute for Environmental Studies）、韩国科学技术院（Korea Advanced Institute of Science and Technology）和日本东京大学（University of Tokyo）的研究人员开发了一种创新的涌现约束方法，并将其应用于未来年度最大降水量变化预测中，旨在降低其预测的不确定性。该研究提出一种结合全球平均温度变化与极端降水敏感性相关涌现约束的创新方法，显著降低了未来极端降水变化预测的不确定性。研究人员将该方法应用于CMIP5和CMIP6的56个地球系统模型的历史和未来模拟数据中。

结果显示，组合涌现约束可将全球平均极端降水变化的方差减少42%，远高于仅考虑平均温度变化的传统涌现约束方法（减少26%的方差）。此外，该方法在全球24%的区域实现了将区域极端降水方差减少≥30%，而传统方法仅在2%的区域达到同样的效果。这一成果不仅为极端降水提供了更可靠的约束，还为其他气候变量和极端指数的不确定性研究提供了新思路。