可解释人工智能揭示复合驱动骤旱激增原因

近日，北京大学朴世龙院士团队与华南理工大学唐洪武院士团队合作，成功构建了一套基于可解释人工智能（XAI）的复合诊断体系。研究发现，由人为强迫主导的复合驱动型骤发性干旱（以下简称骤旱）激增，是近几十年来全球骤旱频次显著增加的重要原因。相关成果发表于《科学进展》（Science Advances）。

骤旱类型划分及其变化。研究团队供图，下同

传统上干旱被视为由降水减少主导的缓慢演变过程。然而，近年来一种突发性强、发展迅猛的干旱类型——骤旱，在全球范围内快速增多，对农业生产、水资源安全及生态系统稳定构成严重威胁，但其频次变化的驱动机制尚不清晰。

为此，研究团队利用1951至2022年多源再分析数据及CMIP6地球系统模式，构建了一套融合深度学习、可解释人工智能和降维聚类分析的骤旱驱动机制复合诊断体系，系统剖析了全球骤旱频次变化的主导机制。

研究发现，全球骤旱的主导机制已发生重大转变：过去以单一降水亏缺驱动型骤旱为主；而近10年来，由高温、植被蒸腾增强和降水减少共同驱动的“复合驱动型”骤旱迅速增加，并已占据主导地位，直接导致全球骤旱频次激增。值得注意的是，复合驱动型骤旱具有发展更快、持续时间更长、强度更高等特点。

进一步的归因分析表明，这一转变主要由人为强迫增强所致。这意味着，人类活动不仅改变了气候系统，还通过影响植被生长强化了陆地水循环过程，从而放大了干旱风险。研究还指出，上述变化已显著超出自然气候变率的范围。自2017年前后起，欧亚大陆、亚马逊和非洲等多个区域已出现清晰的人为驱动信号，标志着全球骤旱进入“人为主导阶段”。

人为强迫是全球骤发性干旱增加的主导贡献因素。

从影响看，过去20年间，全球受骤旱影响的人口从约1亿人激增至6.5亿人；同时，陆地生态系统生产力显著下降，碳汇能力遭到削弱。这表明，骤旱不仅是严峻的气候风险，还可能反作用于全球碳循环，形成潜在的气候正反馈效应。

上述研究受到国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目的资助。合作者还包括德国亥姆霍兹环境研究中心研究员Emanuele Bevacqua、德国马普所研究员Shijie Jiang、中国科学院大气物理研究所教授袁星、北京师范大学教授周沙等。