近日，中国水科院联合其挂靠国际组织——国际洪水管理大会（ICFM）在线召开了“极端天气及其对旱涝灾害的影响”研讨会。

　　本次会议重点研讨气候变化与旱涝灾害间的联系。ICFM主席、加拿大皇家学会院士、加拿大工程院院士、韦仕敦大学教授Slobodan P. Simonovic为会议开场，加拿大韦仕敦大学地理环境学院荣誉教授Gordon McBean、中山大学大气科学学院教授吴欢、以及印度理工学院孟买分校资源工程研究中心专家Karthikeyan Lanka受邀作报告并参与讨论。来自21个国家和地区的专家学者在线观看直播。

　　会议开场

　　ICFM主席Slobodan P. Simonovic教授指出，2022年旱涝灾害频繁占据各国的新闻头条。仅在过去的八月，西非、巴基斯坦、印度尼西亚等多地遭遇不同程度的洪灾；与此同时，欧洲、中国西南地区和非洲之角却饱受干旱之困，尤其是欧洲经历着500年来最严重的旱情。在此背景下，本次研讨会聚焦了极端天气事件归因问题，旨在探讨气候变化这一抽象概念与真切发生的极端灾害间的复杂连接。会议特邀请了气候、洪水和干旱三个领域的专家，共议全球气候变化带来的影响。

　　专家报告

　　来自加拿大韦仕敦大学的McBean教授作题为“气候变化与极端事件”的报告。他指出，当今世界全球变暖趋势仍在持续，进而诱发的极端事件更是层出不穷。据联合国政府间气候变化专门委员会第六次报告显示，大气中二氧化碳的浓度已达到80万年来的峰值，而人类活动正是引起气候变化和极端事件的重要因素。即便温室气体排放量保持原样不再增长，全球温度仍会上升约5℃。

　　McBean教授重点强调了气温上升与强降水及干旱之间的联系：干湿事件出现的频率和强度将会随着气温上升成倍增加，而节能减排、建立行之有效的应对体系、减少风险损失等问题需要政府及社会各界进一步的反思和努力。最后，他呼吁公众应尽快采取行动，从自身做起，用科学的方式保护、拯救地球，以期为后代们创造更好的未来。

　　来自中山大学的吴欢教授围绕“全球到局地洪涝灾害监测与预报”展开分享。吴欢教授分享了其团队研发的“DRIVE水文模型”，通过耦合分级主干汇水路径算法、汇流模型（DRTR）和VIC陆面过程产流模型等理论，DRIVE水文模型可以更加便捷地对洪峰时间、流量及淹没范围、深度等进行持续、精细化的数值模拟。基于DRIVE模型的“全球洪水监测与预报系统”（GFMS）利用全球卫星降水信息，对全球河流的水情和洪涝进行实时监测，被联合国、国际红十字会等多个国际组织应用。近年，其团队进一步提出了“全球至局地水文气象解决方案”（GHS-F），为我国应急管理部和国家气象台汛期的洪灾预警提供了技术支撑。吴欢教授最后指出，若能实现在一个模型框架中处理不同规模、类型的洪水，会达到更好的响应效果；同时，未来洪水预警预报在基本数据集方面仍面临一定挑战。

　　印度理工学院孟买分校专家Karthikeyan Lanka的报告题为“气候变化对干旱和植被的影响”。Lanka首先回顾分析了欧洲今年的旱情，由此介绍了干旱传播的过程及其特征。在RCP8.5气候变化情景下，气候变化因素在全球的旱灾风险暴露度中占比高达59.5%，气候变化与人口增长的综合影响占比32%，因此气候变化适应战略对极端干旱的应对十分关键。在气候变化作用下，水文干旱预计在本世纪中叶更为频发，极端干旱的频率也将会增加，导致植被总初级生产力（GPP）下降加剧。Lanka还介绍了其团队研究成果——一种高分辨机器学习框架的研发过程和应用实例，目前该框架已用于不同深度土壤水分含量的预测。报告最后指出，未来要针对干旱成因之间的关联性进行更深入的研究；在评估干旱空间传播时，应考虑大气中水蒸气的空间传输机制；还要在土壤水分的研究中发掘更深层次的要素，如自然和人为的作用。

　　报告过后，参会专家就南北极与热带地区温度上升趋势、旱涝急转问题、洪水风险的应对、洪水预报的数据来源等问题展开了深入讨论。

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